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前言 系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎ 涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。 本文基于PyTorch框架分析了深度学习模型——堆叠门控循环单元 Stacked GRU 在股市的表现。结果如下： 目录 1. 数据集介绍2. 数据可视化3. 特征工程3.1 特征缩放（归一化）3.2 构建监督学习数据3.3 数据集划分(Subset)3.4 数据加载器 4. 构建时间序列模型（Stacked GRU）4.1 构建 GRU 模型4.2 实例化模型、定义损失函数与优化器4.3 模型概要 5. 模型训练5.1 定义训练函数5.2 定义评估函数5.3 定义模型训练主程序5.4 执行模型训练过程 6. 模型预测6.1 定义预测函数 7. 模型验证7.1 验证集预测7.2 验证集评估7.2.1 回归拟合图7.2.2 评估指标 8. 模型测试8.1 测试集预测8.2 测试集评估8.2.1 回归拟合图
