c*e
2 楼
【 以下文字转载自 Stock 讨论区 】
发信人: CRH1235 (江左没狼), 信区: Stock
标 题: Re: [BSSD] GTX1080是业余GPU
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Sep 1 16:40:33 2016, 美东)
image处理主要以convolutional network为基础,speech和股价都可以看作time
series数据,所以recurrent network比较流行。
Deep learning在金融界的应用我了解不多,不过很多用recurrent network,尤其是
LSTM做股票预测的,一搜有好多论文呢,github有很多source code可以参考。
高频的散户没搞头,要拼硬件,中长期的可以搞搞作参考,估计效果比看KDJ/MACD也好
不了多少。
Deep Learning和传统machine learning比的优势,我个人认为,是比较不要求domain
knowledge。传统machine learning都要hand crafted features,要数学功底好才行,
deep learning 只要有大量数据,建好model扔给机器算就好了(当然构建和调试model
也是很需要功力的)。我懂得也有限,暂时没想过用这个赚钱。有空了可以写个model
玩一玩。
发信人: CRH1235 (江左没狼), 信区: Stock
标 题: Re: [BSSD] GTX1080是业余GPU
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Sep 1 16:40:33 2016, 美东)
image处理主要以convolutional network为基础,speech和股价都可以看作time
series数据,所以recurrent network比较流行。
Deep learning在金融界的应用我了解不多,不过很多用recurrent network,尤其是
LSTM做股票预测的,一搜有好多论文呢,github有很多source code可以参考。
高频的散户没搞头,要拼硬件,中长期的可以搞搞作参考,估计效果比看KDJ/MACD也好
不了多少。
Deep Learning和传统machine learning比的优势,我个人认为,是比较不要求domain
knowledge。传统machine learning都要hand crafted features,要数学功底好才行,
deep learning 只要有大量数据,建好model扔给机器算就好了(当然构建和调试model
也是很需要功力的)。我懂得也有限,暂时没想过用这个赚钱。有空了可以写个model
玩一玩。
c*e
3 楼
这个讲的很好:
A convolutional network is basically a standard neural network that's been
extended across space using shared weights. A recurrent neural network is
basically a standard neural network that's been extended across time by
having edges which feed into the next time step instead of into the next
layer in the same time step. There's a kind of similarity between the two
but it's pretty abstract (easier to see if you unroll the recurrent neural
network)
Intuitively, we can see that CNNs are ideal for images and videos while RNNs
are ideal for text and speech.
Although, we do find CNNs being quite useful even in text classification.
domain
【在 c*****e 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 Stock 讨论区 】
: 发信人: CRH1235 (江左没狼), 信区: Stock
: 标 题: Re: [BSSD] GTX1080是业余GPU
: 发信站: BBS 未名空间站 (Thu Sep 1 16:40:33 2016, 美东)
: image处理主要以convolutional network为基础,speech和股价都可以看作time
: series数据,所以recurrent network比较流行。
: Deep learning在金融界的应用我了解不多,不过很多用recurrent network,尤其是
: LSTM做股票预测的,一搜有好多论文呢,github有很多source code可以参考。
: 高频的散户没搞头,要拼硬件,中长期的可以搞搞作参考,估计效果比看KDJ/MACD也好
: 不了多少。
A convolutional network is basically a standard neural network that's been
extended across space using shared weights. A recurrent neural network is
basically a standard neural network that's been extended across time by
having edges which feed into the next time step instead of into the next
layer in the same time step. There's a kind of similarity between the two
but it's pretty abstract (easier to see if you unroll the recurrent neural
network)
Intuitively, we can see that CNNs are ideal for images and videos while RNNs
are ideal for text and speech.
Although, we do find CNNs being quite useful even in text classification.
domain
【在 c*****e 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 Stock 讨论区 】
: 发信人: CRH1235 (江左没狼), 信区: Stock
: 标 题: Re: [BSSD] GTX1080是业余GPU
: 发信站: BBS 未名空间站 (Thu Sep 1 16:40:33 2016, 美东)
: image处理主要以convolutional network为基础,speech和股价都可以看作time
: series数据,所以recurrent network比较流行。
: Deep learning在金融界的应用我了解不多,不过很多用recurrent network,尤其是
: LSTM做股票预测的,一搜有好多论文呢,github有很多source code可以参考。
: 高频的散户没搞头,要拼硬件,中长期的可以搞搞作参考,估计效果比看KDJ/MACD也好
: 不了多少。
相关阅读
Re: 进不进藤校确实无所谓 (转载)科学就是重复很简单的东西Re: 是不是真的懂C? 看看这行code, (转载)请教各位老大tf-serving这样的东西该怎么做?IBM又吹量子计算机,这公司疯了,还是那帮物理学家疯了?五四運動的失敗,確認了所谓IOT大数据平台没看懂Re: 自从java出现 美国就已经走快速下波路 (转载)[bssd]技术问题和政治问题分开华人那个H1B贴没看懂Netghost,你今天要么公开道歉,要么把事情说清楚App Engine 也算是 serverless?Msft 的intelligent cloud营收超过windows, office了[bssd] Election Fraud is part of American Heritage匹兹堡大学医学院博士后位置 (转载)被三哥写的java绕晕了问个最速下降线的问题CS教学的普遍问题有沒有人研究nodejs和webassembly結合的wasi沙盒