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목록AI (5)
욱이의 냉철한 공부
[논문 요약] Forecasting stock prices with a feature fusion LSTM-CNN model using different representations of the same data, 2019
* 논문 Forecasting stock prices with a feature fusion LSTM-CNN model using different representations of the same data * 목차 1. Contribution 2. Input data 3. Output data, Performance measure 4. Modeling 5. Experiment and result 6. 한계점 1. Contribution 이 연구의 Contribution은 동일한 데이터에서 temporal(시간적) features와 image(이미지) features를 추출 및 조합하여 예측 오차를 줄이는 것입니다. 기존 각 features들을 유형에 따라 분리하여 사용하는 것보다 더 낳은 성능개선을 보..
[CNN 개념정리] CNN의 발전, 모델 요약정리 2 (ResNet, DenseNet)
* 참고자료 및 강의 - cs231n 우리말 해석 강의 https://www.youtube.com/watch?v=y1dBz6QPxBc&list=PL1Kb3QTCLIVtyOuMgyVgT-OeW0PYXl3j5&index=6 - Coursera, Andrew Ng교수님 인터넷 강의 * 목차 1. 모델 발전 개요 2. 모델1 : LeNet-5 3. 모델2: AlexNet 4. 모델3 : ZFNet 5. 모델4 : VGG 6. 모델5 : GoogLeNet 7. 모델6 : ResNet 8. 모델7 : DenseNet 1. 모델 발전 개요 - 모델 목표 더 깊은 네트워크를 만들면서, 성능을 높여간다. - 모델 목표를 위해 중요한 것. HOW? 어떻게 학습능력을 높여서 더 깊은 네트워크를 학습했는가? -..
[CNN 개념정리] CNN의 발전, 모델 요약정리 1 (AlexNet ~ GoogLeNet)
* 참고자료 및 강의 - cs231n 우리말 해석 강의 https://www.youtube.com/watch?v=y1dBz6QPxBc&list=PL1Kb3QTCLIVtyOuMgyVgT-OeW0PYXl3j5&index=6 - Coursera, Andrew Ng교수님 인터넷 강의 * 목차 1. 모델 발전 개요 2. 모델1 : LeNet-5 3. 모델2: AlexNet 4. 모델3 : ZFNet 5. 모델4 : VGG 6. 모델5 : GoogLeNet 7. 모델6 : ResNet 8. 모델7 : DenseNet 1. 모델 발전 개요 - 모델 목표 더 깊은 네트워크를 만들면서, 성능을 높여간다. - 모델 목표를 위해 중요한 것. HOW? 어떻게 학습능력을 높여서 더 깊은 네트워크를 학습했는가? -..
[논문 요약] RCNK : Recurrent Convolutional Neural Kernel Model for Stock Price Movemoent Prediction, 2019
* 논문 Recurrent Convolutional Neural Kernel Model for Stock Price Movemoent Prediction, 2019 * 목차 1. 입력데이터 2. 출력데이터 3. 모델링 4. Trading simulation 5. 평가 6. contribution 7. 한계점 1. 입력 데이터 - 입력 데이터 대상 기업(7개) : Randomly select, by Chinese A-share market => 각각 독립적인 모델링 설계 - 입력 데이터 종류 : 일 단위 1. 정량적데이터(거래데이터 및 기술지표) : 시가, 종가, 고가, 저가, 거래량, 기술지표(10개) 2. 텍스트데이터 : 사용자 생각이 담긴 Comment - 입력 데이터 기간 1. 정량적데이터 : 20..
[NLP 개념정리] Word Embedding : NNLM
* 자료출저 및 참고논문 - 강의 Coursera, Andrew Ng 교수님 인터넷 강의 - 논문 NPLM : A Neural Probabilistic Language Model * Word Representation 분류체계 1. Discrete Representation : Local Representation 1) One - hot Vector - One - hot Vector 2) Count Based - Bag of Words (BoW) - Document-Term Matrix (DTM) - (TDM) - Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF - IDF) - N-gram Language Model (N-gram) 2. Continuous Repre..