深度排序模型通过召回的操作， 我们已经进行了问题规模的缩减， 对于每个用户， 选择出了N篇文章作为了候选集，并基于召回的候选集构建了与用户历史相关的特征，以及用户本身的属性特征，文章本省的属性特征，以及用户与文章之间的特征，下面就是使用机器学习模型来对构造好的特征进行学习，然后对测试集进行预测，得到测试集中的每个候选集用户点击的概率，返回点击概率最大的topk个文章，作为最终的结果。排序阶段选择了
[笔记]|[DL]|[RNN]吴恩达深度学习10——序列模型 文章目录[笔记]|[DL]|[RNN]吴恩达深度学习10——序列模型序列模型能够运用的领域：one-hot编码：传统神经网络在处理序列数据上的问题：RNN暴露出的问题：前向传播的推导：RNN的反向传播：RNN的一般类型：RNN model解释：RNN对新序列进行采样的过程：梯度消失的原因：GRU:GRU的推导：完整的GRP：GRU与LS
卷积 tf.nn.conv2d普通卷积空洞卷积卷积函数 普通卷积Padding 方式（边缘填充方式）有两种：SAME ：在边缘补充0VALID：不做任何填补，当有剩余项时，VALID采用的方式是“丢弃”。采用 SAME 的 padding 方式相比 VALID 的优势是，可以充分利用输入的数据，把所有信息都加入运算。所以大部分时候，使用卷积时Padding 方式都是 SAME。Stride（步长
1.序列数据：①现实生活中有很多数据是有时序结构，比如电影的评分随时间的变化而变化。②统计学中，超出已知观测范围进行预测是外推法，在现有的观测值之间进行估计是内插法 2.统计工具：处理序列数据选用统计工具和新的深度神经网络架构①在时间t观察到xt,那么得到T个不独立的随机变量（x1…xT）~p(x)②使用条件概率展开p(a,b)=p(a)p(b|a)=p(b)p(a|b)注：①p(b|a
1为什么RNN需要处理变长输入假设我们有情感分析的例子，对每句话进行一个感情级别的分类，主体流程大概是下图所示：思路比较简单，但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候，我们会遇到多个训练样例长度不同的情况，这样我们就会很自然的进行padding，将短句子padding为跟最长的句子一样。比如向下图这样：但是这会有一个问题，什么问题呢？比如上图，句子“Yes”只有一个单词，但是padding
原创
2020-11-24 21:58:16
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深度估计方法及网络架构深度估计方法网络架构深度网络位姿网络损失函数构建 深度估计方法Monodepth2使用基于单目图像的无监督学习法完成深度估计的任务。根据SFM模型原理在卷积神经网络中同时训练两组网络：深度网络和位姿网络。训练网络的输入为一段视频序列的连续多帧图片，深度网络输入目标视图，位姿网络输入目标视图和上一帧视图，深度网络经过卷积神经网络处理输出对应的深度图像，位姿网络计算出相机运动姿
提出卷积空间传播网络(CSPN)为深度估计学习关联矩阵。具体来说就是，采用一个线性传播模型以循环卷积的形式传播，DCNN学习临近像素间的关联关系。深度估计提升性能的方法有：使用更好的网络(如VGG、ResNet)估计全局场景布局和尺度。通过反卷积、跳跃连接、反投影更好地恢复局部纹理。我们提出的CSPN中，每个像素的深度值在一个卷积上下文中同时更新。这个长程上下文(long range contex
时间序列数据是一种与时间因素有关系的连续的数据，通常使用传感器等来获取，具有极高的应用价值，可以实时记录被监测设备或人的状态，同时可以用于预测建模，得到对某事件未来发展的一个期望。在使用传感器进行数据采集的过程中，在没有备用传感器的情况下，会由于种种原因出现采集到的数据在某个时间段内数据缺失的现象。针对某个时间段内的部分数据缺失需要进行科学的验证，最重要的是要验证的是在数据缺失的前后传感器采集
# 深度学习序列预测教程
## 1. 整体流程
我们将通过以下步骤来实现深度学习序列预测：
```mermaid
graph LR
A[数据准备] --> B[模型构建]
B --> C[模型训练]
C --> D[模型预测]
```
## 2. 具体步骤
### 2.1 数据准备
首先，我们需要准备好数据集，并将其转换为适合深度学习模型的格式。我们可以使用以下代码来加载数据：
``
一些工具包： https://pypi.org/project/tsaug/ 自动时间序列特征分析： https://pypi.org/project/AutoTS/
原创
2022-04-20 13:50:36
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文章目录项目介绍Tensorflow实现1、导入需要的库2、引入数据集3、划分特征和标签、建模预测3.1 用单变量预测一个未来时间点3.1.1 取出只含温度的数据集3.1.2 温度随时间变化绘图3.1.3 将数据集转换为数组类型3.1.4 标准化3.1.5 写函数来划分特征和标签3.1.6 从数据集中划分特征和标签3.1.7 设置绘图函数3.1.8 绘制第一个样本的特征和标签3.1.9 将特征和
目录序列化模块一、json模块二、pickle模块三、collections模块四、openpyxl模块序列化模块序列化：将Python或其他语言的数据类型转换成字符串类型
list1 = [1,2,3]----->"[1,2,3]"Python中的数据类型有：
int、float、str、list、dict、tuple、bool、set序列：指的是字符串序列化
其他数据类型——>字符
1、反卷积（deconvolution）反卷积的用途：实现上采样，近似重构输入图像，卷积层可视化。反卷积也称为转置卷积，如果用矩阵乘法实现卷积操作，将卷积核平铺为矩阵，则转置卷积在正向计算时左乘这个矩阵的转置，在反向传播时左乘，这与卷积操作刚好相反。即卷积层的前向传播过程就是反卷积层的反向传播过程，卷积层的反向传播过程就是反卷积层的前向传播过程。因为卷积层的前向反向计算分别为乘和，而反卷积层的前向
RNN的符号表示，序列样本，序列内部表示，生成y表示，Tx表示输入长度，Ty表示输出长度。 用到的one-hot编码 RNN的动机来源：1、原始的神经网络，输入输出都是一个固定长度，但是序列是不定长度的，所以有了水平的时间方向的RNN 2、原始的神经网络没有体现出句子中位置的关系 如下图，左边是简单 ...
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2021-10-09 22:49:00
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在CTR预估中，为了解决稀疏特征的问题，学者们提出了FM模型来建模特征之间的交互关系。但是FM模型只能表达特征之间两两组合之间的关系，无法建模两个特征之间深层次的关系或者说多个特征之间的交互关系，因此学者们通过Deep Network来建模更高阶的特征之间的关系。
因此,FM和深度网络DNN的结合也就成为了CTR预估问题中主流的方法。有关FM和DNN的结合有两种主流的方法，并行结构和串行结构。两种
在处理序列数据集时，有时会遇到变长度的样本。此时因为尺寸不一致，无法直接利用pytorch中dataloader的默认加载方式（沿着批维度直接Stack）。处理这种数据集，一种办法是可以事先记录每个样本的长度，并把所有的数据集样本补全至最长的样本长度，这样所有样本长度一致，可以直接加载。但是会有一个问题，就是例如在使用RNN建模时，这些padding的0值会对模型造成额外影响pytorch中通过函
目录 时间序列深度学习：状态 LSTM 模型预测太阳黑子教程概览商业应用长短期记忆（LSTM）模型太阳黑子数据集构建 LSTM 模型预测太阳黑子1 若干相关包2 数据3 探索性数据分析4 回测：时间序列交叉验证5 用 Keras 构建状态 LSTM 模型结论 时间序列深度学习：状态 LSTM 模型预测太阳黑子由于数据科学机器学习和深度学习的发展，时间序列预测在预测准确性方面取得了显着进展。随
RNN新生成序列采样，这样做的动机：因为要看训练好的模型不知道在那些方面表现的好，具体来分析，便于进一步改进模型。数学角度说，就是检查训练好的数据分布是怎样的。 具体来说： １、按照生成模型那样，先生成第一个单词，softmax分布进行随机抽选，第二个词在第一个词的基础上进行生成，第三个在前两个词的 ...
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2021-10-09 20:25:00
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文章目录1深度学习的介绍1. 深度学习的概念2. 机器学习和深度学习的区别2.1 区别1 ：特征提取2.2 区别2：数据量3. 深度学习的应用场景4. 常见的深度学习框架神经网络的介绍1. 人工神经网络的概念2. 神经元的概念3. 单层神经网络4. 感知机5. 多层神经网络6. 激活函数6. 神经网络示例 1深度学习的介绍1. 深度学习的概念深度学习（英语：deep learning）是机器学习
作者 | Harsh Maheshwari编译 | VK来源 | Towards Data Science如今，深度学习和机器学习算法正
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2022-07-29 09:18:14
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