一種基于Transformer的遷移學(xué)習(xí)方法及其在金融時序預(yù)測中的應(yīng)用
摘 要:金融市場預(yù)測通常被認(rèn)為是數(shù)據(jù)挖掘中最具挑戰(zhàn)性的任務(wù)之一。最近Transformer模型在提高金融時序預(yù)測(Financial Time-Series Forecasting, FTSF)的精度方面取得了成功,但由于作為隱含的復(fù)雜信息,且可用的標(biāo)記數(shù)據(jù)較少,當(dāng)前基準(zhǔn)在該領(lǐng)域的泛化能力較差。(剩余13005字)
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- 現(xiàn)代信息科技
- 2024年24期
目錄
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