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k线相似度(k线相似华富优选度计算)

2023-12-13 21:50:27 来源:盛楚鉫鉅网

k线类似度较高,一起成交量较前一交易日有所扩大。现在,还不能承认该股是否现已见底,只能依据盘面状况做一些判别。假如后市股价持续跌落,跌破5日均线,投资者应及时止损出局。一般来说,5日均线是短期趋势线,股价在5日均线下方运行时,标明短期趋势向下,投资者应逢逢高减仓。假如股价打破5日均线,则标明短期趋势向上,投资者可持续持有。

类似度网络是一种常用的神经网络架构,它首要用于处理各种类似性衡量使命,包含图画和文本检索、产品引荐等。类似度网络的嘲笑使得它在处理这些使命时具有超卓的功能。

类似度网络的基本思想是将两个输入向量映射到一个同享的特征空间中,该空间抄获捕获两个向量之间的类似性衡量。经过练习网络来最小化实践类似性和猜测类似性之间的差错,抄获学习到更好的类似性表明。接下来,让咱们更深化地了解类似度网络的架构和运用。

首要咱们来评论类似度网络的中心部分:丢失函数。在类似度网络中,最常用的丢失函数是三元组丢失函数(triplet loss function)。该函数的方针是将正样本与负样本的间隔拉近,一起将正样本与其他负样本的间隔推远。具体来说,给定一个三元组 (a,p,n)(a,p,n),其间 a是锚点(anchor),p是正样本,n是负样本,则该函数的核算方法如下:

L(a,p,n) = max(0, M + d(a,p) - d(a,n)),

其间 d(?,?) 是间隔衡量函数(如L 2欧氏间隔),M是一个预先设定的边际值。该函数要求a与p的间隔小于a与n的间隔减去 M ,即 d(a,p) < d(a,n) - M 。假如这个条件不满足,则会被罚分,不然丢失为0。

在实践运用中,三元组丢失函数抄获结合运用其他技能,如数据增强、批量归一化等,来进步模型功能和练习功率。

接下来,咱们来看看类似度网络的实践运用。其间最常见的是图画检索使命。在这种使命中,模型需要从很多的 库中找到与查询 最类似的 。一般来说,这个问题抄获分为两步:首要将一切图画表明为向量,然后核算查询向量和库中一切向量之间的间隔,最终依据间隔排序来挑选最近的k个街坊。在这个过程中,类似度网络抄获用来学习高质量的图画特征表明,而且抄获经过三元组丢失函数来练习该网络。

除了图画检索,类似度网络还抄获用于处理文本检索、产品引荐等运用。在文本检索中,模型需要从文本数据库中找到与查询文本最类似的文本。类似于图画检索,类似度网络抄获用来学习高质量的文本特征表明,而且抄获经过三元组丢失函数来练习该网络。

在产品引荐中,类似度网络抄获用于学习用户和产品之间的类似性。关于每个用户,模型学习将其前史购买行为转化为向量表明,然后核算产品库中一切产品与该向量之间的类似度。这种 抄获协助引荐更契合用户爱好的产品。

总归,类似度网络是一种有用的神经网络架构,被广泛运用于图画和文本检索、产品引荐等范畴。经过提取高质量的特征表明和运用三元组丢失函数进行练习,类似度网络抄获生成更精确和鲁棒的类似度衡量。

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