机器视觉及图像识别之二——人工神经网络逼近股票价格

最新推荐文章于 2025-03-23 22:19:58 发布
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分类专栏： tensorflow1 文章标签： 机器视觉及图像识别
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博客主要涉及两方面内容，一是股票数据的提取及柱状图显示，二是简单神经网络原理，还提及了修改代码和添加代码相关事宜。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

股票数据提取及柱状图显示

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简单神经网络原理

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修改代码：
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PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
盼小辉丶的博客
05-28 8万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
【AI底层逻辑】——篇章6：人工神经网络（深度学习算法）
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任何一项技术的发展都不会一帆风顺，深度学习的发展也经历了“三起两落”！①第一代神经网络——单层感知器（MP）模型，感知器模型实际就是将神经元模型中的激活函数作为符号函数，写成向量形式，即它简洁且功能强大，可以实现自我迭代，只要有足够数量的样本，感知器模型就能找到一组合适的权重。但存在一个致命缺陷——无法解决“异或”问题“，即意味着只能作线性分割任务，无法很好解决非线性问题！
深度学习前沿 | 利用GAN预测股价走势
bigquant的博客
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这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
Tensorflow 基础入门和实现一个神经网络逼近股票价格
分享日常的学习，开展的项目，编写的软件，解决的问题等~
02-28 2549
这是一篇tensorflow 的常用计算方法的入门教程，阅读本文并跟着写代码即可掌握tensorflow基础知识，再了解了神经网络的相关概念后也可以理解最后实现的用神经网络逼近股票价格的代码，从而入门tensorflow 框架的使用。（安装请见官网教程，这里不再赘述，下面的例子黑色为代码块，白色为输出，使用 jupyter notebook 编写运行，python 版本 3.6） 01 ten...
TensorFlow+OpenCV图像处理：用人工神经网络来逼近股票价格
qq_951274168的博客
06-05 866
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.linspace(1,15,15) #日期，在0-15之间等分，分成15份 endprice = np.array([2511.90,2538.26,2510.68,2591.66,2732.98,2701.69,2701.29,2678.67,2726.50, 2681.50,2739.17,2715.07,2823.58,2864.90,29
TensorFlow - 神经网络逼近股票价格
C橘子
09-25 309
流程 首先我们模拟出一个15天的股票数据，包括收盘价格和开盘价格。首先我们将数据进行归一化操作。 dateNormal = np.zeros([15,1]) priceNormal = np.zeros([15,1]) for i in range(0,15): dateNormal[i,0] = i/14.0 priceNormal[i,0] = endPrice[i]/3000...
【TensorFlow】神经网络逼近股票价格
无水wangyang
08-05 487
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt date = np.linspace(1,15,15) endPrice = np.array([2511.90,2538.68,2591.66,2732.98,2701.69,2701.29,2678.67,2726.50,2681.50,273...
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深度学习笔记——CNN卷积神经网络理论篇。主要包括CNN的概念、基本原理、类型综述。算是比较完善的一篇文章了。
基于神经网络的图像分割,图像识别神经网络算法
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。人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）（简称ANN）系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。尤其是基于误差反向传播（ErrorBackPropagation）算法的多层前馈网络（Multiple-LayerFeedforwardNetwork）(简称BP网络)，可以以任意精度逼近任意的连续函数，所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方
基于MATLAB BP神经网络的数字图像识别
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【摘要】 随着现代社会的发展，信息的形式和数量正在迅猛增长。其中很大一部分是图像，图像可以把事物生动的呈现在我们面前，让我们更直观地接受信息。同时，计算机已经作为一种人们普遍使用的工具为人们的生产生活服务。如今我们也可以把这些技术应用在交通领域。作为智能交通系统(InteUigent Traffic System，简称ITS)中的一个重要组成部分的车牌识别技术，当然就是其中的重点研究对象。车辆牌照...
【机器学习入门笔记13：BP神经网络逼近股票收盘价格】20190218
崔斐然的优快云啊CuiFeiran
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2019-02-18 by 崔斐然 目标：实现股票日线的绘制并且利用人工神经网络实现股票价格的拟合。 分为两大部分，第一部分基础数据绘制，第二部分BP神经网络搭建 第一部分：基础数据图绘制 1、导入模块： import os import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ['TF_CPP_MI...
数字图像识别与股票成交量预测案例
weixin_46156441的博客
04-29 396
至此，将MNIST数据集加载到内存，并将各条数据以tensor形式存在程序中。利用多项逻辑回归识别MNIST数据训练结束后，得到的权重值保存在torch.nn.Linear实例中，可以通过parameters()查看权重值。接下来，我们在测试集上测试准确率。在测试过程中，对每批次测试数据，通过fc类实例获得线性加权后的结果，然后对每条数据求出让这个结果最大的索引作为预测值，通过比较预测值和真实的标签，计算一共正确预测了多少条测试数据，从而计算出准确度。
人工智能神经网络概念股,神经网络芯片概念股
神器榜
10-14 9345
人工智能包含硬件智能、软件智能和其他。硬件智能包括：汉王科技、康力电梯、慈星股份、东方网力、高新兴、紫光股份。软件智能包括：金自天正、科大讯飞。其他类包括：中科曙光、京山轻机。谷歌人工智能写作项目：小发猫1、苏州科达：苏州科达科技股份有限公司是领先的视讯与安防产品及解决方案提供商，致力于以视频会议、视频监控以及丰富的视频应用解决方案帮助各类政府及企业客户解决可视化沟通与管理难题ai神经网络概念股。2012年，公司整体改制为股份有限公司；2016年12月1日，公司在上海证券交易所主板挂牌上市。2、佳都科技：佳
Python实现人工神经网络逼近股票价格
weixin_30682127的博客
05-19 343
1.基本数据绘制成图 数据有15天股票的开盘价格和收盘价格，可以通过比较当天开盘价格和收盘价格的大小来判断当天股票价格的涨跌情况，红色表示涨，绿色表示跌，测试代码如下： 1 # encoding:utf-8 2 3 import tensorflow as tf 4 import numpy as np 5 import matplotlib.pyplot as plt...
使用Python代码识别股票价格图表模式
deephub
12-06 5420
与前面的变量一样，price_max_indices和price_min_indices是从原始的、未平滑的价格中计算出来的。max_min可能是一个数组或列表，其中包含有关已识别的最大值和最小值的信息，可能结合平滑和非平滑数据，用于根据本地价格极值确定是否进入或退出头寸。然后就是对价格的分析和局部最大值和最小值的识别，这对交易者来说是非常宝贵的。上面的这些模式是根据这些局部最大值和最小值的相对位置和值来识别的，检测到的每个模式都存储在一个字典中，模式名称作为键，窗口的开始和结束索引作为值。
股票形态识别一代
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01-19 2514
形态识别一代 一、功能简介 二、交互式界面 1、界面介绍 2、具体功能 三、识别算法 1、平滑 2、线性分段 3、计算距离 四、改进 1、提高计算速度 一、功能简介 形态识别一代。主要功能包括： a、绘制指定日期下某品种的分时图，该分时图基本与文化财经一致。 b、通过鼠标操作，可以截取任意时间段下的形态。 c、根据截取的形态，自动从历史数据中识别出相似的形态。 二、交互...
DeepSeek在股票市场中的图像识别技术应用如何？
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股票量化的博客
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DeepSeek是一个基于深度学习的图像识别系统，它能够识别和分析图像中的复杂模式，从而提取有价值的信息。在股票市场中，DeepSeek可以识别图表、新闻图片、社交媒体图像等，并将这些信息转化为可操作的数据。
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在经历了蛮荒的PC互联网时代，混战的移动互联网时代，到现今最火的人工智能时代。大数据、云计算、机器学习的技术应用，已经使得IT从业者的门槛越来越高。套用一句樊登读书会的宣传口号“keep learning”，保持对新鲜技术的好奇心，保持对技术应用的责任心，持续关注、学习是每个IT从业者的必备技能。一、什么是人工智能？人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是一个
计算机视觉中的人工神经网络
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06-14 1360
    人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）的目的是利用计算机模拟我们人类大脑处理问题的过程，这里来分析一下其逻辑，不作专业解释了。    ANN是一个统计模型，由观测数据集（S）和概率（P）组成。    对于一张图片，我们将其所以的像素作为我们的数据集，利用某个函数（方法）求得其为某一类事物的概率，概率值越大，认为照片的内容是关于该类事物的可能性也就越大...
MATLAB实现BP神经网络人脸朝向识别技术
综上所述，这份资源为用户提供了一个实现人脸朝向识别的实用工具，它不仅包含了应用BP神经网络的算法实现，还包括了必要的图像处理步骤和相应的数据库支持，使得该工具在人工智能和图像识别领域具有广泛的应用前景。
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