Метод обучения рекуррентной нейронной сети LSTM для краткосрочного прогнозирования поведения цен на криптовалютной бирже

Θεματικοί όροι: Рекуррентная нейронная сеть, Обучение модели нейронной сети, Краткосрочное прогнозирование цен, Long Short-Term Memory, Криптовалютная биржа, LSTM

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://elib.gstu.by/handle/220612/37667

Метод обучения рекуррентной нейронной сети LSTM для краткосрочного прогнозирования поведения цен на криптовалютной бирже

Συγγραφείς: Ястребов, А. А., Асенчик, О. Д.

Θεματικοί όροι: Long Short-Term Memory, LSTM, Рекуррентная нейронная сеть, Обучение модели нейронной сети, Криптовалютная биржа, Краткосрочное прогнозирование цен

Θέμα γεωγραφικό: Гомель

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: Ястребов, А. А. Метод обучения рекуррентной нейронной сети LSTM для краткосрочного прогнозирования поведения цен на криптовалютной бирже / А. А. Ястребов, О. Д. Асенчик // Новые математические методы и компьютерные технологии в проектировании, производстве и научных исследованиях : материалы XXVII Республиканской научной конференции студентов и аспирантов, Гомель, 18–20 марта 2024 года / Министерство образования Республики Беларусь; Учреждение образования «Гомельский государственный университет имени Франциска Скорины». – Гомель : Гомельский государственный университет им. Франциска Скорины, 2024. – С. 282–283.; https://elib.gstu.by/handle/220612/37667

Διαθεσιμότητα: https://elib.gstu.by/handle/220612/37667