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教你打造股市晴雨表——通过LSTM神经网络预测股市
作者介绍: Jakob Aungiers 现就职于汇丰银行伦敦总部,担任全球资产管理的开发副总裁。擅长机器学习,神经网络等领域。 (以下为译文) 谈及机器学习,神经网络无疑是当前的热门话题。因此,在网络上围绕神经网络的教程和社区多不胜数。现在虽然有大量的公共
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教你用深度学习LSTM网络预测流行音乐趋势(附代码)
一、 LSTM网络原理 1.1 要点介绍 LSTM网络用来处理带“序列”(sequence)性质的数据。比如时间序列的数据,像每天的股价走势情况,机械振动信号的时域波形,以及类似于自然语言这种本身带有顺序性质的由有序单词组合的数据。 LSTM本身不是一个独立存
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使用TensorFlow的递归神经网络(LSTM)进行序列预测
本篇文章介绍使用TensorFlow的递归神经网络(LSTM)进行序列预测。作者在网上找到的使用LSTM模型的案例都是解决自然语言处理的问题,而没有一个是来预测连续值的。 所以呢,这里是基于历史观察数据进行实数序列的预测。传统的神经网络模型并不能解决这种问题,
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6年前
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神经网络预测股票市场
机器学习和深度学习已经成为定量对冲基金为了实现最大化利润而通常使用的新的有效策略。作为一个人工智能和金融爱好者,这是一个令人兴奋的消息,因为神经网络结合了我感兴趣的两个领域。本文将介绍如何使用神经网络预测股票市场,特别是股票(或指数)的价格。这篇文章基于我G
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使用循环神经网络-长短期记忆(RNN-LSTM)预测比特币和以太币价格
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独家 | 教你使用简单神经网络和LSTM进行时间序列预测(附代码)
翻译:张玲 校对:丁楠雅 文章来源:微信公众号 数据派THU 本文约1500字,建议阅读5分钟。 作者基于波动性标准普尔500数据集和Keras深度学习网络框架,利用python代码演示RNN和LSTM RNN的构建过程,便于你快速搭建时间序列的预测模型。
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数十款阿里云产品限时折扣中,赶紧点击这里,领劵开始云上实践吧! 本次直播视频精彩回顾,戳这里! 直播涉及到的PPT,戳这里! 课程主讲简介: 于恒,阿里巴巴机器智能技术实验室技术专家,中科院计算所博士,研究方向是机器翻译,在自然语言处理和人工智能领域顶级国际会
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