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[人工智能]经济数据预测 | Python实现RNN股票价格时间序列预测

股票价格预测 | Python实现RNN股票价格时间序列预测

目录

基本介绍

RNN循环神经网络它由输入层、一个隐藏层和一个输出层组成。

1

  • x是一个向量，它表示输入层的值（这里面没有画出来表示神经元节点的圆圈）；s是一个向量，它表示隐藏层的值（这里隐藏层面画了一个节点，你也可以想象这一层其实是多个节点，节点数与向量s的维度相同）；
  • U是输入层到隐藏层的权重矩阵，o也是一个向量，它表示输出层的值；V是隐藏层到输出层的权重矩阵。
  • 那么，现在我们来看看W是什么。循环神经网络的隐藏层的值s不仅仅取决于当前这次的输入x，还取决于上一次隐藏层的值s。权重矩阵 W就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重。

发展历史

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加:2022-06-06 17:19:25  更:2022-06-06 17:24:32 
 
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