【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...
与RNN简单循环神经网络模型相比,LSTM具有能捕捉长期数据特征的优点,但是对于超长期的数据,仍旧无法进行很好的预测,而对于加入了Attention注意力机制的Transformer,正好可以解决这个难题,但是Transformer模型针对简单的数据集往往效果比不上LSTM,因为Transformer更容易导致过拟合,从而影响预测效果。PYTHON中TENSORFLOW的长短期记...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
LSTM是一种改进的RNN,旨在有效地处理和捕捉长期依赖关系的序列数据,它的核心思想是引入一种特殊的内部状态机制,以更好地处理长序列,并避免梯度消失问题。LSTM引入了记忆单元(memorycell)来管理隐状态中记录的信息,通过几个门结构对其进行控制:输出门(outputgate)用来从单元中输出条目;输入门(inputgate...
LSTM 股票市场预测入门,经典文章必看
相信很多人都会对股票市场数据的起起伏伏感到好奇,特别想知道他们未来的趋势会是怎样,最近看到一篇用LSTM做初步的股票市场预测的文章,在这里分享给大家。1.LSTM神经元首先我们来认识一下LSTM神经元:长期困扰传统神经网络结构的一个基本问题是解释“信息”和“上下文”相互依赖的输入序列。这里的“信息”可...
Attention-lvcsr、Residual LSTM…你都掌握了吗?一文总结语音识别...
(2)与HighwayLSTM不同,HighwayLSTM通过额外引入了carrygate来限制空间上的shortcut的畅通程度。而ResidualLSTM则直接使用outputgate代替carrygate来限制空间上的shortcut的畅通程度。通过这个替代,能有效超过减少10%的参数数量;3、与HighwayLSTM不同,HighwayLSTM的时间shortcut和空间shortcut是应用在同一个...
Attention is All You Need?LSTM提出者:我看未必
Transformer中的注意力机制等价于一种Hopfield网络中的更新规则?LSTM提出者SeppHochreiter等人在最近的一篇论文中表达了这种观点,并将这篇论文命名为《HopfieldNetworksisAllYouNeed》。深度学习先驱、图灵奖获得者YannLeCun一直认为无监督学习才是通向真正人工智能的方向。为了实现无监督学习,我们需...
Block Recurrent Transformer:结合了LSTM和Transformer优点模型
这就是为什么谷歌研究人员发布了一个用于时间序列预测的混合深度学习模型[1]:该模型使用了Attention,但也包括一个LSTM编码器-解码器堆栈,它在捕获局部时间依赖性方面发挥了重要作用(www.e993.com)2024年10月16日。最后,时间序列可以是多元的,不仅包含静态数据,还有季节性,趋势等等。它们通常需要更特殊的处理。
为文本摘要模型添加注意力机制:采用LSTM的编解码器模型实现
LocalAttention在这里,注意力只放在几个源位置上。在推导参与上下文向量时,只考虑编码器的少数隐藏状态。现在让我们了解这种注意力是如何真正起作用的:编码器输出源序列中每个时间步长j的隐藏状态(hj)同样,解码器输出目标序列中每一个时间步长i的隐藏状态(si)我们计算一个称为对齐分数(eij)的分数,在这个分数的...
告别RNN,迎来TCN!股市预测任务是时候拥抱新技术了
2020年,Jiayu等人和Thomas等人提出一类混合注意力网络,可基于近期新闻预测股票趋势。具有注意机制的LSTM优于常规LSTM,因为其独特的存储单元结构避免了长期依赖性。Hongyan等人在论文《TemporalConvolutionalAttention-basedNetworkForSequenceModeling》中提出一种探索性网络结构:基于时间卷积注意力的网络(T...
【华泰金工林晓明团队】图神经网络选股与Qlib实践——华泰人工...
GNN的优势在于能将股票间关系作为增量信息纳入预测模型。微软AI量化投资开源平台Qlib已实现动态图注意力网络(GATs_ts),我们测试该方法在沪深300成分股量价因子日频选股上的表现,相比基准模型LSTM,GATs_ts回测期内(2010年至2021年2月初)相对沪深300年化超额收益率从25.7%提升至28.9%,信息比率从2.64提升至2.94。
商汤科技入选 CVPR 2018 的 44 篇论文,都研究什么?
26.LSTMPoseMachinesYueLuo,JimmyRen,ZhouxiaWang,WenxiuSun,JinshanPan,JianboLiu,JiahaoPang,LiangLin27.Mask-guidedContrastiveAttentionModelforPersonRe-IdentificationChunfengSong,YanHuang,WanliOuyang,LiangWang...