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- ## AI 神经网络：加密期货交易的新引擎 …9 KB（121个字） - 2025年3月15日 (六) 03:46
- === DeFi 神经网络 === …10 KB（261个字） - 2025年3月17日 (一) 03:07
- # LSTM 神经网络：加密期货交易中的时间序列预测利器 …的[[循环神经网络]]（RNN）及其变体，例如[[长短期记忆网络]]（LSTM），在金融时间序列预测领域展现出强大的潜力。本文将深入浅出地介绍LSTM神经网络，并探讨其在加密期货交易中的应用。 …11 KB（265个字） - 2025年3月17日 (一) 13:31
- # NFT 神经网络 …10 KB（193个字） - 2025年3月17日 (一) 19:11
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- …tion Network (GAT)，即图注意力网络，是图神经网络（[[图神经网络]]）领域中一种强大的模型，尤其擅长处理具有复杂关系的数据。与传统的神经网络相比，GAT 能够学习节点之间的不同权重，从而更好地捕捉 === 图神经网络 (GNN) 的基础 === …8 KB（274个字） - 2025年3月17日 (一) 08:29
- …cial Neural Network, ANN) 是深度学习的核心组成部分。它由多个相互连接的节点 (神经元) 组成，模拟生物神经元的行为。[[人工神经网络]]是构建深度学习模型的基础。 …9 KB（204个字） - 2025年3月17日 (一) 03:34
- …10 KB（129个字） - 2025年3月15日 (六) 03:33
- …拟人脑神经元结构的复杂模型，具有强大的学习能力和非线性建模能力。[[深度学习]]是神经网络的一种，通过构建多层神经网络，能够提取更高级别的特征。常见的神经网络类型包括： …9 KB（146个字） - 2025年3月15日 (六) 02:54
- # LSTM 神经网络：加密期货交易中的时间序列预测利器 …的[[循环神经网络]]（RNN）及其变体，例如[[长短期记忆网络]]（LSTM），在金融时间序列预测领域展现出强大的潜力。本文将深入浅出地介绍LSTM神经网络，并探讨其在加密期货交易中的应用。 …11 KB（265个字） - 2025年3月17日 (一) 13:31
- DQN通过使用[[深度神经网络]]来近似Q函数，从而解决了Q-Learning在高维状态空间中的问题。神经网络可以学习复杂的非线性关系，从而更准确地估计Q值。 …10 KB（340个字） - 2025年3月17日 (一) 03:36
- * **深度学习**：是机器学习的一个子集，使用人工神经网络模拟人脑结构，处理更复杂的数据。例如，可以使用 [[循环神经网络 (RNN)]] 处理时间序列数据，预测加密货币价格波动。 …9 KB（216个字） - 2025年3月15日 (六) 03:09
- * '''神经网络'''：一种模仿人脑结构的复杂模型，具有强大的学习能力。[[神经网络]] * '''循环神经网络（RNN）'''：特别适合处理时间序列数据，如价格数据。[[循环神经网络]] …10 KB（220个字） - 2025年3月15日 (六) 03:14
- …9 KB（286个字） - 2025年3月17日 (一) 12:24
- …r (演员):** Actor 负责学习一个策略，决定在给定状态下应该采取哪个行动。Actor 的目标是最大化预期累积奖励。Actor 通常使用 [[神经网络]] 来近似策略函数。 …采取的行动的好坏。Critic 学习一个价值函数，用来预测在给定状态下，按照 Actor 的策略行动，未来能够获得的累积奖励。Critic 也通常使用神经网络来近似价值函数。 …9 KB（227个字） - 2025年5月10日 (六) 18:14
- …9 KB（181个字） - 2025年3月17日 (一) 18:52
- '''GRU (Gated Recurrent Unit)''' 是一种特殊的循环神经网络 (RNN) 架构，用于处理序列数据。在加密期货交易中，时间 == 1. 循环神经网络 (RNN) 的局限性 == …11 KB（463个字） - 2025年3月17日 (一) 07:28
- === 循环神经网络（RNN）的局限性 === …9 KB（168个字） - 2025年3月17日 (一) 13:27
- …根据具体需求选择合适的AI模型，常见的模型包括[[线性回归]]、[[逻辑回归]]、[[支持向量机]] (SVM)、[[神经网络]] (NN)、[[循环神经网络]] (RNN) 以及[[长短期记忆网络]] (LSTM) 等。 4. '''神经网络 (NN)：''' 由多个相互连接的[[神经元]]组成，能够学习复杂 …10 KB（263个字） - 2025年3月15日 (六) 02:55
- LSTM（Long Short-Term Memory）由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出，旨在解决传统[[循环神经网络（RNN）]]在处理长序列时的[[梯度消失]]和梯度爆炸问题（[ …8 KB（247个字） - 2025年3月17日 (一) 13:33
- …9 KB（237个字） - 2025年3月15日 (六) 08:18
- === 循环神经网络 (RNN) 的局限性 === …9 KB（156个字） - 2025年3月17日 (一) 13:34