TensorFlowを使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアル ～システムのセットアップからトレードまで～ - Qiita
TensorFlowを使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアル ～システムのセットアップからトレードまで～機械学習システムトレードTensorFlowjiji 機械学習ライブラリ「TensorFlow」と、オープンソースのシステムトレードフレームワーク「Jiji」を組み合わせて、機械学習を使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアルです。 システムのセットアップからはじめて、機械学習モデルの作成、トレーニング、それを使って実際にトレードを行うところまで、具体例を交えて解説します。 システム構成 次のようなシステムを作ります。 Jijiのバックテスト機能を使ってトレードデータを収集。これをTensorFlowに入力してモデルをトレーニングします。 予測する内容については後述。 訓練したモデルを使って予測結果を返すREST APIを作り、トレード時にJijiから呼び
【みんな】Caffeより手軽かつ高速! Cで書かれた必要十分な深層学習フレームワーク darknetを試す【意外と知らない】:電脳ヒッチハイクガイド:電脳空間カウボーイズZZ(電脳空間カウボーイズ) - ニコニコチャンネル:生活
チャオ! オレだ。 深層学習を手軽に使いたいというニーズは日に日に高まっているはずなのに、ガクシャ先生どもと来たら、やれMatlabだ、やれPythonだのと軟弱言語の話しかしやしねえ。どこかに気骨溢れたナイスガイはおらんのか! と思ったら、居た。 それが今回紹介するdarknetだ。 darknetという名前から想像する異常にダークである。 バーン どうよこのダークネス感 いまどき黒いページというのは珍しい。 そして無駄に凝った魔法陣のようなロゴ。ダークだ。 しかしダークネット、厨二満開とせせら笑っていられるのもいまのうちだ。 このダークネット、実に必要十分な機能を最短で試せる超絶優れたツールなのである。 CaffeやTensorFlowほどの知名度はないが、実用性皆無なTensorFlowに比べてdarknetはものすごく実用的。Cが分かる人ならばこれほど使いやすいものもちょっと他にな
Neural networks and deep learning (日本語訳)
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 「ニューラルネットワークと深層学習」は無料のオンライン書籍です。 この本では、次のような内容を扱います。 ニューラルネットワーク：コンピュータに、観測データにもとづいて学習する能力を与える、生物学にヒントを得たプログラミングパラダイム。 深
GTC 2015 - Deep Learning用のCUDAライブラリ「cuDNN」
NVIDIAはGPUに最適化したライブラリを各種、開発、提供しているが、その一環として、Deep Neural Network(DNN)開発用の「cuDDN」というライブラリがある。このcuDNNの概要がGTC 2015で発表された。なお、cuDDNは昨年9月に第1版がリリースされ、現在は改良版の第2版がリリースされているという状態である。 DNNの開発は、U.C.BerkeleyのCaffe、モントリオール大のTheanoなどのフレームワークを使えば、基本的な機能はライブラリの呼び出しだけで記述でき、詳細な機能をプログラムする必要はないので、大幅に省力化できる。しかし、これまでは、それぞれのフレームワークのGPU対応は個別に行われており、効率が悪かった。 cuDNNはDNNで使われる基本的な機能をまとめたCUDAライブラリであり、すべてのフレームワークから簡単に呼び出して使えるということ
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