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LSTMで株価予測入門 [Python,Keras] | スーパーソフトウエア東京
こんにちは、スーパーソフトウエアの船木です。 時系列データの未来の値をディープラーニングで予測する... こんにちは、スーパーソフトウエアの船木です。 時系列データの未来の値をディープラーニングで予測する方法を見ていきます。RNN（再帰型ニューラルネットワーク）の一種であるLSTMを使いますが、複雑な数式やロジックではなく実用性やメリットを感じてもらうために入門的な内容です。興味を持った人は、より詳しく数式や論文にあたってもらえればと思います。 また、当然ですが投資取引への勧誘等を目的にしたものではなく、本情報を利用した際の取引等は全て自己の責任において行ってください。 LSTMとは「Long Short Term Memory」の略で、長・短期記憶と呼ばれるディープラーニングのアーキテクチャです。元々RNNは古いアウトプットを次のインプットとして使用することで学習していきますが、長期的な特徴の学習には向いていない仕組みでした。 LSTMの特徴として、RNNの仕組みに加えて長期的記憶をアウトプ
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