LSTM 分析
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GRU 與LSTM
https://www.tejwin.com
閱讀建議：本文比較不同RNN架構進行時間序列預測，需要對時間序列或是深度學習有基礎瞭解，可以參考【資料科學】LSTM 這篇關於LSTM模型來預測股價。
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[深度學習]LSTM模型
https://vocus.cc
情感分析：LSTM 用於從文本中檢測情感，如分析社交媒體帖子、評論和客戶反饋中的情感。 時間序列預測：LSTM 可以用於預測時間序列數據中的未來值 ...
【資料科學】LSTM. 使用深度學習模型預測股價?
https://medium.com
閱讀建議：本文使用RNN架構進行時間序列預測，需要對時間序列或是深度學習有基礎瞭解，也可以參考【量化分析】預測市場?! 這篇關於使用回歸模型以及 ...
以LSTM 建立番石榴價格之預測模型
http://ielab.ie.nthu.edu.tw
本研究議題在於建立「番石榴價格之預測模型」，前人所做的相關研究多以. 複迴歸方式進行分析研究，然近年人工智慧與深度學習蓬勃發展，在預測模型. 的建置上多有良好表現， ...
以機器學習演算法建立時間序列模型之預測
http://www.iem.yzu.edu.tw
LSTM是⼀種特殊的RNN，它由⼀組具有特徵的單元集合組成，利⽤這些特徵來記憶數據序列，集合. 中的單元⽤於捕獲並存儲數據流。此外，集合中的單元構成先前的模塊與當前的 ...
股票LSTM分析(1)
https://medium.com
本文使用LSTM(Long short-term memory)，來做股票的regrssion預測，先簡易使用某家股票五年份資料集來預測每天股票收盤價，而我們會使用前五天的序列 ...
論文導讀：利用MI
https://www.finlab.tw
接下來，他們進一步分析了MI-LSTM中，每一類input的效果，種共有以下四類：. Mainstream：欲預測的股票其歷史股價; Positive：高度正相關的一群股票; Negative：高度付相關 ...
遞歸神經網路和長短期記憶模型RNN & LSTM
https://brohrer.mcknote.com
遞歸神經網路（RNN）和長短期記憶模型（LSTM）的運作原理 ... 這種格式被稱作one-hot 編碼（或譯作「獨熱編碼」），而這種包含一連串0、只有一個1 的向量在資料分析中也很 ...
開啟記憶之鑰：1 分鐘教你掌握RNN 與LSTM 數據預測的秘密！
https://www.accucrazy.com
LSTM 的預測應用. lstm -4. 如此一來， LSTM 就能細心分析過去的賽事數據，找出影響比賽結果的關鍵因素，並利用遺忘閘來篩選不重要的信息，保留對未來有預測價值 ...