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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.7
- 수록면
- 884 - 887 (4page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2023.27.7.884
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In recent years, there has been significant progress in the fields of Attention-based Transformers[1, 2]. In this paper, we compare the performance of an Attention encoder and an LSTM[3] for the stock prediction task, evaluating the performance based on the model"s size and input length. We utilize stock history data for Apple, Samsung, and Amazon, obtained from Kaggle. The Attention Encoder model outperforms the LSTM baseline model on all datasets. This demonstrates the superior performance of the Attention Encoder model. Additionally, increasing the input sequence dimension of the Attention Encoder network leads to improved performance. However, there is a concern regarding overfitting of the Attention Encoder model due to the rapid changes in the data.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
A. Radford, K. Narasimhan, T. Salimans, and I. Sutskever. (2018). Improving language understanding by generative pre-training [Internet]. Available: https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/researchcovers/language-unsupervised/language_understandi
J. Devlin, M. W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, “Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding,” arXiv preprint arXiv:1810.04805, Oct. 2018. DOI: 10.48550/arXiv.1810.04805.
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A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. N. Gomez, Ł. Kaiserand, and I. Polosukhin, “Attention is all you need,” Advances in neural information processing systems 30 (NIPS 2017), [Internet]. Available: https://proceedings.neurips.cc/p
A. Moghar and M. Hamiche, “Stock Market Prediction Using LSTM Recurrent Neural Network,” Procedia Computer Science, vol. 170, no. 1, pp. 1168-1173, Apr. 2020. DOI: 10.1016/j.procs.2020.03.049.
J. Devlin, M. W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, “Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding,” arXiv preprint arXiv:1810.04805, Oct. 2018. DOI: 10.48550/arXiv.1810.04805.
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A. Moghar and M. Hamiche, “Stock Market Prediction Using LSTM Recurrent Neural Network,” Procedia Computer Science, vol. 170, no. 1, pp. 1168-1173, Apr. 2020. DOI: 10.1016/j.procs.2020.03.049.
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