lstm3 Step-by-step understanding LSTM Autoencoder layers 이번 포스팅은 아래 글을 번역한 것임을 밝힙니다. https://towardsdatascience.com/step-by-step-understanding-lstm-autoencoder-layers-ffab055b6352 Step-by-step understanding LSTM Autoencoder layers Here we will break down an LSTM autoencoder network to understand them layer-by-layer. We will go over the input and output flow between… towardsdatascience.com 이번 글에서는 LSTM Autoencoder 네트워크를 계층별로 이해하기 위해 전체 구조를 분해할 것입니다. 계층.. 2021. 9. 8. 금융에서의 딥러닝 (개요) 이 기사는 Re-work Deep Learning Summit에서 발표된 내용을 요약했습니다. 해당 발표에서는 금융 모델이 실패하는 이유와 딥러닝이 그 격차를 어떻게 메울 수 있는지 설명했습니다. 더 나아가 금융 분야의 딥 러닝에 대한 세 가지 사용 사례와 이러한 모델의 우수성에 대한 증거를 제시했습니다. 금융이 가장 계산 집약적인 분야인 반면, 금융에서 널리 사용되는 모델은 감독 및 비지도 모델, 상태 기반 모델, 계량 경제 모델 또는 심지어 확률 적 모델까지도 과잉 피팅, 휴리스틱 및 열악한 문제로 인해 손상됩니다. 금융 영역은 매우 복잡하고 비선형적이며 서로 영향을 미치는 수많은 요인이 있기 때문입니다. 이를 해결하기 위해 이미지 인식, 음성 인식, 그리고 감정 분석 분야에서 입증된 딥러닝 연구를 .. 2021. 2. 14. LSTM 또는 CNN을 이용한 주가 예측 LSTM은 보통 순차 데이터의 이동 알고리즘으로 간주되어 왔으며 CNN은 보통 이미지 데이터 처리를 위한 최고의 알고리즘으로 간주되었습니다. LSTM 또는 기타 Recurrent Neural Network (RNN)와 동등하거나 더 나은 문자 수준 CNN의 사용에 대한 많은 논문이 출판되었습니다. 이 가설을 테스트하기 위해 두가지 알고리즘을 시계열 분석의 전형적인 사례인 주가 예측에 구현해보겠습니다. 실험에서 서로 다른 두 알고리즘이 어떻게 일치하는지에 대한 공정한 비교를 제공하기 위해 이러한 각 알고리즘의 작동 방식에 대한 컨텍스트를 제공해야합니다. LSTM LSTM은 알고리즘 출력에 대한 기능을 제공하는 많은 신경망으로 구성된 반복 신경망의 한 유형입니다. 예를 들어 중복 신호의 가중치를 줄 이도록 .. 2021. 1. 31. 이전 1 다음
