Прогнозирование стоимости котировок при помощи LSTM и GRU сетей

В работе рассматриваются современные рекуррентные нейронные сети (RNN). Наибольшее внимание уделяется популярным и мощным архитектурам – длинная цепь элементов краткосрочной памяти (LSTM) и управляемые рекуррентные блоки (GRU). Написан программный комплекс для прогнозирования стоимости котировок, и проведено сравнение двух методов.