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[量化金融] 利用对抗性训练提高库存运动预测能力 [推广有奖]

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-6-11 00:24:11
使用rnn编码器-解码器学习短语表示,用于统计机器翻译。EMNLP,第1724-17342014页。【Chong等人,2017年】E.Chong、C.Han和F.Park。股票市场分析和预测的深度学习网络:方法、数据表示和案例研究。《欧洲账户体系》,83:187–2052017年。【Dai等人,2018年】H.Dai、H.Li、T.Tian、X.Huang、L.Wang、J.Zhu和L.Song。对图形结构数据进行对抗性攻击。ICML,第1115–11242018页。【Diederik和Jimmy,2015】K.Diederik和B.Jimmy。Adam:一种随机优化方法。ICLR,2015年。【Edwards等人,2007年】R.Edwards、J.Magee和C.Bassetti。股票走势的技术分析。CRC出版社,2007年。[Fama and French,2012]E.F.Fama and K.R.French。国际股票回报的规模、价值和动量。JFE,105(3):457–4722012。【Feng等人,2018年】F.Feng、X.He、X.Wang、C.Luo、Y.Liu和T.Chua。股票预测的时间关系排序。TOIS,2018年。【Feng等人,2019年】F.Feng、X.He、J.Tang和T.Chua。图对抗训练:基于图结构的动态正则化。arXiv,2019年。【古德费罗等人,2015年】I.古德费罗,J.Shlens,andC。塞格迪。解释和利用对抗性例子。ICLR,2015年。【Graves等人,2013年】A.Graves、A.Mohamed和G.Hinton。深度递归神经网络语音识别。在ICASSP中,第6645–6649页。IEEE,2013年。【He等人,2018年】X.He、Z.He、X.Du和T.Chua。对抗式个性化推荐排名。SIGIR,第355–364页,2018年。【Hochreiter和Schmidhuber,1997】S.Hochreiter和J。施密杜伯。长期短期记忆。神经计算,9(8):1735-17801997。【胡等人,2018年】胡志忠、刘伟、卞建军、刘晓军和刘铁军。倾听混乱的低语:一个面向新闻的股票趋势预测的深度学习框架。WSDM,第261–2692018页。【Huang等人,2005年】W.Huang、Y.Nakamori和S。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-6-11 00:24:14
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可人4 在职认证  发表于 2022-6-11 00:24:18
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