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金选·核心观点 基于成分股CNN图像识别构建风格轮动模型研究背景 CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）是一种深度学习模型，它在图像识别、视频分析和自然语言处理等领域中非常流行和有效。 CNN模型通常包含以下几个关键组件：卷积层、激活函数、池化层、全连接层。CNN模型的训练过程通常包括前向传播和反向传播两个阶段。 CNN可以根据处理的数据维度分为1D（一维）和2D（二维）两种类型：1D CNN（一维卷积神经网络）：主要用于处理时间序列数据，例如时间序列、音频信号或文本数据。2D CNN是最常见的CNN类型，主要用于处理具有二维结构的数据，如图像、视频帧或高分辨率地图。采用图像化方法来展现整个数据矩阵，可以增强统计模型识别复杂模式的能力。 本研究框架基于《(Re-)Imag(in)ing Price Trends》一文，使用该论文中绘制股票
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