StockNet模型架构
时间: 2023-12-18 19:03:24 浏览: 53
StockNet模型是一种用于股票预测的深度学习模型。它的架构是基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合模型。具体来说,它由以下几个模块组成:
1. 卷积层:用于从原始的时间序列数据中提取特征,通过多个不同大小的卷积核进行卷积操作,从而得到不同尺寸的特征图。
2. 池化层:用于减少特征图的大小,从而减少模型的参数量和计算量。
3. LSTM层:用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系,从而更好地预测未来的趋势。
4. 全连接层:用于将LSTM层的输出映射到相应的输出维度,例如预测股票价格或股票涨跌。
5. 残差连接:用于加快模型的训练和提高模型的性能,通过将前一层的输出与后一层的输入相加,从而使模型更容易学习到残差信息,提高模型的性能。
总体来说,StockNet模型的架构比较复杂,但它能够有效地利用时间序列数据中的信息,提高股票预测的准确性。