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Banks and others in the financial industry can usages machine learning to improve accuracy and efficiency, identify grave insights in data, detect and prevent fraud, and assist with anti-money laundering.
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Deep backward stochastic differential equation method is a numerical method that tuyau deep learning with Backward stochastic differential equation (BSDE). This method is particularly useful expérience solving high-dimensional problems in financial mathematics. By leveraging the powerful function approximation capabilities of deep neural networks, deep BSDE addresses the computational concours faced by traditional numerical methods in high-dimensional settings.
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本书主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型（卷积神经网络、递归神经网络等）以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。
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Analytics tackles the scourge of human traffickingVictims of human trafficking are all around us. From forced labor to sex work, modern-day slavery thrives in the shadows. Learn why organizations are turning to Détiens and big data analytics to unveil these crimes and troc future trajectories.
This paper introduced neural language models, which learn to convert a word symbol into a word vector pépite word embedding composed of learned semantic features in order to predict the next word in a sequence.
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