深度学习100例
-
深度学习100例-循环神经网络（LSTM）实现股票预测 | 第10天
文章目录一、前言二、LSTM的是什么三、准备工作1.设置GPU2.设置相关参数3.加载数据四、数据预处理1.归一化2.时间戳函数五、构建模型六、激活模型七、训练模型八、结果可视化1.绘制loss图2.预测3.评估一、前言今天是第10天，我们将使用LSTM完成股票开盘价格的预测，最后的R2可达到0.74，相对传统的RNN的0.72提高了两个百分点。我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyter notebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1来自专栏：【深度学习
