|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
Прогнозирование стоимости котировок при помощи LSTM и GRU сетей
Р. С. Ехлаков, В. А. Судаков
Аннотация:
В работе рассматриваются современные рекуррентные нейронные сети (RNN). Наибольшее внимание уделяется популярным и мощным архитектурам – длинная цепь элементов краткосрочной памяти (LSTM) и управляемые рекуррентные блоки (GRU). Написан программный комплекс для прогнозирования стоимости котировок, и проведено сравнение двух методов.
Ключевые слова:
рекуррентная нейронная сеть, длинная цепь элементов
краткосрочной памяти, управляемые рекуррентные блоки, прогнозирование
стоимости котировок.
Образец цитирования:
Р. С. Ехлаков, В. А. Судаков, “Прогнозирование стоимости котировок при помощи LSTM и GRU сетей”, Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2022, 017, 13 с.
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ipmp3043 https://www.mathnet.ru/rus/ipmp/y2022/p17
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 96 | PDF полного текста: | 58 | Список литературы: | 6 |
|