基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)對于科技股的分析
【文章頁數(shù)】:53 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖3-2卷積結(jié)構(gòu)圖
哈爾濱工業(yè)大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計碩士專業(yè)學(xué)位論文入。為了將二階張量作為LSTM的輸入,需要先對張量進行兩次卷積化以及池化,這類似于在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的操作。本文將卷積運算符號記為"*",二維情形下卷積運算的公式為:1100(*)(,)(,)(-,-)MNf....
圖4-1GRU結(jié)構(gòu)圖
哈爾濱工業(yè)大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計碩士專業(yè)學(xué)位論文-25-圖4-1GRU結(jié)構(gòu)圖4.2.2基于張量的卷積運算由于向量存儲會忽略分量之間的交互關(guān)系,本文使用張量來存儲數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的GRU模型無法處理多維數(shù)據(jù),結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理多維數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,需要在GRU中引入卷積運算。卷積門控遞歸單元(Con....
圖4-2改進的GRU模型結(jié)構(gòu)圖
哈爾濱工業(yè)大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計碩士專業(yè)學(xué)位論文-26-圖4-2改進的GRU模型結(jié)構(gòu)圖具體公式如下所示:1,+trttrtrrWhxVEb1,+tzttztzzWhxVEb1tah,+nthttththhrhxVEbW11**ttttthzhzh其中W為權(quán)重,b為偏置。′′為卷積,′○′為....
圖4-3事件驅(qū)動機制
哈爾濱工業(yè)大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計碩士專業(yè)學(xué)位論文-26-圖4-2改進的GRU模型結(jié)構(gòu)圖具體公式如下所示:1,+trttrtrrWhxVEb1,+tzttztzzWhxVEb1tah,+nthttththhrhxVEbW11**ttttthzhzh其中W為權(quán)重,b為偏置!洹錇榫矸e,′○′為....
本文編號:3966254
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