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Deep Learning Toolbox™ を使用して、テキスト分析と金融工学の各アプリケーションに深層学習を組み込みます。
この例では、深層学習長短期記憶 (LSTM) ネットワークを使用してテキスト データを分類する方法を説明します。
この例では、複数の独立したラベルをもつテキスト データを分類する方法を説明します。
この例では、アテンションを使用した再帰型 sequence-to-sequence 符号化器-復号化器モデルを用いて数字の文字列をローマ数字に変換する方法を説明します。
Create, train, and compare three deep learning networks for predicting credit default probability.
Train a credit risk for probability of default (PD) prediction using a deep neural network. The example also shows how to use the locally interpretable model-agnostic explanations (LIME) and Shapley values interpretability techniques to understand the predictions of the model. In addition, the example analyzes model predictions for out-of-sample values and performs a stress-testing analysis.
Outperform the traditional BSM approach using an optimal option hedging policy.
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