今天，我们继续推出机器学习在量化投资中的应用系列——LSTM在量化交易中的应用汇总（代码+论文）。希望大家可以学习到很多知识。这些资料是我们花了很长时间整理的。我们会一直秉承无偿分享的精神。给大家带来轻松的学习氛围。
LSTM论文：S.HochreiterandJ.Schmidhuber.Longshort-termmemory.NeuralComputation,1997.GRU（GatedRecurrentUnit）...模型的行为？（附代码）LSTM是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件...
收藏|NLP论文、代码、博客、视频资源（LSTM，指针模型，Attention，ELMo，GPT，BERT、多任务学习等）.在近几年，NLP领域得到了快速的发展，包括ELMo，BERT在内的新方法不断涌现，显著提高了模型在一系列任务的表现。.在本文中，作者针对主要的NLP模型、常…
前言LSTM模型是基于RNN循环网络提出的一种改进的门控网络通过各个门很好地控制了时间步前后的信息他一共有四个门，分别是遗忘门，输入门，候选记忆细胞，输出门他能较好地建模长语义，缓解梯度消失的问题问题提出可以看到我们的输入x和隐藏状态H是相互的，理论上来说，当前输入…
LSTM的原理为了弄明白LSTM的实现，我下载了alex的原文，但是被论文上图片和公式弄的晕头转向，无奈最后在网上收集了一些资料才总算弄明白。我这里不介绍就LSTM的前置RNN了，不懂的童鞋自己了解一下吧。LSTM的前向过程首先看一张LSTM节点的
LSTM其门结构，提供了一种对梯度的选择的作用。对于门结构，其实如果关闭，则会一直保存以前的信息，其实也就是缩短了链式求导。譬如，对某些输入张量训练得到的ft一直为1，则Ct-1的信息可以一直保存，直到有输入x得到的ft为0，则和前面的信息就没有关系了。
作者：哈工大SCIR硕士生吴洋@吴洋代码：哈工大SCIR博士生袁建华来源：哈工大SCIR一、介绍1.1文章组织本文简要介绍了BiLSTM的基本原理，并以句子级情感分类任务为例介绍为什么需要使用LSTM或BiLSTM进行建模。在…
论文链接如下：1.Singlechannelspeechenhancementusingconvolutionalneuralnetwork【相关代码】2.AFullyConvolutionNeuralNetworkforSpeechEnhancement3.RawWaveform-basedSpeechEnhancementbyFullyConvolutionalNetworks4.【相关代码
LSTM理解及代码Demo上善若水09-183862LSTM原理关于LSTM的原理很多大神的博客都介绍的非常详细了，这里简要的介绍一下，参考的博客和链接见文末。RNN在实际的应用中最主要的问题就是不能很好的捕捉到远程依赖，这是由它本身的性质决定的...
一、介绍1.1文章组织本文简要介绍了BiLSTM的基本原理，并以句子级情感分类任务为例介绍为什么需要使用LSTM或BiLSTM进行建模。在文章的最后，我们给出在PyTorch下BiLSTM的实现代码，供读者参考。1.2情感分类任务自然语言处理中情感分类任务是对给定文本进行情感倾向分类的任务，粗略来看...
为了更好的解决梯度弥散问题,学者们提出了两种新的RNN,即LSTM和GRU,提出新网络的主要思想在于通过保持附近的记忆来得到长时段依赖,误差信息传播时根据输入做出适当的调整。GRU的核...
Social-lstm算是比较出名的行人轨迹预测方法了。2016年CVPR的论文,在这个领域已经算是比较古老的方法了,但是许多后续论文都是受到这篇文章的启发,被引量达到了120。想研究轨迹预测,...
希望大家多去逛逛,学习交流,共享智慧。这个社区就是为大家解答、学习、交流在量化投资和机器学习方面的一个论坛。今天,我们继续推出机器学习在量化投资中的应...
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剩下的也不需要加以过多说明。让我们从CNN和LSTM的结合开始说起:卷积残差记忆网络(参见论文:ConvolutionalResidualMemoryNetworks)动态NTM(参见论文:DynamicNeuralTuring...
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论文《LearningtoDiagnosewithLSTMRecurrentNeuralNetworks》,临床医学数据,特别是在重症监护病房(ICU),由多变量时间序列的观察组成。对于每个,传...
几篇论文实现代码:《LSTMPoseMachines》(CVPR18)GitHub:t/RTBgu3R《DualAttentionNetworkforSceneSegmentation》GitHub:t/EvvRDJy《PSANet:Point-...