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Application of Holographic Neural Network for Stock Price Prediction

机译:全息神经网络在股票价预测中的应用

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摘要

Neural Networks are models of biological neural structure, so the scientist, engineers & mathematicians etc. try to make an intellectual abstraction with the help of neural network which would enable a computer work in a similar fashion in which the human brain works. Here we use a specific type of neural network called “Holographic Neural Network” (HNN), for stock price prediction. HNN takes in the input through Stimulus Vector and gives output through Response Vector. Each element in HNN is associated with a confidence & magnitude value, for this the input given should be in polar form of complex numbers. The results predicted by HNN are compared to results predicted by Regression method.
机译:神经网络是生物神经结构的模型,所以科学家,工程师& 数学家等尝试在神经网络的帮助下做出智力抽象,这将使计算机工作以类似的方式工作,其中人脑的作品。 在这里,我们使用特定类型的神经网络,称为#x0201c;全息神经网络” (HNN),用于股票价预测。 HNN通过刺激载体进行输入,并通过响应矢量输出输出。 HNN中的每个元素都与置信度&#x00026相关联; 幅度值,对于此,给出的输入应该是复数的极性形式。 将HNN预测的结果与回归方法预测的结果进行比较。

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