СРАВНЕНИЕ ТОЧНОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТОИМОСТИ АКЦИЙ КОМПАНИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СВЁРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ (CNN), ПРОСТОЙ РЕКУРРЕНТНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ (SIMPLE RNN) И РЕКУРРЕНТНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА БАЗЕ ДОЛГОЙ КРАТКОСРОЧНОЙ ПАМЯТИ (LSTM)
Скачать PDF
Аннотация: В данной статье приведены результаты сравнения точности прогнозирования стоимости акций компании с использованием свёрточной нейронной сети (CNN), простой рекуррентной нейронной сети (SIMPLE RNN) и рекуррентной нейронной сети на базе долгой краткосрочной памяти (LSTM).
Ключевые слова: прогнозирование, свёрточная нейронная сеть (CNN), простая рекуррентная нейронная сеть (SIMPLE RNN), рекуррентная нейронная сеть на базе долгой краткосрочной памяти (LSTM)
Для цитирования: Качалов О.И., Миронов А.Н., Володина А.М. Сравнение точности прогнозирования стоимости акций компании с использованием свёрточной нейронной сети (cnn), простой рекуррентной нейронной сети (simple rnn) и рекуррентной нейронной сети на базе долгой краткосрочной памяти (lstm) // Электронный научный журнал «ИТ-Стандарт». – 2018. – № 4. – С. .