5月9日，2019年的 ICLR（International Conference on Learning Representations）在美國新奧爾良落下帷幕。ICLR 誕生於 2013 年，

介紹 預測股市的走勢是最困難的事情之一。影響預測的因素很多 - 包括物理因素與心理因素，理性行為和非理性行為等。所有這些因素結合在一起共同導致股價波動，很難以高精度預測。 我們是否可以將機

原文： A Position-aware Bidirectional Attention Network for Aspect-level Sentiment Analysis 連結：

很長一段時間以來，我在單個 GTX 1070 顯示卡上訓練模型，其單精度大約為 8.18 TFlops。後來谷歌在 Colab 上啟用了免費的 Tesla K80 GPU，配備 12GB 記憶體，且速

前面討論過LSTM的預測模型，同學們百度也好，科學谷歌也好，能找到的LSTM的模型無非是在討論模型本身，無非Seq2Seq、Seq2one等等各種，或者再加上Attention機制等等。總之

LSTM是一種時間遞迴神經網路，適合於處理和預測時間序列中間隔和延遲相對較長的重要事件。在自然語言處理、語言識別等一系列的應用上都取得了很好的效果。 《Long Short Term Memo

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迴圈神經網路 (Recurrent Neural Network，RNN) 是一類具有短期記憶能力的神經網路，因而常用於序列建模。本篇先總結 RNN 的基本概念，以及其訓練中時常遇到梯度爆炸和梯度消失問題，再引

摘要：本文將為大家構建一個AI驅動的 量化投資 策略樣例，策略用LSTM演算法進行擇時，StockRanker演算法進行選股，並用視覺化的方式實現，文末附上策略原始碼，感興趣的朋友可以直接前往 BigQuan

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作者：Yashu Seth 編譯：weakish AWD-LSTM 算是當前最先進的語言建模的統治者。所有關於世界級的模型的頂尖研究論文都採用了AWD-LSTM。它在字元模型上的表現也很棒。

作者：Michael Nguyen 編譯：Bot 編者按：關於LSTM，之前我們已經出過不少文章，其中最經典的一篇是chrisolah的《一文詳解LSTM網路》，文中使用的視覺化圖片被大量博文

介紹 前幾天，某個公眾號發文質疑馬蜂窩網站，認為它搬運其它網站的旅遊點評，對此，馬蜂窩網站迅速地做出了迴應。相信大多數關注時事的群眾已經瞭解了整個事情的經過，在這裡，我們且不論這件事的是是非非，也不關心它

你好，歡迎閱讀長短期記憶網路（LSTM）和門控迴圈單元（GRU）的圖解文章。我是Michael，是AI語音助理領域的機器學習工程師。 在這篇文章中，我們將從LSTM和GRU背後的原理出發。然後我將

摘要：寶信和英特爾相關團隊利用Analytics Zoo在無監督的基於時間序列異常檢測用例上進行了有益的合作探索，本文分享了合作專案的結果和經驗。 背景 在工業製造行業，有多種方法來避免由於裝置