machine learning2 LSTM 또는 CNN을 이용한 주가 예측 LSTM은 보통 순차 데이터의 이동 알고리즘으로 간주되어 왔으며 CNN은 보통 이미지 데이터 처리를 위한 최고의 알고리즘으로 간주되었습니다. LSTM 또는 기타 Recurrent Neural Network (RNN)와 동등하거나 더 나은 문자 수준 CNN의 사용에 대한 많은 논문이 출판되었습니다. 이 가설을 테스트하기 위해 두가지 알고리즘을 시계열 분석의 전형적인 사례인 주가 예측에 구현해보겠습니다. 실험에서 서로 다른 두 알고리즘이 어떻게 일치하는지에 대한 공정한 비교를 제공하기 위해 이러한 각 알고리즘의 작동 방식에 대한 컨텍스트를 제공해야합니다. LSTM LSTM은 알고리즘 출력에 대한 기능을 제공하는 많은 신경망으로 구성된 반복 신경망의 한 유형입니다. 예를 들어 중복 신호의 가중치를 줄 이도록 .. 2021. 1. 31. 영어를 매개로 하지 않고 100개 언어를 직접 번역하는 AI 모델 Facebook AI가 영어 데이터에 의존하지 않고 100 개 언어 쌍을 번역 할 수 있는 최초의 다국어 기계 번역 (MMT) 모델 인 M2M-100을 소개했습니다. 여기에서 오픈 소스 코드를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 중국어를 프랑스어로 번역 할 때 대부분의 영어 중심의 다국어 모델은 영어 학습 데이터가 가장 널리 사용 가능하기 때문에 중국어에서 영어로, 영어에서 프랑스어로 학습합니다. Facebook AI 모델은 의미를 더 잘 보존하기 위해 중국어에서 프랑스어 데이터로 직접 학습합니다. 기계 번역을 평가하는 데 널리 사용되는 BLEU 측정 항목에서 영어 중심 시스템보다 10 점 더 우수한 성능을 보입니다. M2M-100은 총 2,200 개의 언어 방향으로 교육을 받았으며, 이는 이전 최고의 영어.. 2020. 11. 11. 이전 1 다음
