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上传时间: 2021-02-13
详细说明：计算机视觉回归
使用时间序列进行图像编码和卷积神经网络进行预测预测中存在一个古老的问题，即我的数据有多有用和如何相关，我是否可以使用它来对未来的情况进行准确的预测。 在上个世纪和当前世纪的大部分时间里，这一直很稳定。 但是，由于引入了新技术以及深度学习，这已从根本上链接在一起。
当我偶然发现研究论文“深度学习和时间序列到图像编码以进行财务预测”时，我正在浏览。卡利亚里在意大利。 在所述论文中，他们提出了一种新颖的财务预测方法。
他们建议将时间序列转换为图像，并使用卷积神经网络来查找模式，否则即使是最有经验的分析师也可能会忽略这些模式。 强烈建议您阅读该论文，但是它不包含任何代码，也不包含其研究中使用的数据源。 因此，好奇心深深吸引了我，我决定从头开始复制他们的作品。
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