DeepLearning
当前话题为您枚举了最新的 DeepLearning。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
DeepLearning_for_StockMarket_Prediction
深度学习在股市预测方面的应用是一个复杂而多元的研究课题，涉及到机器学习、金融工程以及数据科学等多个领域。韩国股价数据作为研究对象，选择深度学习方法进行分析和预测，主要是因为深度学习技术在处理非结构化数据方面具有显著优势。深度学习能够自动从大量原始数据中提取特征，而无需依赖预测因子的先验知识。这一点对于股市预测尤为重要，因为股市数据通常是非线性的、含有噪声的，并且有着复杂的动态特征。深度学习算法在选择网络结构、激活函数和其他模型参数方面存在较大的变化空间，其性能明显依赖于数据表示方法。
本研究尝试提供一个全面和客观的评估，以探讨深度学习算法在股票市场分析和预测方面的优缺点。实验使用了高频的日内股
算法与数据结构
10
2024-11-07
Matlab弹出对话框示例代码-Deeplearning2C 将Deeplearning4J与JavaFX结合运用于移动设备和台式机，并生成C代码
Matlab发布代码Deeplearning2C 2.0版，这是一个用于生成Android、iPhone、Linux、Windows和Mac OS X应用程序的项目。经过Deeplearning4J培训后，该应用程序能够在.c和.m文件中生成深度神经网络。该项目采用最少的依赖项和库，包括：深度学习4J、适用于Android和iPhone开发的GluonHQ、JavaFX、Lombok以及经典的Logback。您可以使用此应用程序来实现经过训练的深度神经网络，用于动物或其他物体的分类，并将其移植到STM32、PIC、AVR等微控制器中。您可以在这里下载iris.csv数据文件，用于运行IRIS示
Matlab
4
2024-08-22