本文提出了一种新的深度学习结构，即注意图卷积序列到序列模型（AGC-Seq2Seq），将图卷积网络和注意机制集成到Seq2Seq框架中，以开发能够描述多步流量预测中时空相关性的预测模型。考虑到Seq2Seq模型的现有训练方法不适用于时间序列问题，我们在此提出的框架中设计了一种新的训练方法。AGC-Seq2Seq，该框架通过Seq2Seq模型和图卷积层从时空域协同提取特征。为了克服多步预测的挑战并捕
有了这项技术，农民伯伯就轻松多了！近日，美国新墨西哥州的创业公司Descartes Labs（笛卡尔实验室）公布了一项新技术，他们正在使用机器学习和卫星图像的基础上，进行对农田产量的预测。这间实验室共拥有6名创始人，分别是曾经在斯坦福大学学习哲学的创业家Mark Johnson、洛斯阿拉莫斯实验室前影像分析深度学习研究员Steven Brumby、毕业于德克萨斯农机大学的Mark M Mathis
编辑 | 萝卜皮深度学习已经能够成功预测 DNA 序列的表观基因组图谱。大多数方法将此任务定义为二元分类，依赖峰值调用者来定义功能活动。最近，出现了定量模型来直接预测实验覆盖值作为回归。随着具有不同架构和训练配置的新模型不断出现，由于缺乏公平评估所提出模型的新颖性，及其对下游生物发现的效用的能力，一个巨大的瓶颈正在形成。在这里，美国冷泉港实验室（The Cold Spring Harbor Lab
文章目录一、混淆矩阵二、评价指标1.准确度（Accuracy）2.AUCROC曲线举例如何画ROC曲线AUC的计算AUC意味着什么为什么使用ROC曲线参考 一、混淆矩阵基于样本预测值和真实值是否相符，可得到4种结果： TP(True Positive):样本预测值与真实值相符且均为正，即真阳性 FP(False Positive):样本预测值为正而真实值为负，即假阳性 FN(False Nega
一、引言回归可以做很多事情，例如销售量预测，本片文章简单介绍一下线性回归，引入局部平滑技术使得更好的拟合数据，最后针对鲍鱼年龄进行预测，进行程序测试和算法的一些分析 二、线性回归算法 2.1 算法介绍目的：预测数值型的目标值得到求取目标值的回归方程、回归系数
求这些回归系数w的过程称为回归数据存放在矩阵X，回归系数存放在向量W中对于给定的输入数据X’，预测结果如何确定权值W的值呢？我们
概要：这篇论文中，Deepmind通过对主管人类长期记忆行为的“海马体”（hippocampus）神经元活动的研究，进一步提出了可以转化为神经网络架构的“预测图”理论。对人类神经网络的理解越来越在左右人工智能的未来研究，连Deepmind也不例外。2017年10月2日，《NATURE NEUROSCIENCE》发表了Deepmind的一篇《The hippocampus as a predicti
均方误差均方误差(MSE)是最常用的回归损失函数，计算方法是求预测值与真实值之间距离的平方和，公式如图。 下图是MSE函数的图像，其中目标值是100，预测值的范围从-10000到10000，Y轴代表的MSE取值范围是从0到正无穷，并且在预测值为100处达到最小。MSE损失（Y轴）-预测值（X轴）平均绝对值误差（也称L1损失）平均绝对误差（MAE）是另一种用于回归模型的损失函数。MAE是目标值和预测
噪声估计方法总结语音特点现象一现象二现象三递归平滑算法噪声估计最小值统计噪声估计分帧最小值跟踪噪声估计方法连续谱最小值跟踪噪声估计方法直方图统计噪声估计分位数噪声估计参考 语音特点噪声估计在语音降噪中具有重要的作用，噪声估计的准确性决定了降噪效果的好坏，噪声估计算法主要根据语音的特性进行估计，语音具有以下三种特性，现象一在闭塞音闭合段和清摩擦音的低频段时候，频谱能量趋近于噪声水平，并且噪声对语音
能做深度预测或估计的网络好多，记一下，有时间一个个找源码和数据跑一遍。1，monodepth 无监督 有 tf 和 pytorch 代码 18，monodepth2 无监督 pytorch https://github.com/nianticlabs/monodepth2Clément Godard小哥真是优秀！2，
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2023-09-08 16:24:57
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单神经元预测猫准确率为70%，实际上这个效果很一般，数据集的数据都是比较好的，类似这种： （我表情包随便截图的）回顾单神经元的构成： 1）传播函数，由输入x、偏置w、阈值b计算出a2）激活函数，将a映射到0~1之间的结果y，可理解为（是、否）的概率3）反向传播函数，通过y、label计算出dw、db（用以更新w和b）4）损失函数，计算y与label间的误差浅层神经网络的构成： 在浅层神经网络中，主
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2023-09-04 20:34:17
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目录入门篇：图像深度估计相关总结应用篇：Learning to be a Depth Camera尺度篇：Make3D迁移篇：Depth Extraction from Video Using Non-parametric Sampling深度篇：David Eigen无监督篇：Left-Right Consistency & Ego Motion相对深度篇：Depth in the Wi
用线性回归找到最佳拟合直线求解回归系数的过程就是回归，，回归系数乘以输入值再讲结果加起来就得到预测值。假定回归系数存放在矩阵X中，而回归系数存放在向量w中，则预测值Y1=x1Tw给出，平方误差为(yi-xiTw)从1到m之和，用矩阵表示为（y-xw）T（y-xw）,对w求导得XT(Y-Xw),欲求最值只须导数为零，所以w=(XTX)-1XTy,需要保证逆矩阵存在。def loadDataSet(f
# 深度学习与预测：一个实用的探索
深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来在各个领域内得到了广泛应用。尤其是在预测方面，比如天气预报、股市预测、甚至是疾病检测等，深度学习技术展示了其强大的能力和潜力。本篇文章将介绍深度学习在预测中的应用，结合简单的代码示例，帮助大家理解这一技术的基本原理和实践方法。
## 深度学习简介
深度学习（Deep Learning）是一种机器学习的分支，它使用多
Use wechaty to apply pytorch model via WeChat.想法在跑深度学习模型时，我时常会感觉调用一个模型好复杂，需要写好长好长的代码，而我又没有学过小程序开发，于是想到做一个用微信快速调用模型的小玩意儿。本项目即是通过wechaty与微信通讯，利用fastapi中转数据并调用pytorch模型的实践。同时，目前该项目仅仅作为一个MVP（最小可行产品），功能可能并
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2023-08-22 14:38:23
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常规模型DNN常规的DNN模型，多层结构WDL【2016】特征的一阶结构与DNN部分并联，同时考虑了一阶特征和深度隐式的特征FNN【2016】使用FM预训练embeddingPNN【2016】增加内积、外积（outer product，张量积，注意与exterior product区分）结构，把内外积结构与一阶结构concat之后再进入多层神经网络，增加了特征之间的显式交叉程度DeepFM【201
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2023-07-23 18:58:03
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作者：Ivo Bernardo数据分析模型有不同的特点和技术，值得注意的是，大多数高级的模型都基于几个基本原理。当你想开启数据科学家的职业生涯时，应该学习哪些模型呢？本文中我们介绍了6个在业界广泛使用的模型。目前很多舆论对机器学习和人工智过度追捧，当你想建立预测模型时，这会让给你不禁思考，是不是只有很高阶的技术才能解决问题。但当你自己试着编程后才会发现，事实实际并非如此。作为一名数据工作者，你面临
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2023-08-22 13:00:08
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小叽导读：尽管业界对于图像处理和自然语言处理领域，在算法可解释性方向上已经取得了一些进展，但对于电商与广告领域，目前还是空白。另一方面，深度学习技术已经开始被大规模应用到广告业务中。广告是很多互联网现金流的重要来源，是核心业务。深度神经网络模型是核心业务中的核心模块，有效理解和评估这一“黑盒”算法变得非常重要。下面，我们针对可视化理解深度神经网络CTR预估模型进行探讨。主要作者：郭霖、叶卉、苏文博
Deep learning over multi-field categorical data地址：https://arxiv.org/pdf/1601.02376.pdf 一、问题由来 基于传统机器学习模型（如LR、FM等）的CTR预测方案又被称为基于浅层模型的方案，其优点是模型简单，预测性能较好，可解释性强；缺点主要在于很难自动提取高阶组合特征携带的信息，目前一般通过特征工程来
回归模型评估指标（MAE、MSE、RMSE、R²、MAPE）提示：回归模型简单理解就是：学习模型的因变量（y_predict）是一个连续值。平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）：是绝对误差的平均值，可以更好地反映预测值误差的实际情况。def MAE(Y_real,Y_pre):#计算MAE
from sklearn.metrics import mean_abs
作者：龚志忠
于风险预测模型的预后研究一直以来都是研究者关注的热点，各种各样的预测模型质量参差不齐，常常让人眼花缭乱，那么如何去评价一个模型的好坏，或者说当你构建出一个疾病风险预测模型后，它到底靠不靠谱，值不值得去推广和使用呢？这是一个我们需要去好好考量的问题。一个好的疾病风险预测模型，它不只是简单的因变量和自变量的数学组合，它背后的实际临床意义才是我们所要把握的重点，这
