This study compares deep learning methods for stock price prediction, including LSTM, GRU, GAN, and WGAN-GP. Using Google stock data, model performance was assessed via RMSE, MAE, and R metrics. The LSTM model achieved the best performance with the lowest error and highest...
生成对抗网络wgan_gp.py 人工智能 - 深度学习 St**le上传7KB文件格式py WGAN-GP纯粹是为了满足WGAN中的李普西斯条件,WGAN自己的满足方式是gradient clipping,但是这样的话WGAN的大部分weight会是正负0.01,需要新的满足李普西斯条件的方法,这就是motivation;
无监督特征学习模型稳定性和后端分类器设计三个方面进行改进,并结合基于PSD参数化分析的通道选择策略,提出了一种半监督的癫痫发作预测模型(ST-WGAN-GP-Bi-LSTM-CS... 廖家慧 - 《南方医科大学》 被引量: 0发表: 2023年 结合连续小波变换与生成对抗网络的癫痫发作预测 CWT-WGAN-GP的预测性能与现有方法的差异具...
Time series forecasting for hourly photovoltaic power using conditional generative adversarial network and Bi-LSTM Energy (2022) Y.W. Zhang et al. Classification of power quality disturbances using visual attention mechanism and feed-forward neural network Measurement (2022) Y.P. Gao et al. Power ...
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