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【干货】基于TensorFlow卷积神经网络短期股票预测

【导读】近期,意大利公数据科学家Mattia Brusamento撰写了基于Tensorflow卷积网络的 短期股票预测教程,在这篇博文中,你将会看到使用卷积神经网络进行股票市场预测的一个应用案例,主要是使用 ▌摘要 ---- 在机器学习中,卷积神经网络(CNN)是已经成功地应用于计算机视觉任务中的一类神经网络。在这个项目中,我将使用CNN将股票价格与情感分析结合,来进行股票市场预测。 基于TensorFlow的CNN: ---- 为了在Tensorflow中实现卷积神经网络,我使用了官方教程作为参考。 (https://www.tensorflow.org/tutorials/layers) 它展示了如何使用层来构建卷积神经网络模型并识别MNIST数据集中的手写数字。 基卷积神经网络: ---- 已经从TensorFlow教程的例子开始构建CNN,然后使之适用于我们的任务。

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短期记忆LSTM

这篇将介绍另⼀种常⽤的⻔控循环神经⽹络:**⻓短期记忆(long short-term memory,LSTM)[1]。 输⼊⻔、遗忘⻔和输出⻔ 与⻔控循环单元中的重置⻔和更新⻔⼀样,⻓短期记忆的⻔的输⼊均为当前时间步输⼊Xt与上⼀时间步隐藏状态Ht−1,输出由激活函数为sigmoid函数的全连接层计算得到。

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    用Python的长短期记忆神经网络进行时间序列预测

    短期记忆递归神经网络具有学习的观察序列的潜力。 这对于时间序列预测似乎非常不错,并且事实的确可能是这样的。 在本教程中,你将了解,如何对于一个一步单变量时序预测问题开发一个LSTM预测模型。 如何准备数据,开发和评估用于时间序列预测的LSTM递归神经网络。 让我们开始吧。 更新于2017年5月:修复了invert_scale()函数中的错误,谢谢Max。 ,LSTM希望数据大小能控制在神经网络使用的激活函数的范围内。 LSTM模型开发 长短期记忆网络(LSTM)是一种递归神经网络(RNN)。 这种类型的网络的好处是,它可以学习和记忆序列,并不依赖于预先指定的窗口滞后观察作为输入。 下面是一个将神经网络手动拟合到训练数据集的循环。

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    基于长短期记忆神经网络LSTM的多步长时间序列预测

    长短时记忆网络(LSTM)是一种能够学习和预测序列的递归神经网络。LSTMs除了学习序列外,还可以学习一次多步预测,这对于时间序列的预测非常有用。

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    短期认知网络

    在本文中,我们提出了一个循环神经系统,称为长期短期认知网络(LSTCNs),作为短期认知网络(STCN)模型的推广。此次总结的目的是,很难以高效、绿色的方式预测非常的时间序列。

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    RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测

    短期记忆 (LSTM) 网络是一种特殊的循环神经网络 (RNN),能够学习长期依赖关系。 ## 分成训练集和测试集 N = nrow n = round tran = sud\[1:n, \] tt = sud\[(n+1):N, \] 标准化数据 就像在任何其他神经网络模型中一样,我们将输入数据 yhat = invert_scaling # 逆差分 yhat = yhat + Sis\[(n+i)\] } 绘制值 ---- 本文摘选《R 语言用RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测》

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    短期认知网络

    在本文中,我们提出了一个循环神经系统,称为长期短期认知网络(LSTCNs),作为短期认知网络(STCN)模型的推广。此次总结的目的是,很难以高效、绿色的方式预测非常的时间序列。 长短期认知网络.pdf

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    【论文解读】IPM2020 | 长短期兴趣建模的图神经网络新闻推荐系统

    然后我们设计一个新颖的异质图神经网络学习用户和新闻表示,通过在图上传播特征表示来编码高阶结构信息。通过异质图完整的用户点击历史学习到的用户嵌入能够捕获用户的长期兴趣。 为了解决上述问题,本文提出了一种新的异质图神经网络新闻推荐模型(简称GNewsRec)。具体而言我们首先构建一个异构的用户-新闻-主题图,如图1(a)所示,以明确的建模用户、新闻和主题之间的交互。 为了编码用户、新闻和主题之间的高阶关系,本文利用图神经网络(GNN)在图上传播特征表示来学习用户和新闻表示,通过异质图完整的用户点击历史学习到的用户嵌入能够捕获用户的长期兴趣。 用户-新闻-主题异质图与两层异质图神经网络。 我们将我们的模型的显著优势归结于以下三个方面:(1)我们的模型构建了一个异质的用户-新闻-主题图,并且使用异质图神经网络更好的编码了用户和新闻嵌入的高阶信息。

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    轮询、轮询、连接、websocket

    实现Web端即时通讯的方法:实现即时通讯主要有四种方式,它们分别是轮询、轮询(comet)、连接(SSE)、WebSocket。 轮询和短轮询比起来,明显减少了很多不必要的http请求次数,相比之下节约了资源。轮询的缺点在于,连接挂起也会导致资源的浪费。 SSE在本质上就与之前的轮询、短轮询不同,虽然都是基于http协议的,但是轮询需要客户端先发送请求。 http://www.cnblogs.com/huchong/p/8530067.html 四种Web即时通信技术比较   从兼容性角度考虑,短轮询>轮询>连接SSE>WebSocket;   从性能方面考虑 ,WebSocket>连接SSE>轮询>短轮询。

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    使用递归神经网络-长短期记忆(RNN-LSTM)预测比特币和以太币价格

    但是,学习使用长短期记忆网络(LSTM – Long Short-Term Memory)并构建一个良好的预测模型则是第一步。 什么是递归神经网络(RNN)? 为了解释递归神经网络,我们先来看看一个简单的例子,这是只有一层隐藏层的感知器网络。 这样的网络能够胜任简单的分类问题。 专为图像识别而设计的卷积神经网络来说也是一样的。 ? 具有一个隐藏层和两个输出的简单感知器神经网络 而递归神经网络则是用来解决那些数据与时序相关的问题。 以上是对递归神经网络原理的介绍。 (递归神经网络入门) The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks (高效的递归神经网络) 什么是长短期记忆网络(LSTM)

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    轮询、轮询、连接、WebSocket

    前言 实现即时通讯常见的有四种方式,分别是:轮询、轮询(comet)、连接(SSE)、WebSocket。 轮询 很多网站为了实现推送技术,所用的技术都是轮询。 轮询 客户端向发起一个到服务端的请求,然后服务端一直保持连接打开,直到数据发送到客户端为止。 连接 客户端和服务端建立连接后不进行断开,之后客户端再次访问这个服务端上的内容时,继续使用这一条连接通道 优点:消息即时到达,不发无用请求 缺点:与轮询一样,服务器一直保持连接是会消耗资源的,如果有大量的连接的话 ,对于服务器的消耗是巨大的,而且服务器承受能力是有上限的,不可能维持无限个连接。 缺点:相对来说,开发成本和难度更高 总结 轮询(Polling) 轮询(Long-Polling) Websocket 连接(SSE) 通信协议 http http tcp http

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    语言网络的短期迅速重组

    Introduction 当前对脑卒中后失语症患者的语言网络短期和长期可塑性的了解有限。例如,如果左脑一个关键节点病变之后,邻近的同侧网络和/或同源右半球区域能否促进中风恢复仍然是一个疑问。 为了阐明大脑响应于受控虚拟病变的适应性短期可塑性的能力和左侧角回对语义处理的贡献,在采集被试的神经成像之前对角回AG或相邻SMG上施加了焦点连续θ-突发刺激(cTBS)(图1)。

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    短期记忆容量必需有限

    介绍一篇论文: 预测性大脑的短期记忆能力肯定是有限的 短期保持信息的能力可能是人类认知的一个标志, 因为它是许多领域所需要的,如感知、行动计划和语言。 未来第一假说甚至假设“我们重温过去的能力可能只是我们构想未来能力 的 一 个 设 计 特 征 ” 预测和短期记忆 STM 是如何与预测过程联系起来的? 因此,大脑的最佳策略是只预测短序列,这些短序列足够以允许调整行为,但又足够短以避免可能性的指数爆炸和最可能序列的概率的指数衰减 在表示世界上的状态轨迹的准确性和复杂性之间的平衡方面,可以更技术性地表达基本思想 同一种结构可能支持记忆策略,如组块,其中一系列短序列,通常约四至六个项目,用于记忆序列(如 Mathy & Feldman,2012)。 有人可能会说 STM 不一定只用于预期过程。 自由能公式 强化学习缺陷:如何用贝叶斯从错误中学习-安全及效率 新概率书 Structured Probabilistic Reasoning 用数学范畴定义生命的尝试 神经网络的一个底层结构缺陷 how

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    理解长短期记忆网络(LSTM NetWorks)

    递归神经网络具有循环结构 在上图中,一组神经网络A,接收参数,输出,循环A可以使信息从网络的某个步骤中传递到下一个步骤。 这些循环使得递归神经网络有些不可思议。 不过,如果你进一步思考,可以发现,它们与常规神经网络并非完全不同。可以将递归神经网络想象成是有多层相同网络的神经网络,每一层将信息传递给下一层。 LSTM网络 长短期记忆网络——通常简称“LSTMs”——是一种特殊的RNN,能够学习长期依赖关系。 长短期记忆变体 我目前所讲述的还是非常常规的LSTM。但并不是所有的LSTMs都与上述的LSTM一样。实际上,几乎所有关于LSTMs的论文都稍有不同。虽然差异很小但也值得一谈。 当然还有其他解决长短期依赖关系问题的方法,比如Koutnik等人(2014)提出的Clockwork RNNs 。 这些变种哪个是最好的?这些差异重要吗?

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    理解长短期记忆网络(LSTM NetWorks)

    递归神经网络具有循环结构 在上图中,一组神经网络A,接收参数,输出,循环A可以使信息从网络的某个步骤中传递到下一个步骤。 这些循环使得递归神经网络有些不可思议。 展开的递归神经网络 这种链状的性质表明,递归神经网络与序列和列表密切相关。这是处理这种数据所使用的神经网络的自然结构。 人们当然使用了它们! LSTM网络 长短期记忆网络——通常简称“LSTMs”——是一种特殊的RNN,能够学习长期依赖关系。 长短期记忆变体 我目前所讲述的还是非常常规的LSTM。但并不是所有的LSTMs都与上述的LSTM一样。实际上,几乎所有关于LSTMs的论文都稍有不同。虽然差异很小但也值得一谈。 当然还有其他解决长短期依赖关系问题的方法,比如Koutnik等人(2014)提出的Clockwork RNNs 。 这些变种哪个是最好的?这些差异重要吗?

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    Robeco:提高短期因子超额收益

    在下图中,我们从概念上展示了短期因子与常用因子之间的关系。 本文认为短期因子容易被忽略的原因有几个: 首先,标准的学术因子构建方法给小盘股分配了不成比例的大权重。 本文中的“短期”指的是一个月的交易周期。相对对冲基金,对于大型非高频的机构投资者,更短期的策略由于涉及交易更多,无法规模化。 这证实了一种观点,即短期因子在扣除成本后很难获利——至少在单独考虑和使用简单的交易策略时是这样。 好消息是,不同短期因子的回报之间的相关性普遍较低,甚至是负的。 这一发现表明,短期因子的组合可以提供强大的多元化收益。因此,我们继续研究短期因子组合策略的表现,并发现从最高的五分位数组合到最低的五分位数组合的回报是递减的。 图2前四个柱形图显示了单个短期因子和复合因子的年化FF6 Alpha,采用买入20%/持有20%的策略。短期因子的费前FF6 Alpha每年超过6%。

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    短期内不太看好智能运维

    所以在运维层面主推智能化总是存在一些阻力和瓶颈,我觉得有几点, 一方面是容量和规模不一,有的公司服务器规模就几百几千,人工完全可以搞定,而引入智能运维工作带来的收益难以衡量,但是现在成本短期内远远高于现有的运维状态的

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    基于深度神经网络的风电场超短期功率预测系统【数据故事计划最佳学术奖】

    有鉴于此,本团队采用了深度时空神经网络的方法,能够自动提取风电场内部多源时间序列之间的时空相关性特征,从而提升风速预测的精度。 人物介绍 凡航,电机工程与应用电子技术系,直博四年级,导师梅生伟教授。 03 确定研究方向和方法 在了解了众多电网大数据的应用场景之后,在18年3月份,我也参与了以促进新能源消纳为主题的国家重点研发计划项目,作为子课题3的学生负责人,研发风电场的超短期功率预测系统,并将这个方向作为我博士毕业论文的相关课题 谷歌旗下的Deep Mind公司也一直在做这方面的事情,并发布了相关研究成果,宣称能够将风电场的收益提升20%,但他们做的是短期预测,预测分辨率是1个小时。 ? 而我在研究中,借鉴了城市交通网络预测和视频预测中的方法,选用了深度时空神经网络,能够提取多变量时间序列中的时空相关性特征,并以此为依据进行预测。 最后采用了东北某风电场的实际风速量测数据进行了比较,发现4h的超短期风速预测误差在10%以内,而且时间分辨率可以达到15min。并将相关研究成果整理成了论文进行投稿,后续还将进行更加深入的研究。

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    理解长短期记忆网络(LSTM NetWorks)

    递归神经网络具有循环结构 在上图中,一组神经网络A,接收参数,输出,循环A可以使信息从网络的某个步骤中传递到下一个步骤。 这些循环使得递归神经网络有些不可思议。 展开的递归神经网络 这种链状的性质表明,递归神经网络与序列和列表密切相关。这是处理这种数据所使用的神经网络的自然结构。 人们当然使用了它们! LSTM网络 长短期记忆网络——通常简称“LSTMs”——是一种特殊的RNN,能够学习长期依赖关系。 长短期记忆变体 我目前所讲述的还是非常常规的LSTM。但并不是所有的LSTMs都与上述的LSTM一样。实际上,几乎所有关于LSTMs的论文都稍有不同。虽然差异很小但也值得一谈。 当然还有其他解决长短期依赖关系问题的方法,比如Koutnik等人(2014)提出的Clockwork RNNs 。 这些变种哪个是最好的?这些差异重要吗?

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