Capítulo 8. Redes neurais recorrentes
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A história nunca se repete, mas rima.
Mark Twain (provavelmente)
A minha vida parecia ser uma série de acontecimentos e acidentes. No entanto, quando olho para trás, vejo um padrão.
Bernoît Mandelbrot
Este capítulo trata das redes neurais recorrentes (RNNs). Este tipo de rede foi especificamente concebido para aprender sobre dados sequenciais, como texto ou dados de séries temporais. A discussão neste capítulo adopta, como anteriormente, uma abordagem prática e baseia-se principalmente em exemplos Python trabalhados, utilizando Keras.1
O "Primeiro Exemplo" e o "Segundo Exemplo" introduzem as RNNs com base em dois exemplos simples com dados numéricos de amostra. Ilustra a aplicação das RNNs para prever dados sequenciais. "Séries de Preços Financeiros" trabalha com dados de séries de preços financeiros e aplica a abordagem RNN para prever essas séries diretamente através de estimativas. "Série de Retornos Financeiros" trabalha com dados de retornos para prever a direção futura do preço de um instrumento financeiro também através de uma abordagem de estimativa. "Caraterísticas Financeiras" adiciona caraterísticas financeiras à mistura - para além dos dados de preço e retorno - para prever a direção do mercado. Três abordagens diferentes são ilustradas nesta secção: previsão através de uma RNN superficial para estimativa ...
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