摘要:
股票价格数据是一个时间序列形态的数据。所以,我们使用『循环神经网络(RNN)』对这种时序相关的数据进行建模,并将其应用在股票数据上进行预测。 阅读全文
![TensorFlow深度学习!构建神经网络预测股票价格!⛵](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202211/2637458-20221112152831907-1670234738.png)
摘要:
课程结合了最新的研究进展,讲解深度强化学习领域的前沿知识和实践,覆盖了使用深度学习神经网络进行强化学习的各类方法模型。 阅读全文
![全球名校AI课程库(10)| Berkeley伯克利 · 深度强化学习课程『Deep Reinforcement Learning』](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202210/2637458-20221026184721195-162967147.png)
摘要:
研究生级课程,围绕无监督学习的场景展开,包括深度生成模型和自监督学习两大主题,涵盖了许多当前的最新研究和模型。 阅读全文
![全球名校AI课程库(9)| Berkeley伯克利 · 深度无监督学习课程『Deep Unsupervised Learning』](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202210/2637458-20221026184741071-984492927.png)