函数名称:cnnbp() 输入参数:net,呆训练的神经网络;y,训练样本的标签,即期望输出 输出参数:net,经过BP算法训练得到的神经网络 主要功能:通过BP算法训练神经网络参数 实现步骤:1)将
函数名称:cnnapplygrads(),权值更新函数 输入参数:net,权值待更新的卷积神经网络;opts,神经网络训练的相关参数 输出参数: 算法流程:先更新卷积层的参数,再更新全连接层参数 注意
最近研究了几天深度学习的Matlab工具箱代码,发现作者给出的源码中注释实在是少得可怜,为了方便大家阅读,特对代码进行了注释,与大家分享。 在阅读Matlab工具箱代码之前,建议大家阅读几篇CNN
There are many deep learning resources freely available online,but it can be confusing knowing where
缠论 缠论是一种择时类的技术理论,借助数学中的形态分类方法和物理中的动力学理论来解释市场走势。以市场走势中的 K 线图为基础,通过包含关系处理后,分辨出走势图中的分型(顶分型和底分型),根据
Deep Learning Tutorials-深度学习笔记及代码,介绍最基础的逻辑回归、多层感知器、自动编码器、CNNs、LSTM等深度学习算法。
一. 缠论理论体系梳理及精髓解读 1.1 K线包含处理目的:清洗K线数据,识别顶底分型 相邻两K线可能出现包含关系( 注: K线包含影线,且不分阴阳线) 1.2 分型:对局部高低点的识别(
本文以Bremen大学机器学习课程的教程为基础的。总结了使用机器学习解决新问题的一些建议。包括: 可视化数据的方法 选择一个适合当前问题的机器学习方法 鉴别和解决过拟合和欠拟合问题 处理大数据库问题(
学术界和实务界对股票收益的预测都比较感兴趣。因素模型一般用一些经济指标作为解释变量来预测股票收益。例如D/P, E/P, B/M等估值比率。这些模型大多数关注的是样本内检验,虽然回归结果显示这些比率对
资本资产定价模型(CAPM) CAPM模型由Sharpe等人以Markowitz的资产组合理论为基础进一步发展得到,是将经济学原理应用在金融领域的重要理论成果,几十年来广泛应用于风险投资、公司金融等领
RNN简介 RNN 不同于传统神经网络的感知机的最大特征就是跟时间挂上钩,即包含了一个循环的网络,就是下一时间的结果不仅受下一时间的输入的影响,也受上一时间输出的影响,进一步地说就是信息具有持久的影响
RNN是一个循环递归网络,因此在t时刻,网络的输出误差不仅与t时刻的隐含状态有关,也与t时刻之前的所有时刻的隐含状态有关。这一特点,正表明RNN相比传统的隐马尔科夫模型的优势是它充分考虑了历史所有时刻
RNN是一个图灵完全的模型,便意味着只要设计好RNN的外部存储机制,RNN模型的应用之广泛将远超我们的想象。为了更好地了解时序模型,从这期开始谈谈以RNN为核心的可扩展时序模型的研究状况及应用。 在神
1、原理回顾 机器作词是序列建模(以下简称seq2seq)的典型应用,其基本思想就是给定序列A,机器负责产生序列B,并且再将序列B作为输入,机器负责生成序列C...如此循环下去即可生成无限长度的序列。
长短期记忆模型LSTM 首先想,为什么RNN的记忆性不够?我们可以把梯度消失问题转换成比较形象的解释,例如可能是输入权重Win没有很好地过滤掉输入噪音,还有可能是输出权重W_out没有很好地输出有用的