用循环神经网络对股价序列进行预测

本文介绍了残差神经网络的原理与代码实现，并在cifar-10数据集上进行了训练和测试。

不过现在主流的深度学习都是采用框架来进行开发的，最主流的是：Tensorflow，Keras（对Tensorflow做了封装，本质上还是Tensorflow），Mxnet，Pytorch，以及国内百度的PaddlePaddle。下面我们构建了一个训练函数，采用了预训练的VGG16模型，因为VGG是在Imagenet上做的预训练，最后输出是1000类的，而我们这里是两类的，所以需要改造一下最后一层。

本文介绍了VGG的原理以及代码实现，并在cifar-10和猫狗分类数据集上进行了测试，特别提到了批量归一化层对于训练效果的提升。

数据增强是深度学习中一个很重要的技巧，本文介绍了数据增强的方法并展示了做了数据增强后效果的提升

本文CNN原理部分参考复旦大学丘锡鹏老师的《神经网络与深度学习》一书。

OpenClaw（小龙虾）的简介以及使用方法

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不过现在主流的深度学习都是采用框架来进行开发的，最主流的是：Tensorflow，Keras（对Tensorflow做了封装，本质上还是Tensorflow），Mxnet，Pytorch，以及国内百度的PaddlePaddle。下面我们构建了一个训练函数，采用了预训练的VGG16模型，因为VGG是在Imagenet上做的预训练，最后输出是1000类的，而我们这里是两类的，所以需要改造一下最后一层。

本文CNN原理部分参考复旦大学丘锡鹏老师的《神经网络与深度学习》一书。