基于隐马尔可夫链与gru循环神经网络模型的交通拥堵指数预测 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。

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1.领域：matlab，RNN循环神经网络算法 2.内容：基于MATLAB的RNN循环神经网络训练仿真+代码操作视频 3.用处：用于RNN循环神经网络算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

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RNN_ChattingRobot_Week(NLP) 基于循环神经网络（RNN）的智能聊天机器人系统 本设计研究智能聊天机器人技术，基于循环神经网络构建了一套智能聊天机器人系统，系统将由以下几个部分构成：制作问答聊天数据集、RNN神经网络搭建、seq2seq模型训练、智能聊天。经过实验，确定该系统可对本人的聊天话语进行快速并准确的回应，且回复可以模仿朋友的语气风格。 关键词: RNN神经网络； seq2seq模型； 聊天机器人；TensorFlow； 详情见博客： 详情见微信公众号：AI大道理

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股票买卖最佳时机leetcode 这是一个有监督的循环神经网络 (RNN) 学习项目，将股票交易视为分类问题。 输入 60 天的定价数据窗口，选择最佳操作以获得最大利润。 这使用了我早期的交易环境项目，以及用于数据准备和模型训练的 SeriesPrediction 模块。 首先，我使用CalculateBestActions 来生成目标操作值。 对于每一天，假定知道股票前一天的价格，以及每天一笔交易、连续四个交易日和八次可能的交易行为的限制，它计算将在 20 天内产生最高价值的交易序列。 可能的交易有：激进买入、目标买入、市场买入、持有、市场卖出、目标卖出、激进卖出和 CancelAllOrders。 目标买入和卖出由移动平ASP格加上或减去 5 天平ASP格偏差的 1/4 决定。 激进的买入和卖出由 5 天平ASP格偏差的 1/2 决定。 CalculateBestActions 的计算成本很高，因此尽管您可以计算更长的序列，但它们所需的时间会呈指数级增长。 4 个交易序列可能需要一天来计算 30 年的数据集，因此您将在大约 6 处碰壁。这些序列被保存以供重复使用，因此您只需为您测试

本文将介绍经典的网络之循环神经网络（RNN, Recurrent Neural Networks），这一网络也是时序数据的首选网络。当涉及某些顺序机器学习任务时，RNN可以达到很高的精度，没有其他算法可以与之一较高下。这是由于传统的神经网络只是具有一种短期记忆，而RNN具有有限的短期记忆的优势。然而，第一代RNNs网络并没有引起人们着重的注意，这是由于研究人员在利用反向传播和梯度下降算法过程中遭受到了严重的梯度消失问题，阻碍了RNN几十年的发展。最后，于90年代后期出现了重大突破，导致更加准确的新一代RNN的问世。

文章目录过拟合、欠拟合及其解决方法过拟合问题（high variance）欠拟合问题（high bias）梯度消失及梯度爆炸循环网络进阶 过拟合、欠拟合及其解决方法 过拟合问题（high variance） 过拟合问题：是指模型太过复杂，对训练数据效果好，而对新样本泛化能力较弱。 （训练误差低 验证误差高） 产生过拟合的可能原因，可能为其中之一或者都有： 模型的复杂度过高。如网络太深，神经网络中；或者线性回归中模型的阶次 过多的变量特征 训练数据过少 如何解决过拟合： 降低模型复杂度 减少特征数目 增加数据 正则化等 欠拟合问题（high bias） 欠拟合：指模型太过简单，不能对训练数据效果

RNN和LSTM都作为分析时序数据的一种神经网络，有区别也有联系，本人自己总结的RNN与LSTM的关系和案例分析。LSTM在RNN的基础上做了改进，使之对较远时间间隔的数据具有更好的记忆保留，