神经网络算法对股票的预测背景在复杂的股票市场环境中，神经网络算法在股票预测中已经得到了广泛使用，这是由于其自身具有较好的学习性能和高度的模拟能力，相对于传统的经济计量学方法，神经网络在金融时间序列预测方面更具优势。 近年来，国内外学者对于在股票市场的神经网络预测问题做了很多的研究工作。Shapiro…将神经网络、遗传算法和粗糙集组合成集成算法对股票市场价格趋势进行综合预测，但是文中没有作对比验证，
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2023-09-16 06:52:15
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# Matlab神经网络滚动预测
## 简介
神经网络是一种机器学习算法，广泛应用于数据分析和预测。Matlab是一种强大的数值计算软件，提供了丰富的神经网络工具箱。这篇科普文章将介绍如何使用Matlab的神经网络工具箱进行滚动预测。
## 滚动预测
滚动预测是指根据已有的数据，预测未来的数据。在时间序列预测中，我们可以使用滚动预测来预测未来的时间点的值。这种方法非常适用于具有时序关系的数
原创
2023-09-05 19:27:37
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三层结构模拟大脑神经活动 在实际应用中，80%～90%的人工神经网络模型是采用误差反传算法或其变化形式的网络模型。 隐藏层：信息处理过程 输入输出层：just数据的入出 权值概念先知设计一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由指定；神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程时数据的流向，跟训练时的数据流有一定的区别；结构图里的关键不是圆圈（代表“神经元”），而是连接线（
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2023-08-21 09:27:08
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BP神经网络（Back-Propagation Network）算法原理推导 博主原创，随意转载~ 请注明出处：简介 反向传播网络（Back-Propagation Network）简称BP网络,基于误差反向传播算法（
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2023-07-19 14:52:39
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为什么要分享这个题目？ 接触了很多民营企业，对于预算和滚动预测非常不重视。核算工作也是马马虎虎。那么，核算和滚动预测有什么关系？为什么说核算和滚动预测是一个管理闭环？我曾在一家世界500强的电梯公司做财务分析工作，对滚动预测的方法和目的有一些认识。本文就基于我的工作经历，从财务流程的管理角度探讨这个话题。01&nb
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2023-11-20 11:18:07
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长文预警: 共22727字注意：文末附有所有源码的地址建议：收藏后找合适时间阅读。 四、神经网络的预测和输入输出解析 神经网络的预测 预测函数predict()在上一篇的结尾提到了神经网络的预测函数predict()，说道predict调用了forward函数并进行了输出的解析，输出我们看起来比较方便的值。predict()函数和predict_one()函数的区别相信很容易从名字看出来，那就是
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2023-08-22 16:52:00
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目录1.已知知识1.1LSTM1.2.随机行走模型2 问题描述3 代码3.1.数据准备3.2.结果1.已知知识1.1LSTM指长短期记忆人工神经网络。长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的。RNN:Recurrent Neural Network 循环神经网络的计算过程
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2023-08-05 09:20:07
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对神经网络进行训练的目的就是为每个神经元找到最适合它的w和b的值.(w为：每个输入所对应的权值。b为：门槛所谓threshold)反向传播(back propagation)是在这种场景下快速求解∂C/∂w、∂C/∂b的算法，用了这个算法的多层感知机--也就是这篇文章讲的神经网络--也就叫作BP神经网络。神经网络的初始权值和阈值需要归一化0到1之间。因为神经元的传输函数在[
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2023-08-23 18:20:09
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在看了案例二中的BP神经网络训练及预测代码后，我开始不明白BP神经网络究竟能做什么了。。。 程序最后得到网络的训练过程与使用过程了两码事。比如BP应用在分类，网络的训练是指的给你一些样本，同时告诉你这些样本属于哪一类，然后代入网络训练，使得这个网络具备一定的分类能力，训练完成以后再拿一个未知类别的数据通过网络进行分类。这里的训练过程就是先伪随机生成权值，然后把样本输入进去算出每一层的输出，并最终算
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2023-08-24 16:42:59
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一、内容摘要神经网络在序列预测任务中具有广泛的应用，它们能够对各种类型的序列数据进行建模和预测，例如时间序列、趋势分析、自然语言和DNA序列等。在这篇博客中，我们将介绍如何使用神经网络进行简单的序列预测任务，包括数据准备、模型构建、训练和预测等方面。 说明：本文涉及方法均为说明性demo，实际数据应用请使用符合数据特性的模型和方法。二、版本及环境Anaconda做环境控制（与项目本身关系
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2023-08-11 17:03:15
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深度学习由于其强大的特征抽取能力和拟合能力，在不少领域取得很好的效果，替代了传统的机器学习和人工抽取特征的方法。但是传统的深度学习方法通常比较适用于欧式空间中表示的数据，而不能很好地解决非欧式空间的问题。非欧式空间的数据通常用图 (graph) 表示，用图表示对象之间的关系。为了更好地在图上应用深度学习，很多基于图的神经网络 (GNN) 算法被提出，本文重点 GNN 的开山之作图卷积神经网络 GC
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2024-04-07 22:04:14
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神经网络中可以改变的有：1、各神经元的权值2、bias，广义上，也是权值3、激活函数4、神经网络的层数5、各层神经元的个数6、神经网络的连接结构7、输入输出的格式和质量 下面我们一项一项进行说明，如何改变这些参数一、权值权值的改变分为 有监督的学习 和 无监督的学习1、有监督的学习Supervised Learning给定许多样本（包含输入与输出），将输入数据通过神经网络后，产生的实际输
1 简介数据预测是指在分析现有数据的基础上估计或推测未来的数据的过程.神经网络具有良好的训练性和自学习能力,能够对大量复杂数据进行分析,特别是RBF网络模型,非常适合解决预测问题.随着云计算技术的迅速发展,数据获取,数据存储,数据分析的能力的发展和普及,使得在传统模式下很难进行的大数据量数据预测成为可能.2 部分代码clc
clear all
close all
ST_RBF = load('S
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2022-09-10 16:33:00
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用tf.keras搭建CNN实现离散数据的分类。 文章目录说在前面1.卷积计算2.感受野（Receptive Field）3.全零填充（padding）4.TF描述卷积层5.批标准化（BN）6.池化（Pooling）7.舍弃（Dropout）8.卷积神经网络9.CIFAR10数据集10.用卷积神经网路训练cifar10数据集 说在前面① 全连接网络中的每一个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接
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2023-11-26 23:43:53
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来源：凹非寺“单个神经元不可靠！”一项关于神经元的研究，让众人看嗨了。这项研究通过在小鼠身上做实验，先展示了神经元“不靠谱”的一面：单个神经元两次对相同视觉刺激的反应，竟然是不一样的。对于神经元的“不靠谱”性，此前的解释一直集中在噪音这个点。而这项研究却实实在在推翻了此前观点，作者通过实验证明了：即使有噪音，神经元还是有能力获取高精度的视觉编码。主导这项研究的小姐姐认为，小鼠感知能力的限制不由视觉
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2024-01-14 20:03:51
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特别申明：本文只做理解和说明，不够严谨，需要系统掌握还需专业学习 文章目录一、引言二、公式回顾三、举例说明 一、引言目前来说，很多大胸弟都已经听过神经网络的大名，对其牛X轰轰的能力表示惊叹，但对其为什么能够预测却总觉得是门玄学，莫名其妙。本文假设了一个已经训练好的网络来进行举例讲解。 那么它的模型到底是如何进行预测的呢？先回到神经网络的基本公式二、公式回顾:输入数据的特征:对应特征的权重:偏移量，
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2024-02-06 21:59:46
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卷积神经网络项目：测试流程包含如下步骤： 数据获取：a）股票池：全A股。剔除ST股票，剔除每个截面期下一交易日停牌的股票，剔除上市3个月内的股票，每只股票视作一个样本。 b）回测区间：2011年1月31日至2019年1月31日。特征和标签提取：每个自然月的最后一个交易日，计算82个因子暴露度，作为样本的原始特征，因子池如图表13和图表14所示。计算下一整个自然月的个
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2023-12-14 10:47:34
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本文框架 一、分类介绍（Classification）1.1 设置与符号通常我们有一个由样本组成的训练数据集 是输入，比如：单词、句子、文档等，维数为d 是我们想要预测的标签，例如： 级别：情感, 命名实体, 买/卖决策其他单词多词序列1.2 传统方法1.2.1 分类器假定 是固定的，用softmax或
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2023-09-21 14:00:53
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本文主要总结神经网络图文检索部分语义对齐模型的代码，主要用于记录笔者的学习过程，如有不准确之处，欢迎各路大神指出！谢谢！1.图像分类神经网络def predict(model, img):
with torch.no_grad():
out = model(img)
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2023-09-22 12:27:43
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本文为美国海军研究生学院（作者：Jason E. Kutsurelis）的硕士论文，共82页。本文研究并分析了神经网路作为预测工具的使用方法。具体来说，测试了神经网络预测股票市场指数未来趋势的能力，并与传统的预测方法——多元线性回归分析法进行了比较。最后，利用条件概率计算模型预测正确的概率。本研究在简要探讨神经网络理论的同时，确定了将神经网络作为个人投资者预测工具的可行性和实用性。这项研究建立在
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2023-05-24 14:16:00
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