摘要卷积神经网络使计算机视觉领域发生了革命性的变化。本文探讨了CNNs的一个典型应用：利用卷积网络来预测股票价格的变动，即利用卷积网络来预测过去价格波动的时间序列，其目的是利用它们来买卖股票，以赚取利润。▌1. 介绍在较高的层次上，我们将训练一个卷积神经网络，将给定资产过去价格的时间序列数据图像（在我们的案例中，是在纽约证交所交易的SPY合约）中。然后，我们将在接下来的几分钟内预测价格的走势。如果
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2023-10-11 10:01:20
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目录前言课题背景和意义实现技术思路一、BP 网络的设计 二、BP 网络的数学模型三、BP 网络的学习与初始化四、LSTM结构 五、模型求解与数据分析 部分源代码实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少
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2024-01-30 10:19:23
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文章目录1、理论来源2、代码3、运行结果4、更新（2021年8月3日）5、模型改进及数据集6、实验结果7、更新（2021年10月13日）7.1 针对Batch、Iteration和Epoch7.2 针对损失函数7.3 针对神经网络权重初始化的方式8、更新（2021年12月12日）8.1 代码8.2 结果8.3 总结 1、理论来源 &nbs
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2023-10-30 22:51:16
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股票预测之BP神经网络 股票预测的算法有很多，可以用数学的卡尔曼滤波，粒子滤波、马尔科夫、神经
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2023-07-05 19:54:39
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改进的神经网络股价预测前文介绍了BP神经网络在股价预测方面的应用，其具有较强的非线性逼近能力以及自学习自适应等特性，对股价预测的研究影响颇深。然而BP神经网络也存在着缺陷，比如容易陷入局部最优解，收敛速度慢等，因此，国内学者针对这些缺陷，通过算法之间的结合运用，有效的优化了BP神经网络预测股价的精度。以下为一些基于改进算法的股价预测模型。 1
LM遗传神经网络1.1 LM算法针对BP神经
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2023-07-05 14:40:32
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部分bankloan数据如下： 1.利用神经网络模型预测import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Dropout
# 参数初始化
inputfile = r'C:\Users\22977\Desktop\Study\py
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2023-07-02 16:02:42
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第一章 神经网络如何工作 文章目录第一章 神经网络如何工作1.1 尺有所长，尺有所短——关键点1.2 一台简单的预测机——关键点1.4 训练简单分类器——关键点1.5 有时候一个分类器不足以求解问题——关键点1.6 神经元-大自然的计算机器——关键点1.8 凭心而论，矩阵乘法大用用途——关键点1.12 反向传播误差到更多层中——关键点1.12 使用矩阵乘法进行反向传播误差——关键点1.14 我们实
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2023-11-19 10:49:27
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前沿：先学习本篇文章之前，建议大家先学习我编写的上一篇“使用Python从头实现一个神经网络”，再来学习学习本篇使用神经网络进行房价预测。介绍：本次使用神经网络进行房价的预测，利用数据样本学习，得到相关因素预测房价。数据介绍：数据来源：使用爬虫工具爬取广州某小区的售房信息。爬取到的数据如下：选取变量共有380条数据，七项指标，选取其中五项指标，分别为总价，面积、房间数量、客厅数量、建造年份。选取房
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2023-09-14 21:11:27
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1 简介为了更好地把握股票价格的波动,应用了在处理序列数据输入输出具有优越性的E lman递归神经网络建立股市预测模型,并用两支股票进行了检测,检测结果说明人工神经网络应用于中国股票市场的预测是可行和有效的,有着良好的前景。Elman 型回归神经元网络一般分为四层 :输入 层、 中间层(隐含层)、 承接层和输出层, 如图 3 所 示。其输入层、 隐含层和输出层的连接类似于前馈 网络 , 输入层的单
原创
2022-01-23 23:50:32
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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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具体流程为：每次训练时，滚动取前 4 个月数据，如 2018 年 1 月 31 日选股，选取 2017 年 10 月至 2018 年 1 月数据，用 2017 年 10 月至 12
原创
2024-08-05 10:26:38
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在金融科技的浪潮中，量化投资方法以其数据驱动和模型导向的特性，日益成为资本市场分析的重要工具。特别是，长短期记忆网络（LSTM）、Wavenet以及LightGBM等先进的机器学习算法，因其在时间序列预测中的卓越性能，被广泛应用于股票价格预测领域。LSTM作为一种特殊的循环神经网络，擅长捕捉时间序列数据中的长期依赖关系[1]。而Wavenet，最初设计用于生成原始音频波形[2]，其在金融市场的非线
原创
2024-08-07 16:20:17
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RNN的问题RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）主要应用在自然语言处理、机器翻译、情感分析、时序序列问题。这些的功能的共同特点是具有时序性。卷积神经网络是没有记忆性的（我对这句话的理解是神经元之间没有信息传递，各个矩阵是独立计算的，当然不是说整个网络没有记忆，只是记忆是独立的），RNN通过神经元之间的信息传递保留了记忆（就是一个state变量，加变量是为了增加模
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2023-12-19 08:29:12
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本文主要用于积累自己学习过程中搭建神经网络的常见代码，如有不准确之处，欢迎各路大神指出！谢谢！训练网络optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
criterion = nn.NLLLoss()optim.SGD （）用于优化神经网络，使得
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2023-08-10 23:43:41
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基于Paddle Paddle学习波士顿房价预测任务上一节我们初步认识了神经网络的基本概念（如神经元、多层连接、前向计算、计算图）和模型结构三要素（模型假设、评价函数和优化算法）。本节将以“波士顿房价”任务为例，向读者介绍使用Python语言和Numpy库来构建神经网络模型的思考过程和操作方法。波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“Hello World”。和大家对房价的普遍
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2023-08-02 19:42:16
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神经网络(Artificial Neural Network)：全称为人工神经网络（ANN），是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型。 部分原理：下面是单个神经元的数学模型： +1代表偏移值(偏置项, Bias Units)；X1,X2,X2代表初始特征；w0,w1,w2,w3代表权重(Weight)，即参数，是特
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2023-07-17 11:46:53
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人工神经网络在模块keras中，实现步骤如下：#bp人工神经网络的实现#1、读取数据#2、导入对应模块，keras.models Sequential(建立模型) |keras.layers.core Dense（建立层） Activation#3、Sequential建立模型#4、Dense建立层#5、Activation激活函数#6、compile模型编译#
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2023-06-07 15:33:05
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我们初步认识了神经网络的基本概念（如神经元、多层连接、前向计算、计算图）和模型结构三要素（模型假设、评价函数和优化算法）。本节将以“波士顿房价”任务为例，向读者介绍使用Python语言和Numpy库来构建神经网络模型的思考过程和操作方法。波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“Hello World”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价是由诸多因素影响的。该数据集统计
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2024-02-03 11:38:23
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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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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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