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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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被错误理解的人工神经网络(三)!

被错误理解的人工神经网络(一)! 被错误理解的人工神经网络(二)! 本文我们聊聊另外两个人工神经网络的误解:许多算法都需要自己来写?;神经网络训练需要大量的数据? 许多训练算法存在于神经网络中 神经网络的学习算法试图优化神经网络的权重,直到满足一些停止条件。这

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一文入门卷积神经网络:CNN通俗解析

![1](https://yqfile.alicdn.com/77eeeb8e8c20df65987ef246a2a6dc6915b3a3fc.jpeg) 定义:        简而言之,卷积神经网络(Convolutional Neural Network

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零基础入门神经网络:从原理、主要类型到行业应用

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 最近,神经网络这个词特别火,吸引不少眼球。但是神经网络是个啥?有啥用? 这篇文章和大家唠唠,啥是神经网络,对于初学者来说主要有哪些挑战,以及介绍几种经典的神经网络类型,和相关行业应用。 神经网络的工作原理 基本上,神经

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写给人类的机器学习 四、神经网络和深度学习

四、神经网络和深度学习 原文:Machine Learning for Humans, Part 4: Neural Networks & Deep Learning 作者:Vishal Maini 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 深度神经

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想了解递归神经网络?这里有一份入门教程

递归神经网络入门教程 引言 递归神经网络是一类人工神经网络,可用于识别诸如文本、基因组、手写字迹、语音等序列数据的模式,也可用于识别传感器、股票市场、政府机构产生的数值型时间序列数据。递归网络可以说是最强大的神经网络,甚至可以将图像分解为一系列图像块,作为序列

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基于卷积神经网络的品牌LOGO识别原理与代码

人工智能之父John McCarthy将AI视为科学和工程的结合,而机器学习是AI已经实现的部分,利用机器学习技术,计算机能够通过体验(数据)来像人类一样学习,而不需要被显式地编程。这篇文章将详细介绍我们在大作业项目如何使用Python的Keras深度学习框

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如何使用优化器让训练网络更快——神经网络的奥秘

通过使用Numpy来创建神经网络,让我意识到有哪些因素影响着神经网络的性能。架构、超参数值、参数初始化,仅是其中的一部分,而这次我们将致力于对学习过程的速度有巨大影响的决策,以及所获得的预测的准确性—对优化策略的选择。我们会研究很多流行的优化器,研究它们的工作

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