12 2024 档案
摘要：pytorch实现LSTM对股票的预测 参考：https://blog.csdn.net/mary19831/article/details/129570030 输入：前十天的收盘价 x: [bathc_size, seq_len, input_size] = [bs, 10, 1] 输出：下一天的
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摘要：RNN原理 RNN的整体架构如图 RNN每次看到一个词，通过状态hi来积累看到的信息。 例如，h0包含x0的信息，h1包含x0和x1的信息，最后一个状态ht包含了整句话的信息，从而可以把它作为整个句子的特征，用来做其他任务。 注意，无论RNN的链条有多长，都只有一个参数矩阵A，A可以随机初始化，然后
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摘要：完整代码 点击查看代码 import torch import numpy as np import torch.nn as nn import math import torch.nn.functional as F # multi-head attention class selfAttenti
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