Recurrent Neural Network
时间: 2024-05-28 15:15:16 浏览: 22
(RNN) 是什么,它有哪些应用领域?
Recurrent Neural Network (RNN) 是一种用于处理序列数据的神经网络。与传统的神经网络不同,RNN 在处理序列数据时可以保留和更新先前输入的信息。这种能力使得 RNN 在自然语言处理、语音识别、机器翻译等序列数据处理领域得到广泛应用。例如,可以使用 RNN 做文本分类、情感分析、预测下一个单词、生成语言模型等任务。此外,RNN 还可以用于时间序列预测、信号处理、图像描述等领域。
相关问题
recurrent neural network
递归神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 是一种特殊的神经网络,其具有记忆能力,能够处理具有时间序列特征的数据。 RNN 通过在网络中循环连接隐藏层来模拟时间序列数据的相邻关系。常见的 RNN 结构包括循环神经网络 (RNN) 和长短时记忆网络 (LSTM)。
RECURRENT NEURAL NETWORK BASED STOCK PRICE PREDICTION USING MULTIPLE STOCK BRANDS的更多信息
"RECURRENT NEURAL NETWORK BASED STOCK PRICE PREDICTION USING MULTIPLE STOCK BRANDS"是一个使用多个股票品牌的循环神经网络(RNN)进行股票价格预测的研究。该研究旨在使用股票价格历史数据来预测未来的价格趋势。
在这项研究中,研究人员使用了多个股票品牌的历史价格数据,包括苹果(AAPL)、谷歌(GOOG)和微软(MSFT)等。他们使用了长短期记忆(LSTM)神经网络来建立模型,并使用了Python编程语言和TensorFlow深度学习框架进行实现。
研究人员首先对数据进行了预处理和归一化处理,然后将数据分成训练集和测试集。他们使用训练集来训练LSTM模型,然后使用测试集来评估模型的性能和准确性。研究人员使用了多个评估指标,包括平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)等。
研究人员的实验结果表明,他们的模型可以在预测多个股票品牌的价格方面表现出色,并且相对于其他机器学习算法,LSTM模型具有更好的预测性能。
总之,“RECURRENT NEURAL NETWORK BASED STOCK PRICE PREDICTION USING MULTIPLE STOCK BRANDS”是一项使用循环神经网络进行股票价格预测的研究,它使用了多个股票品牌的历史价格数据,并且在实验中表现出了很好的预测性能。
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