OHLCFormer

Инструмент обучения и оценки нейронных сетей для прогнозирования данных с открытым низким содержанием закрытия (OHLC).

Ohlcformer предоставляет простой в использовании API для прототипирования модели, обучения и оценки для выполнения задач прогнозирования данных с открытым низким содержанием (OHLC).

Начиная

Вы можете найти здесь список официальных ноутбуков.

Блокнот	Описание
Обработка данных	Как предварительно обрабатывать свои данные и создать набор данных.
Обучение модели	Как настроить и тренировать модель на вашем наборе данных.
Модели оценка	Как сравнить модели с Ohlcformer.
Регистрация	Как настроить и использовать компоненты журнала.

Модель архитектуры

Ohlcformer в настоящее время предоставляет следующие архитектуры:

1. FNET (из Google Research), выпущенная с бумагой Fnet: Mixing Tokens с преобразованием Фурье Джеймса Ли-Тарпа, Джошуа Эйнсли, Ильей Экштейн, Сантьяго Онтанон.
2. Берт (из Google) выпущен с бумагой Bert: предварительное обучение глубоких двунаправленных трансформаторов для понимания языка Джейкоба Девлина, Мин-Вей Чанга, Кентона Ли и Кристины Тутанова.