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RSS订阅原创 Deep Learning of Trading(5)
Optimizing an NN for a long-short strategy 基于多空策略的神经网络优化 在前面部分我们对神经网络的搭建以及优化过程中，很多部分其实都是建立在理想化的基础之上，在实践中，我们需要探索神经网络架构的设计选项的变化，以及我们如何根据我们之前概述的那些来训练它，因为我们永远不能从一开始就确定哪种配置适合数据。在本节中，我们将探索使用数据集来预测简单前馈神经网络的各种架构。 为此，我们将定义一个函数，该函数基于多个体系结...
2021-07-13 14:35:05
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原创 Deep Learning of Trading(4）
How to use PyTorch1.4PyTorch是由Yann LeCunn领导的Facebook AI Research (FAIR)小组开发的，第一个lpha版本于2016年9月发布。它提供与Python库的深度集成，如NumPy，可以用来扩展其功能，强大的GPU加速，并使用autograd系统自动差异化。它通过一个较低层次的API提供了比Keras更细粒度的控制，主要用作深度学习研究平台，但也可以取代NumPy，同时支持GPU计算与诸如Theano或TensorFlow等使用的静态计算图
2021-07-12 23:20:21
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原创 Deep Learning of Trading(3)
A neural work from scratch in python通过Python从头开始搭建神经网络为了更好地理解神经网络是如何工作的，我们将使用矩阵代数阐明图所示的单层架构和正向传播计算，并使用NumPy实现它。我们将使用函数以两个不同半径的同心圆的形式生成50000个随机二进制样本使这些类型不能线性可分。然后将一维数组转化为二维数组下图展示了明显不是线性可分的数据散点图：（用于二...
2021-07-12 22:32:02
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原创 Deep Learning of Trading(2)
Design an NN设计一个神经网络DL依赖于网络，网络由一些关键的构建模块组成，而这些模块又可以以多种方式进行配置。在本节中，我们将介绍神经网络的工作原理并说明它们的最重要意义用于设计不同架构的组件。人工神经网络最初的灵感来自于像人脑一样的学习生物模型，要么是试图模仿它的工作方式并获得类似的成功，要么是为了通过模拟获得更好的理解。目前的神经网络研究较少利用神经科学，尤其是因为我们对大脑的理解还没有达到足够的粒度级别。另一个限制是总体大小:即使神经网络自上世纪50年代诞生以来，使用在神经
2021-07-12 16:32:32
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原创 深度学习（DL) 的一些入门知识
这篇文章可以有效帮助读者们对深入学习（DL)有一个深入浅出的认识过程，对阅读Deep learning for trading 我们清楚地认识到人工智能（AI）是一门科学，机器学习（ML）是目前最主流的人工智能实现方法，而深度学习（DL）则是机器学习（ML）的一个分支，也是当下最流行的机器学习（ML）的一种。 深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，经过炒作，这个概念变得近乎有些神话的感觉，下面让我来慢慢揭开深度学习的神秘面纱。 深度学习（DeepLe...
2021-07-11 21:47:37
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原创 Deep Learning for Trading(1)
Deep learning-what’s new and why it matters? 机器学习(ML)算法可以很好地解决各种各样的重要问题，包括文本数据，然而，他们在解决诸如语音识别或图像对象分类等核心人工智能问题上却不太成功。这在本节中，我们将概述DL如何克服其他ML算法的许多限制。这些限制特别限制了高维和非结构化数据的性能，这些数据需要复杂的努力来提取信息特征。 监督学习的关键挑战是将训练数据归纳为新样本。随着数据维数的增加，指数级的泛化变得更困难。我们在第13章“数据...
2021-07-11 21:25:37
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原创 Deep Learning for Trading
Deep Learning for Trading写在前面：下面这篇文章主要参考《Jansen 2020 machine learning for algorithmic trading book》，主要研究的是该书的第十七章《Deep Learning for Trading》。该文主要围绕深度学习在金融领域的最新一些理论和应用进行介绍，因为作者水平有限，错误的地方请多多理解，同时感谢王闻老师对我在大学里的悉心教导。关于人工智能在金融领域的一些背景：进入二十一世纪以后，人工智能已经成为
2021-07-11 18:06:31
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空空如也
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