lstm神经网络 详解

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在量化交易中应用卷积神经网络CNN做时间序列预测

量化交易中，最直接的判断策略是根据历史的价格走势或者交易量的变化，来预测未来的价格。这一点对于传统看K线的形态派，和现在使用机器学习的炼丹派应该都是一样的。对价格预测的有效性基于两个假设： 市场参与者的某种交易心理或者说情绪，会形成特定模式的下单流，从结果来
灵圣 4年前 3969

一文详解如何用 TensorFlow 实现基于 LSTM 的文本分类（附源码）

引言 学习一段时间的tensor flow之后，想找个项目试试手，然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例，这个星期就用tensorflow实现了一下，感觉和之前使用的theano还是有很大的区别，有必要总结mark一下。 模型说明 这个分类
云栖希望。 6年前 1516

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玄学酱 6年前 2624

详解文本分类之DeepCNN的理论与实践

导读 最近在梳理文本分类的各个神经网络算法，特地一个来总结下。下面目录中多通道卷积已经讲过了，下面是链接，没看的可以瞅瞅。我会一个一个的讲解各个算法的理论与实践。目录暂定为： 多通道卷积神经网络（multi_channel_CNN） 深度卷积神经网络（deep
技术小能手 5年前 1752

干货分享 | 云脑科技核心算法工程师详解时间序列（附PPT）

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 云脑科技机器学习训练营以讲解时间序列收尾，详细解说了时间序列的传统模型、进阶模型、神经网络模型，量子位作为合作媒体为大家带来本期干货整理。 内容简介 主讲人：徐昊（云脑科技核心算法工程师） 云脑科技核心算法工程师，高性
行者武松 6年前 1337

深度学习必备手册（上）

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 请收下这份关于人工智能的根目录——博客整理系列（一） 关于数据科学的那些事——博客整理系列（二） 机器学习必备手册——博客整理系列（三） 扩展眼界的都在这——博客整理系列（
【方向】 6年前 38199

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首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/65356 本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 深度学习中的记忆和注意力前沿 作者 Stephen Merity 当你有好的数据集时候，深度学习在
uncle_ll 6年前 2772

最前沿：图文结合详解深度学习Memory & Attention

本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 深度学习中的记忆和注意力前沿 作者 Stephen Merity 当你有好的数据集时候，深度学习在图像和文字分类方面可以给出高的精度，这是由于大数据可以很好的训练自己的分类器，而且几
【方向】 7年前 11212

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