算法交易在外汇交易市场的应用是一个非常领先的技术，也是非常有趣的交易玩法。算法交易对于个人交易者而言要求虽然非常高，在外汇交易市场应用算法交易之前，必须对外汇交易有非常深刻的认识，很多投资者在进入外汇市场很多年还没有弄明白金融市场的本质、盈利的关键，这才是让很多 经过一段时间的研发，谷歌开发了一种名为TPU(Tensor Processing Unit)的处理器，其专门为加速深层神经网络运算能力而打造。谷歌数据中心自2015年以来一直在使用TPU来加速AI服务，而且达到了非常理想的效果。 值得一提的是，AlphaGo Zero还非常"低碳"，只用到了一台机器和4个TPU（谷歌专为加速深层神经网络运算能力而研发的芯片），极大地节省了资源。 AlphaGo此前的版本，在战胜人类围棋职业高手之前，它经过了好几个月的训练，依靠的是多台机器和48个TPU。 【王晓刚】深度学习在图像识别中的研究进展与展望。计算机视觉领域另一个重要的挑战是人脸识别。虽然训练中采用的是人脸辨识任务，得到特征可以应用到人脸确认任务，以及识别训练集中没有新人。多阶段深度学习[35]可以模拟在物体检测中常用的级联分类器；深度模型并非黑盒子，它与传统 本发明涉及人工智能和深度学习领域，特别涉及一种基于循环神经网络构建预测模型的方法。背景技术随着计算机技术的发展，其中人工智能作为一项核心技术已经被广泛应用到了很多具体问题中去，人工智能技术的出现使得机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作，为人们提供了更 本文整理了一些关于强化学习在金融领域的应用的中外文献、相关课程和网站以及github上的一些代码实现，希望对大家研究有所帮助。后期强化学习相关模块会在平台上线，敬请期待! 英文文献 《用于日常股票交易的多代理Q-Learning方法》 原文：《A Multiagent Approach to Q-Learning for Daily Stock Trading 英文摘要《石油地球物理勘探》创刊40 年纪念 贺信 祝《石油地球物理勘探》期刊愈办愈好李庆忠(5)喜庆《石油地球物理勘探》40 采集技术海底电缆双检接收技术压制水柱混响全海燕 霍尔果斯复杂山地逆掩构造带勘探吕福清等(13) 处理方法 三维三分量vsp 数据处理方法及效果严又生 等(18) 孔径角对
网络阶层分化：危机及"机会之窗" 1 第一作者认领本论文邀请作者认领本论文 第一作者：张淑华 作者简介：张淑华，郑州大学新闻与传播学院副院长，教授，博士生导师。 中完善，①是指通过创建有秩序地分区分条块的格栅模型来分析中枢神经网络或其他 原标题：人民币对美元汇率为何创六年来新低？ 专家详解深层原因. 央广网北京10月24日消息（记者唐婧） 据经济之声《天下财经》报道，近期
2019年5月4日 策略最近在学习cv和深度学习相关课程，看到RNN和LSTM觉得可以应用到外汇价格 的预测，目前的想法是使用H4的数据来预测下一个交易日的 2019年11月7日 神经网络类：此类EA是近期刚刚发展起来的，所谓神经网络说白了就是模拟大脑的 思考过程，并且对历史走势进行不断的学习。因此，此类EA是无法 首先,利用循环神经网络建立汇率预测模型,用来预测外汇产品的价格并计算期望收益 率.接着建立了一个双目标的投资组合模型,即最大化期望收益率与最小化风险.为了 更 在此方法的基础上,本论文基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network)中的 LeNet-5设计了一种模型,不仅可以处理外汇交易价格数据在交易日与交易日之间的 2017年9月13日 深度学习，当前特指源于人工神经网络的机器学习，被认为是实现人工智能 的深层 学习技术，Capitalico平台允许用户很容易地从存档里找到外汇
传统的神经网络一般都是全连接结构，且非相邻两层之间是没有连接的。对输入为时序的样本无法解决，因此引入了rnn（可以查看具体的rnn含义和推导），但是会存在梯度消失（不同的隐层之间会存在过去时刻对当前时刻的影响因素，但随着时间跨度的变大这种影响会削弱）。 解释深度学习在安全领域中的应用 - 风一样的程序媛 - 博客园 近年来，深层神经网络在构建安全应用方面显示出巨大的潜力。到目前为止，研究人员已经成功地应用深度神经网络对恶意软件分类器进行了训练[2,16,21,48,68]，二值逆向工程[15,52,71]和网络入侵检测[24,62]，均取得了极高的准确率。 采用栈式 RBM 的深度神经网络。自训练, 自控制 - MQL4文章 本文是有关深度神经网络和预测器选择的前文之续篇。在此我们将涵盖由栈式 RBM 初始化的深度神经网络特性, 以及它在 "darch" 软件包里的实现。还将揭示使用隐藏的马尔科夫模型来改进神经网络预测性能的可能性。总之, 我们将以程序化方式实现一个可操作的智能交易程序。 基于动态路由的胶囊网络在文本分类上的探索_justinmzt的博客 … 摘要简介模型2.1N-gram卷积层2.2初级胶囊层2.2.1孩子-父母（部分-整体）关系2.3动态路由孤立类别Leaky-Softmax参数修正实验3.1实验数据集3.2实施细节3.3基本方法实验结果4.1定量评估4.2模型简化测试单标签到多标签的分类迁移5.1连接强度的可视化相关工作结论原文：http_胶囊网络文本分类
深度神经网络由连接到自动相关网络 (srbm) 中的 n 个 rbm (n = 层-1), 且有多层的实际神经网络 mlp 组成。rbm 的逐层训练是对无标记数据的无监督训练。神经网络的微调需要监督, 并在标记数据上进行。 C5.0是C4.5的商业化版本，因此算法细节因版权问题尚未公开，本节讨论的是与C5.0算法核心相同的C4.5算法。C4.5是在决策树老鼻祖算法ID3算法的基础上发展起来的，ID3算法自1979年由Quinlan提出，经不断改善形成具有决策树里程碑意义的C4.5算法。 新浪科技讯北京时间3月15日早间消息，一组微软研究人员在3月14日发表博客文章称，在利用深层神经网络人工智能（ai）训练技术翻译文本方面取得