曾志平等人在2017年利用深度学习对非结构化数据处理的优势，提出了一种

曾志平等人在2017年利用深度学习对非结构化数据处理的优势，提出了一种改进的基于深度信念网络(DBN)决策算法的金融时序数据建模与分析方法。将时序数据转化为非结构化数据后输入到深度学习模型中进行训练。实证发现DBN 模型可以很好地对于金融时序数据进行处理和预测，且正确率高达90.5442%。

0/5000

源语言: -

目标语言: -

结果 (日语) 1: [复制]

复制成功！

2017年、Zeng Zhiping氏らは、ディープラーニングの利点を利用して非構造化データを処理し、ディープビリーフネットワーク（DBN）決定アルゴリズムに基づく財務時系列データのモデリングと分析方法の改善を提案しました。時系列データを非構造化データに変換し、それをトレーニング用のディープラーニングモデルに入力します。経験的調査結果は、DBNモデルが財務時系列データを適切に処理および予測でき、正解率が90.5442％と高いことを示しています。

正在翻译中..

结果 (日语) 2:[复制]

复制成功！

2017年、Zeng Zhiは、深層学習による非構造化データ処理の利点を利用して、深い信念ネットワーク(DBN)に基づく意思決定アルゴリズムの財務時系列データモデリングと分析手法を提案した。時系列データを非構造化データに変換した後、ディープラーニングモデルに入力してトレーニングします。実証的な証拠は、DBNモデルが90.5442%の精度で金融時系列データを処理し、予測するのに適していることを示しています。

正在翻译中..

结果 (日语) 3:[复制]

复制成功！

曽志平らは2017年に深さ学習による非構造化データ処理の利点を利用して、深さ信念ネットワーク（DBN）決定アルゴリズムに基づく金融タイミングデータのモデリングと分析方法を改善することを提案した。タイミングデータを非構造化データに変換して深さ学習モデルに入力して訓練した。実证によると、DBNモデルは金融タイミングデータをうまく処理し、予测することができ、正确率は90.5442%に达する。

正在翻译中..

其它语言

本翻译工具支持: 世界语, 丹麦语, 乌克兰语, 乌兹别克语, 乌尔都语, 亚美尼亚语, 伊博语, 俄语, 保加利亚语, 信德语, 修纳语, 僧伽罗语, 克林贡语, 克罗地亚语, 冰岛语, 加利西亚语, 加泰罗尼亚语, 匈牙利语, 南非祖鲁语, 南非科萨语, 卡纳达语, 卢旺达语, 卢森堡语, 印地语, 印尼巽他语, 印尼爪哇语, 印尼语, 古吉拉特语, 吉尔吉斯语, 哈萨克语, 土库曼语, 土耳其语, 塔吉克语, 塞尔维亚语, 塞索托语, 夏威夷语, 奥利亚语, 威尔士语, 孟加拉语, 宿务语, 尼泊尔语, 巴斯克语, 布尔语(南非荷兰语), 希伯来语, 希腊语, 库尔德语, 弗里西语, 德语, 意大利语, 意第绪语, 拉丁语, 拉脱维亚语, 挪威语, 捷克语, 斯洛伐克语, 斯洛文尼亚语, 斯瓦希里语, 旁遮普语, 日语, 普什图语, 格鲁吉亚语, 毛利语, 法语, 波兰语, 波斯尼亚语, 波斯语, 泰卢固语, 泰米尔语, 泰语, 海地克里奥尔语, 爱尔兰语, 爱沙尼亚语, 瑞典语, 白俄罗斯语, 科西嘉语, 立陶宛语, 简体中文, 索马里语, 繁体中文, 约鲁巴语, 维吾尔语, 缅甸语, 罗马尼亚语, 老挝语, 自动识别, 芬兰语, 苏格兰盖尔语, 苗语, 英语, 荷兰语, 菲律宾语, 萨摩亚语, 葡萄牙语, 蒙古语, 西班牙语, 豪萨语, 越南语, 阿塞拜疆语, 阿姆哈拉语, 阿尔巴尼亚语, 阿拉伯语, 鞑靼语, 韩语, 马其顿语, 马尔加什语, 马拉地语, 马拉雅拉姆语, 马来语, 马耳他语, 高棉语, 齐切瓦语, 等语言的翻译.