Discussão do artigo "Ciência de Dados e ML (Parte 26): A Batalha Definitiva em Previsão de Séries Temporais — Redes Neurais LSTM vs GRU"
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Novo artigo Ciência de Dados e ML (Parte 26): A Batalha Definitiva em Previsão de Séries Temporais — Redes Neurais LSTM vs GRU foi publicado:
No artigo anterior, discutimos uma RNN simples que, apesar de sua incapacidade de entender dependências de longo prazo nos dados, conseguiu desenvolver uma estratégia lucrativa. Neste artigo, discutiremos tanto a Memória de Longo e Curto Prazo (LSTM) quanto a Unidade Recorrente com Portões (GRU). Essas duas redes foram introduzidas para superar as limitações de uma RNN simples e superá-la.
Tanto as redes neurais LSTM (Memória de Longo e Curto Prazo) quanto GRU (Unidade Recorrente com Portões) são ferramentas poderosas para traders que buscam aproveitar modelos avançados de previsão de séries temporais. Enquanto as LSTMs oferecem uma arquitetura mais elaborada que se destaca em capturar dependências de longo prazo em dados de mercado, as GRUs apresentam uma alternativa mais simples e eficiente, que pode frequentemente igualar o desempenho das LSTMs com menor custo computacional.
Esses modelos de aprendizado profundo para séries temporais (LSTM e GRU) têm sido utilizados com sucesso em vários domínios fora do mercado de câmbio, como previsão do tempo, modelagem de consumo de energia, detecção de anomalias e reconhecimento de voz. No entanto, no mercado de câmbio em constante mudança, não posso garantir tais promessas.
Autor: Omega J Msigwa