基于卷积神经网络的期权价格预测-随着金融资本市场的快速发展,金融衍生品在其中占据着越来越重的分量。期权作为金融衍生品的基础性衍生产品,其定价以及价格的预测一直是众多学者的研究课题。2015年2月9日,上证50etf指数期权在上 在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。为什么可以通过降低维度呢？因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。 我对一个递归神经网络的优势印象深刻，并决定用它们来预测美元和印度卢比之间的汇率。这个项目使用的数据集是基于1980年1月2日到2017年8月10日之间的汇率数据。 卷积神经网络（cnn）是一种广为人知的深度学习架构，其设计灵感来自生物体的自然视觉感知机制。 1959 年，Hubel 和 Wiesel [1] 发现动物视觉皮层中的细胞负责检测感受野（receptive field）中的光。
基于 bp 神经网络的印刷体字母识别 1 背景 随着社会的发展， 英语作为国际通用语言得到了日益广泛的应用，因此有大 量的英文文档整理、查询、统计的工作需要完成，而英文字母识别系统可以轻而 易举地完成很多以前难以想象的工作。
深度神经网络的压缩研究--《计算机应用研究》2018年10期 1: 李若霞;基于忆阻的神经网络的动力学分析及应用[d];东南大学;2017年 2: 项延德;基于卷积神经网络的心电信号检测和分类研究[d];浙江大学;2018年 3: 黄杰;基于深度学习的手语识别技术研究[d];中国科学技术大学;2018年 4: 曹春水;深度卷积神经网络中反馈机制的计算建模及应用研究[d];中国科学技术大学;2018年 零基础入门神经网络：从原理、主要类型到行业应用-阿里云开发者 … 卷积神经网络. 卷积神经网络，这个名字是来源于“卷积”运算符。 它的主要目的，在于从输入的图像中提取特征。而特征的提取，是通过使用输入数据里3×3的区域学习到的。这样，卷积网络就能够保留像素之间的空间关系。 卷积神经网络在以下领域取得了成功：
红相股份(300427.sz)取得一项发明专利证书 涉一种基于深度学习的电力设备红外图像处理方法-股票频道-和讯网
这意味着神经病理学家无需病理实验室即可查看图像，从而消除了传统处理，染色和解释所需的漫长等待时间。 研究人员还使用一种称为深度卷积神经网络的人工智能算法来学习10种最常见的脑癌的特征并预测诊断。 在这位哥的眼里，英国现在简直是"修罗场"。对于刚刚上台的Boris，这位哥用了"a leader even worse than Trump"来形容他，本篇的封面图本来想拜托同事用卷积神经网络做一个渐进图，但发现简直一个模子刻出来，完全不需要了。 深度学习进阶之路( 二） 郑义 原创 . 深度学习的发展使人工智能在图像、语音、自然语言处理等多方面有了技术性突破，达到实际应用水平，同时，深度学习 也开始应用到金融领域。 同时， 深度学习非常适用于大数据背景下的金融预测分析 。 以下举几个主要的应用方向为例说明。
深度学习方法能用来炒股吗？ - 知乎 - Zhihu
卷积神经网络. 卷积神经网络，这个名字是来源于"卷积"运算符。 它的主要目的，在于从输入的图像中提取特征。而特征的提取，是通过使用输入数据里3×3的区域学习到的。这样，卷积网络就能够保留像素之间的空间关系。 卷积神经网络在以下领域取得了成功： 针对复杂网络中的加密流量识别问题,结合网络流量与文本结构相似性,提出一种基于卷积神经网络的优化识别模型。综合考虑数据包的多样性,对原始网络数据进行预处理,以保证算法输入数据结构的一致性。同时,算法增加卷积操作,以提高模型特征提取效率。 关键词 ： 卷积神经网络, 船舶检测, 合成孔径雷达 Abstract ：SAR ship detection plays an important role in marine traffic monitoring. Traditional SAR target detection algorithms are mostly based on contrast difference between target and background clutter, whose performance is limited especially in complex scenes, for instance 9月20日，荷兰代尔夫特理工大学的研究人员发表在施普林格《机器视觉与应用》上的一项新研究指出，开发了一种基于卷积神经网络(cnn)的模型来重建随着时间推移而恶化的图形，他们使用了这个模型成功重建了文森特·梵高的一些由于墨水褪色毁掉的绘画作品。 继大数据和云计算之后，区块链和卷积神经网络等新鲜热词集体杀向财经圈，让人一头雾水。 虽然只有少数"行家"能够明白这些公司到底想表达
4） 使用训练过的深度卷积神经网络，将正样本中的旋转模式与地理空间图像中目标的旋转模式进行匹配，从而识别出地理空间图像中的目标。 根据85 FR 459号公告，相关软件被认为对美国的国家安全利益具有影响，应当立即予以管制。
多尺度无序池化卷积神经网络——MOP … 在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。为什么可以通过降低维度呢？因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。 卷积神经网络基础总结_bluewater的专栏-CSDN博客