深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...
并结合深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)、循环卷积神经网络(RCNN)以及决策树、SVM、回归等多种机器学习方法在金融交易中的深入探索的实例代码和数据,不仅为金融交易提供了新的思路,而且有望构建出更高效、更智能的交易策略。
机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
3.3.2二维周期声子超材料的拓扑数据集3.4实操案例Ⅰ:基于多层感知器的一维周期声子超材料带隙预测3.4.1采用Tensorflow构建多层感知器3.4.2训练与验证3.4.3预测性能的评估3.5实操案例Ⅱ:基于卷积神经网络的二维周期声子超材料能带曲线预测3.5.1采用Tensorflow构建卷积神经网络3.5.2训练、验证与测试...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
1卷积神经网络既然叫卷积神经网络,这里面首先是卷积,然后是神经网络,是2者的一个结合,卷积这个概念实际上来自于信号处理领域,一般是对2个信号进行卷积运算,见下图:神经网络,这是机器学习的元老,是对人脑神经元工作机制的模拟,每个神经元是一个计算单元,输入的数据与权重进行相乘、求和,再加上偏置,得到的数据再经...
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
主要涉及单步单层线性模型、单步多层模型、多步模型、卷积神经网络、循环神经网络等。在实际操作中,我们首先对数据集按照7:2:1的比例划分为测试集、验证集、训练集,然后将数据进行简单归一化、带入模型进行训练、对比模型预测结果。从结果来看线性模型预测的效果最差。将单步线性模型踢出以方便观测其他模型预测的误差...
入选ICML!人大团队将等变图神经网络用于靶蛋白结合位点预测,性能...
中国人民大学高瓴人工智能学院的研究团队首次将E(3)等变图神经网络(GNN)应用于配体结合位点预测,提出名为EquiPocket的框架,有助于药物发现等各种下游任务。生命系统中,几乎所有生物和药理过程都涉及受体(靶蛋白)和配体(小分子)之间的相互作用,这些相互作用发生在靶蛋白结构的特定区域,称为「结合位点」——...
...100个专业术语|算法|向量|拟合|贝叶斯|大模型|神经网络_网易订阅
22、卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)卷积神经网络主要应用于图像处理,通过卷积层识别局部特征,并通过池化层减少空间维度(www.e993.com)2024年10月23日。23、循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)循环神经网络适用于处理序列数据,如时间序列或自然语言。通过在隐藏层中引入循环连接来保持状态信息。
泰尔股份跌1.82%,该股筹码平均交易成本为4.68元,近期该股有吸筹...
3、2023年3月29日互动易:公司子公司泰智维新在设备智能运维产品中的滚动轴承和齿轮箱的故障预警和故障诊断两大功能中,融合了人工智能深度学习技术,利用卷积神经网络和循环神经网络,构建滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和故障诊断模型,然后利用滚动轴承和齿轮箱的历史故障数据,划分训练集、验证集和测试集,再对滚动轴承和...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
模型显示,色调选择性依赖于神经元间的回归连接,即电路的输出回流为输入。实验通过基因技术扰乱果蝇大脑中的部分回归连接,结果发现原本显示色调选择性活动的神经元失去了这一特性,从而验证了模型预测。研究发表在NatureNeuroscience上。#神经科学#颜色感知#果蝇#神经回路#视叶...
CV最新论文|2月26日 arXiv更新论文合集
卷积神经网络的鲁棒性摘要:注视点视觉是包括人类在内的许多动物共有的一种特征,尽管它对生物视觉功能有重要贡献,但尚未在机器学习应用中得到充分利用。本研究探讨了视网膜定位(retinotopicmapping)作为注视点视觉的关键组成部分,在集成到深度卷积神经网络(cnn)中是否可以增强图像分类和定位性能。视网膜位置映射被...
追问daily | 人工视觉无法超越正常水平;解码狗狗的大脑活动:动作...
近期的一项研究通过训练卷积神经网络(CNN)识别书写的单词,探讨了文字识别的神经编码机制。该研究背景在于理解视觉系统如何在面对阅读任务时,实现对相似字母和其相对位置的精确识别。研究对CNN进行初步训练,使其识别来自ImageNet数据集的图像类别,然后扩展训练至识别不同书写系统的单词。通过分析这些训练好的网络,研究发现...