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LSTM论文中的简单模型示意图（8个输入单元、4个输出单元和两个存储单元），被视为深度学习领域的经典。LSTM的表现通常比时间递归神经网络及隐马尔科夫模型（HMM）更好，比如用在不分段连续手写识别上。2009年，用LSTM构建的人工神经...
接触LSTM模型不久，简单看了一些相关的论文，还没有动手实现过。然而至今仍然想不通LSTM神经网络究竟是怎…
本文讨论了如何调整LSTM超参数。主要内容包括以下三部分：1.如何对LSTM模型进行可靠的评估。2.如何使用学习曲线诊断LSTM模型。3.如何调整LSTM模型的问题框架，结构和学习行为。
所以，回到深度学习的问题上，如果深度学习用来归纳过去的数据，然后来预测股票走势，我觉得是不靠谱的。.但是如果能想办法把深度学习用在博弈问题上，那么我觉得有可能靠谱。.我仅站在技术的角度去抛砖引玉的归纳一下这个问题，先陈述一下Deep...
DSSM深度语义匹配模型.DSSM[1]（DeepStructuredSemanticModels）的原理很简单，通过搜索引擎里Query和Title的海量的点击曝光日志，用DNN把Query和Title表达为低维语义向量，并通过cosine距离来计算两个语义向量的距离，最终训练出语义相似度模型。.该模型既...
其实论文主要提出了一种结合了人口迁移因素的SEIR模型,并利用人工智能的方法(其实就是LSTM)对确诊人数进行了预测。这里提到的模型是将人群分为易感人群(Susceptible,S),潜伏者(...
第一篇博客点击打开链接之后,对LSTM进行了一个较为深入的学习。首先从理论入手,深读了提出模型的原文,大概粗看了二十多篇Paper,关于RNN的问题的产生、LSTM模型的提出和原理,反传的...
文章被以下专栏收录机器学习与数学程序机器学习工作者思考存档推荐阅读【模型解读】浅析RNN到LSTM言有三ATAE-LSTM阅读笔记这篇论文是看完TC-LSTM后看的一篇论文,本文提出的A...
原理不都千遍一律嘛，做好引用就行了，难道理论知识还能自己编出来嘛？能写一些自己的理解就很不错了...
2018文章编号院2095-3046渊2018冤05-0045-07DOI:10.13265/jki.jxlgdxxb.2018.05.008改进型LSTM变形预测模型研究许宁袁徐昌荣渊江西理工大学建筑与测绘工程学院袁...
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...
LSTM入门学习——结合《LSTM模型》文章看摘自:https://zybuluo/hanbingtao/note/581764写得非常好见原文长短时记忆网络的思路比较简单。原始RNN的隐藏层只有一个状态,即h,...
很多论文的改进点很扯淡，但是他们都会提供一个看起来提高了的效果，但是你实践会发现它就是挑出来的最...
摘要:股票价格具有的复杂性与动态性,为预测股票价格趋势带来了艰巨的挑战。人工神经网络、支持向量机和决策树等一系列机器学习算法被用于预测股票价格,并取得了...
这次论文的大体思路还是不变,依旧采用回归+Markov,只不过把之前比较low的回归模型换成循环神经网络RNN的变种——LSTMRNN存在的问题是不好训练,很容易产生梯度爆...