hrvatski

Predviđanje vrijednosti financijskih podataka temeljeno na rekurentnim neuronskim mrežama

U ovom radu obrađena je analiza financijskih podataka pomoću neuronske mreže koja koristi ćelije s dugom kratkoročnom memorijom (engl. long short-term memory, LSTM). Detaljno su objašnjene tri vrste rekurentnih neuronskih mreža: osnovna rekurentna neuronska mreža (RNN), LSTM i propusna povratna ´celija (engl. gated recurrent unit, GRU). Objašnjena je prednost ćelija LSTM i GRU naspram jednostavne RNN zbog rješavanja problema eksplodirajućeg i nestajućeg gradijenta. Prikazani su dobiveni rezultati i njihova interpretacija pomoću srednje apsolutne postotne pogreške, Pearsonovog koeficijenta i Theilovog koeficijenta U.

strojno učenje ; rekurentne neuronske mreže ; predviđanje ; financije ; LSTM ; GRU

nije evidentirano