RNN是对时间序列数据的一种预测算法，被大量用于金融市场估计、视频序列处理、行为预测等课题中。说起来复杂，实际上和普通的一维神经网络没什么区别，还是权重偏执那一套。那么怎么将上个时间中的知识传下去呢？RNN中有个状态变量(cell state)，上一时间的状态变量和输入数据一起，共同组成本次时间的输入。 常用的RNN结构有LSTM（Long Short-Term Memory, 长短期记忆网络）
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2023-12-19 21:30:38
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完整代码在个人主页简介链接pytorch路径下可找到1 单车预测器1.01.1 人工神经元对于sigmoid函数来说，w控制函数曲线的方向，b控制曲线水平方向位移，w'控制曲线在y方向的幅度1.2 多个人工神经元模型如下数学上可证，有限神经元绘制的曲线可以逼近任意有限区间内的曲线（闭区间连续函数有界）1.3 模型与代码通过训练可得到逼近真实曲线的神经网络参数通过梯度下降法寻找局部最优（如何寻找全局
1、RNN的基本设定在语言模型任务中，给定特定的单词序列（句子片段）,任务目标是预测该片段的下一个单词(或者符号)。传统的n-gram模型可以应用于该任务，但是它存在着许多难以解决的问题：假设预测序列为 Tom open his ___①强假设问题：n-gram模型的构建依赖于过强的假设，即假设待预测的第n各单词只依赖于它之前的n-1个单词，即：②稀疏问题：由于n-gram模型的预测靠的是第对条件
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2024-08-09 12:39:08
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KNN最近邻法实现回归预测的基本思想：****根据前3个特征属性，寻找最近的k个邻居，然后再根据k个邻居的第4个特征属性，去预测当前样本的第4个特征属性（花瓣宽度）import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('Iris.csv',header = 0)
data.drop(['Id','Species'],axis = 1,
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2024-03-29 13:31:05
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Keras 入门教程1.线性回归建模（快速入门）2.线性模型的优化3.波士顿房价回归 (MPL)4.卷积神经网络（CNN）5.使用LSTM RNN 进行时间序列预测6.Keras 预训练模型应用Keras 使用 LSTM RNN 进行时间序列预测为了不破坏文章的结棍，特在本文附录中详细介绍关于IMDB数据集结构以及如何还原文本在本章中，让我们编写一个简单的基于长短期记忆 (LSTM) 的 循环神经
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2024-07-25 19:09:34
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1 RNN简介RNN即循环神经网络，其主要用途是处理和预测序列数据。在CNN中，神经网络层间采用全连接的方式连接，但层内节点之间却无连接。RNN为了处理序列数据，层内节点的输出还会重新输入本层，以实现学习历史，预测未来。 在此基础上，通过两层或者多个RNN层的堆叠，可以实现双向循环神经网络(bidirectionalRNN)及深层循环神经网络(deepRNN)。2 Keras对RNN
序列模型文本预处理序列模型的核心其实就是去预测带时间序列的任务场景神经网络可以解决大部分问题；因为其能够学习到很多线性的和非线性的知识时间序列任务场景：一、语音识别； 二、生成一段音乐； 三、情感分析；四、**轨迹预测（**网格与网格之间是有联系的；只有将它们联系起来才能成为一条轨迹）时间序列：特点；前后关联强，“前因后果”（后面产生的结果，依赖前面产生的结果）标准神经网络建模的弊端弊端～ 针对位
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2024-03-08 07:19:34
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# 如何使用PyTorch实现RNN回归
## 1. 简介
在本文中，我将教会你如何使用PyTorch实现RNN（循环神经网络）来进行回归任务。RNN是一种具有记忆功能的神经网络，适用于处理序列数据，例如时间序列数据或自然语言文本。回归任务是指预测连续值输出的任务，例如根据输入数据预测房屋价格。
## 2. 流程概览
下表展示了整个实现过程的流程概览：
| 步骤 | 描述 |
|---|
原创
2023-07-22 04:28:02
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# 学习如何实现 PyTorch RNN 序列
在本文中，我们将指导你如何使用 PyTorch 创建一个简单的循环神经网络（RNN）来处理序列数据。我们会首先概述实现 RNN 的一般流程，然后详细解释每一步的代码实现。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
| 1 | 导
一、加载相关库import numpy as np
import pandas as pd 二、数据预处理data = pd.read_csv(r"Iris.csv")
# 删除不需要的ID与Species列（特征）。因为现在进行回归预测，类别信息就没有用处了。
data.drop(["Id", "Species"], axis=1, inplace=True)
# 删除重复的记录
da
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2024-02-29 16:58:26
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显然RNN是预测时间序列的，即前后文有关的一些预测，即在时间排列的基础上前后变量变化相关的预测。本文根据sin曲线规律预测cos曲线规律。偷摸说一句，还有一篇博客写RNN（实际上是LSTM）识别手写照片，，，，不能理解，咋还能识别那个东西，一个手写数字照片，很明显每个照片28*28的像素点没有联系嘛真的是，，奇奇怪怪，非要乱来，置我CNN大法于何地。呸好进入正题。首先解释一下里面的一些东西。首先这
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2024-03-31 08:50:00
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写在前面：最近在学习Faster-rcnn，在阅读论文和代码的过程中花了许多功夫，以此来记录自己之前觉得困惑的一些地方。 论文传送门：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 代码地址：link1 理论讲解：link2 代码讲解：link3 （非常感谢这个up主的无私讲解以及他分享的
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2024-09-29 07:20:01
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nn.Linear的理解
nn.Linear是pytorch中线性变换的一个库
在实际应用中，nn.Linear往往用来初始化矩阵，供神经网络使用。view（）方法
我们经常会用到x.view()方法来进行数据维度的变化
传入数字-1，自动对维度进行变换
我们使用-1数字自动计算出了其余的一个维度nn.MSELoss()
MSE: Mean Squared Error（均方误差）torch.opt
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2023-12-03 14:02:13
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文章目录1. 模型训练步骤2. 实现过程2.1 准备数据集2.2 设计模型2.3 设计损失函数和优化器2.4 训练过程3. 完整代码 1. 模型训练步骤1.准备数据集 dataset和dataloader2.设计模型3.构造损失函数和优化器4.训练过程 前馈（算损失）、反馈（算梯度）、更新（用梯度下降更新）2. 实现过程2.1 准备数据集import torch
# x，y这里都是张量
x_da
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2023-06-16 19:04:43
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# 使用PyTorch实现RNN预测时间序列数据的步骤指南
随着深度学习的发展，递归神经网络（RNN）在时间序列预测中发挥了重要作用。本文将引导刚入行的朋友们，通过使用PyTorch实现一个简单的RNN来预测时间序列数据的过程。
## 一、流程概述
下面是实现RNN预测时间序列数据的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
原创
2024-10-08 06:06:30
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# 使用PyTorch构建RNN模型进行时间序列预测
## 引言
时间序列数据是以时间为变量的数据序列，广泛应用于金融、气象、工业监控等领域。由于时间序列数据常常具有时间依赖性，循环神经网络（RNN）因其对顺序数据的处理能力而成为有效的建模工具。本文将介绍如何使用PyTorch构建简单的RNN模型进行时间序列预测。
## 什么是RNN？
RNN（Recurrent Neural Netwo
作者 小左 换言之，就是将序列本身作为输入，下一时刻作为输出，模型表达的是序列的联合概率分布。有兴趣的可以将其改写为判别模型。本文将使用卷积神经网络（CNN）用于时间序列预测。区别于图像处理（二维卷积如图所示）CNN用于序列预测时使用的是一维卷积，也就是我们熟悉的离散序列的卷积和，具体公式可以表示为：已知序列a=｛a0，a1,a2,…,am｝，L(a)=m+1b=｛b0,
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2023-12-15 12:01:00
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基于KNN 算法，实现对于鸢尾花第四个数据的预测原理该算法用于回归预测，根据前三个特征属性，寻找最近的k个邻居，然后再根据k个邻居的第4个特征属性，去预测当前样本的第4个特征值数据集的准备和处理删除数据中不需要的类别列和重复的数据data = pd.read_csv(r"iris.arff.csv", header=0)
#删除不需要class列（特征）, 因为进行回归预测 ，类别信息，没有用处了
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2024-02-28 19:33:12
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回归预测其实就是根据数据找出对应的拟合函数，假设我们需要拟合的函数为，也就是给一个x，可以输出一个x^2。第一步产生训练数据与对应标签：生成的训练数据只有一个特征值，每一个数据代表一个样本，因此要扩充一下维度。另外本来标签应该是直接对应label=x.pow(2)，但是考虑到真实数据可能没法一一对应，因此加入一定噪声干扰，当然不加噪声干扰也是可以的。# 样本
x = torch.linspace(
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2023-06-23 00:06:14
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首先说明作者是神经网络纯新手，虽然之前用过神经网络的代码，但基本上都是各种copy，只搞清楚了input_size和output_size，这两天因为工作需要要跑一个lstm的回归预测，在网上找的教程都不太清楚，对新手不是很友好，对新手友好的好像好多都是错的，自己也想了很久才想明白lstm回归预测到低是什么情况，跟大家分享一下，如果有错误也希望大家能指正。首先是lstm的一张图，引自LSTM神经网
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2023-06-14 18:49:20
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