PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD
全文链接：http://tecdat.cn/?p=28265 作者：Xiaoyi Sun 预测股票价格，并在合适的时间产生交易策略实现收益，一直是一个热门的问题，到现在为止也提出了很多预测方法。但股票价格 的实时预测是一个难点，需要及时预测价格趋势并作出交易判断。 解决方案 ...
R语言KERAS用RNN、双向RNNS递归神经网络、LSTM分析预测温度时间序列、 IMDB电影评分情感
在这篇文章中，我们将回顾三种提高循环神经网络的性能和泛化能力的高级方法。我们将在一个温度预测问题上演示这三个概念，我们使用来自安装在建筑物屋顶的传感器的数据点的时间序列。 概述 安装在建筑物屋顶的传感器的数据点的时间序列，如温度、气压和湿度，你用这些数据点来预测最后一个数据点之后24小时的温度。这是...
PyTorch搭建循环神经网络（RNN）进行文本分类、预测及损失分析（对不同国家的语言单词和姓氏进行分类，附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言~~~下面我们将使用循环神经网络训练来自18种起源于不同语言的数千种姓氏，并根据拼写方式预测名称的来源。一、数据准备和预处理总共有18个txt文件，并且对它们进行预处理，输出如下部分预处理代码如下from __future__ import unicode_...
![论文赏析[ACL18]基于RNN和动态规划的线性时间成分句法分析（二）](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/ad0cf6a2258149ffb4efc19974a2f3f9.png)
论文赏析[ACL18]基于RNN和动态规划的线性时间成分句法分析（二）
训练还是使用max-margin loss来训练，但是有几点小小的改进。cross-span损失以往的损失函数里有个 ，衡量的是预测树和标准树不同的span的数量。但是这有个问题，因为用了隐式二叉化，所以在预测树里存在label为空的情况。如果这个span在标准树中label也是空，那么原来的损失就...
![论文赏析[ACL18]基于RNN和动态规划的线性时间成分句法分析（一）](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/5447933b3c1b41adbac5ce4d8ffc8f1b.png)
论文赏析[ACL18]基于RNN和动态规划的线性时间成分句法分析（一）
介绍这次要介绍的论文是huang liang发表在ACL18的一篇短文，提出了一个基于转移系统的线性时间句法分析器。本文的主要贡献点主要有如下几点：传统的基于转移的句法分析模型都是贪心解码，不能考虑到所有的状态空间，所以本文的模型采用beam search将状态空间提升到了指数级别。首次采用cube...
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