背景知识 最近再看一些量化交易相关的材料,偶然在网上看到了一个关于用RNN实现股票预测的文章,出于好奇心把文章中介绍的代码在本地跑了一遍,发现可以work.于是就花了两个晚上的时间学习了下代码,顺便把核心的内容翻译成中文分享给大家. 首先讲讲对于股票预测的理解,股票是一种可以轻易用数字表现律动的交易形式.因为大数定理的存在,定义了世间所有的行为都可以通过数字表示,并且存在一定的客观规律.股票也不例外,量化交易要做的就是通过数学模型发现股票的走势趋势.“趋势”要这样理解:对于股票的预测,不是说我知…

一.RNN 1.定义 递归神经网络(RNN)是两种人工神经网络的总称.一种是时间递归神经网络(recurrent neural network),另一种是结构递归神经网络(recursive neural network).时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵,而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络.RNN一般指代时间递归神经网络. 2.recurrent neural network原理 上面的图片是一个简单的RNN结构模块.Xt表示输入数据,A表示正在处理数据,…

整理自: https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 原理 RNN.LSTM.GRU区别 LSTM防止梯度弥散和爆炸 引出word2vec 1.原理 在普通的全连接网络或CNN中,每层神经元的信号只能向上一层传播,样本的处理在各个时刻独立,因此又被成为前向神经网络(Feed-forward+Neural+Networks).而在RNN中,神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身…

前一篇文章  用 CNTK 搞深度学习 (一) 入门    介绍了用CNTK构建简单前向神经网络的例子.现在假设读者已经懂得了使用CNTK的基本方法.现在我们做一个稍微复杂一点,也是自然语言挖掘中很火的一个模型: 用递归神经网络构建一个语言模型. 递归神经网络 (RNN),用图形化的表示则是隐层连接到自己的神经网络(当然只是RNN中的一种): 不同于普通的神经网络,RNN假设样例之间并不是独立的.例如要预测“上”这个字的下一个字是什么,那么在“上”之前出现过的字就很重要,如果之前出现过“工作”,…

深度学习之 rnn 台词生成 写一个台词生成的程序,用 pytorch 写的. import os def load_data(path): with open(path, 'r', encoding="utf-8") as f: data = f.read() return data text = load_data('./moes_tavern_lines.txt')[81:] train_count = int(len(text) * 0.6) val_count = int(l…

一.前述 CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山,所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式,以及CNN和RNN的对比. 二.CNN与RNN对比 1.CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2.相同点:    2.1. 传统神经网络的扩展.    2.2. 前向计算产生结果,反向计算模型更新.    2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接. 3.不同点    3.1. CNN空间扩展,神经元与特征卷积:RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算   …

循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络,适合用于处理视频.语音.文本等与时序相关的问题.在循环神经网络中,神经元不但可以接收其他神经元的信息,还可以接收自身的信息,形成具有环路的网络结构. 循环神经网络的参数学习可以通过随时间反向传播算法来学习,即按照时间的逆序把误差一步步往前传递.而当输入序列比较长时,会产生梯度爆炸或梯度消失问题,这也叫做长期依赖问题.为了解决这个问题,门控机制被引入来改进循环神经网络,也就是长短期记忆网络(L…

Recurrent Neural Networks(RNN) 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考.在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义.我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考.我们的思想拥有持久性. 传统的神经网络并不能做到这点,看起来也像是一种巨大的弊端.例如,假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类.传统的神经网络应该很难来处理这个问题--使用电影中先前的事件推断后续的事件. RNN 解决了这个问题.…

深度学习之循环神经网络RNN概述,双向LSTM实现字符识别 2. RNN概述 Recurrent Neural Network - 循环神经网络,最早出现在20世纪80年代,主要是用于时序数据的预测和分类.它的基本思想是:前向将上一个时刻的输出和本时刻的输入同时作为网络输入,得到本时刻的输出,然后不断地重复这个过程.后向通过BPTT(Back Propagation Through Time)算法来训练得到网络的权重.RNN比CNN更加彻底的是,CNN通过卷积运算共享权重从而减少计算量,而RNN…

主要针对RNN与LSTM的结构及其原理进行详细的介绍,了解什么是RNN,RNN的1对N.N对1的结构,什么是LSTM,以及LSTM中的三门(input.ouput.forget),后续将利用深度学习框架Kreas,结合案例对LSTM进行进一步的介绍. 一.RNN的原理 RNN(Recurrent Neural Networks),即全称循环神经网络,它是一种对序列型的数据进行建模的深度模型.如图1.1所示. 图1.1 1.其中 为序列数据.即神经网络的输入,例如nlp中,X1可以看作第一个单词.…