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这次毕业论文本来是打算研究关于NLP的相关内容。但是和指导老师商量了下，他还是推荐我继续完善移动位置预测的问题，所以就继续做这个了这次论文的大体思路还是不变，依旧采用回归+Markov，只不过把之前比较low的回归模型换成循环神经网络RNN的变种——LSTM
在学习LSTM的时候，查阅了很多论文，将其分类整理于此，便于一些新学习LSTM的人据此寻找自己需要的论文。（都是一些经典论文，不包含前沿论文）1、序列预测问题SequenceonWikipedia.OnPredictionUsingVariableOrderMarkovModels,2004.SequenceLearning:FromRecognitionandPredictiontoSequentialDecisionMaking,2001.
这是一篇关于预期收益,LSTM,预测相关方向的论文(附下载链接),论文主要内容是预期收益的研究是风险管理与对冲操作的一大风向标。提高预期收益预测的能力,对研究本国金融市场特征下影响预期收益的风险因子适用性,具有一定的辅助作用。本文对预期收益的研究主要包括了以下四部分:第一部分...
基于LSTM模型的深度学习与迁移学习在预测外汇汇率中的应用研究.正确的分析和预测汇率对制定相关经济金融政策，企业规避外汇风险来说一直都是具有非常重要的意义的。.外汇汇率市场作为一个非线性变化的动态市场，汇率的波动变化有着非常显著的非线性...
大多数LSTM的引用都是参考的1997年的这篇LSTM论文，但Schmidhuber在AnnusMirabilis发表的一篇文章指出，LSTM的基本观点可以追溯到SeepHochreiter在1991年的毕业论文，他认为那篇论文是「机器学习研究史上最重要的文献之一」。
本文是一篇计算机论文研究，本课题主要探讨的内容是：基于LSTM的时间序列预测算法的并行化研究，主要针对的问题是，当LSTM算法面对规模过于庞大的数据集，或者应对多节点分布式集群时
LSTM之父：吐槽了两年，来划划重点：“这5篇最高引论文都源于我们。.”.昨晚，“递归神经网络之父”JürgenSchmidhuber在推特上亲自发文，称目前引用数最高的5项神经网络工作都基于他的团队成果，一时引起了网友的广泛讨论。.这并不是他首次发声，Jürgen...
其实LSTM首先是他的学生SeppHochreiter在毕业论文里发表的，还不是JuergenSchmidhuber，LSTM的论文一作也是Hochreiter。2016年Hochreiter回母校慕尼黑工大做了一个演讲，我去听了，拍了个照留念，稀稀拉拉没几个人：
毕业论文>基于LSTM和ARIMA的风速时间序列预测研究5‚55J#{LSTMARIMA"|^•PLSTMA?1,S^ARIMA?1•‡.(J\•„(J"•ARIMAwindspeedtimeseriesbasedLSTMandARIMAAbstractfossilfuelscoal,oilnaturalgasrecentyears,renewableenergyhasbecomeinevitabletrend.
LSTM金融研究生，略懂点金融计算编程...然而导师近日喜欢上了深度学习...毕业论文要我结合深度学习新方法...经过一段时间的头大，倒是发现了LSTM模型…
这次毕业论文本来是打算研究关于NLP的相关内容。但是和指导老师商量了下，他还是推荐我继续完善移动位置预测的问题，所以就继续做这个了这次论文的大体思路还是不变，依旧采用回归+Markov，只不过把之前比较low的回归模型换成循环神经网络RNN的变种——LSTM
在学习LSTM的时候，查阅了很多论文，将其分类整理于此，便于一些新学习LSTM的人据此寻找自己需要的论文。（都是一些经典论文，不包含前沿论文）1、序列预测问题SequenceonWikipedia.OnPredictionUsingVariableOrderMarkovModels,2004.SequenceLearning:FromRecognitionandPredictiontoSequentialDecisionMaking,2001.
这是一篇关于预期收益,LSTM,预测相关方向的论文(附下载链接),论文主要内容是预期收益的研究是风险管理与对冲操作的一大风向标。提高预期收益预测的能力,对研究本国金融市场特征下影响预期收益的风险因子适用性,具有一定的辅助作用。本文对预期收益的研究主要包括了以下四部分:第一部分...
基于LSTM模型的深度学习与迁移学习在预测外汇汇率中的应用研究.正确的分析和预测汇率对制定相关经济金融政策，企业规避外汇风险来说一直都是具有非常重要的意义的。.外汇汇率市场作为一个非线性变化的动态市场，汇率的波动变化有着非常显著的非线性...
大多数LSTM的引用都是参考的1997年的这篇LSTM论文，但Schmidhuber在AnnusMirabilis发表的一篇文章指出，LSTM的基本观点可以追溯到SeepHochreiter在1991年的毕业论文，他认为那篇论文是「机器学习研究史上最重要的文献之一」。
本文是一篇计算机论文研究，本课题主要探讨的内容是：基于LSTM的时间序列预测算法的并行化研究，主要针对的问题是，当LSTM算法面对规模过于庞大的数据集，或者应对多节点分布式集群时
LSTM之父：吐槽了两年，来划划重点：“这5篇最高引论文都源于我们。.”.昨晚，“递归神经网络之父”JürgenSchmidhuber在推特上亲自发文，称目前引用数最高的5项神经网络工作都基于他的团队成果，一时引起了网友的广泛讨论。.这并不是他首次发声，Jürgen...
其实LSTM首先是他的学生SeppHochreiter在毕业论文里发表的，还不是JuergenSchmidhuber，LSTM的论文一作也是Hochreiter。2016年Hochreiter回母校慕尼黑工大做了一个演讲，我去听了，拍了个照留念，稀稀拉拉没几个人：
毕业论文>基于LSTM和ARIMA的风速时间序列预测研究5‚55J#{LSTMARIMA"|^•PLSTMA?1,S^ARIMA?1•‡.(J\•„(J"•ARIMAwindspeedtimeseriesbasedLSTMandARIMAAbstractfossilfuelscoal,oilnaturalgasrecentyears,renewableenergyhasbecomeinevitabletrend.
LSTM金融研究生，略懂点金融计算编程...然而导师近日喜欢上了深度学习...毕业论文要我结合深度学习新方法...经过一段时间的头大，倒是发现了LSTM模型…
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