回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归Lasso Regression、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。 &nbs
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2024-05-21 21:27:08
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本节主要介绍在TensorFlow中实现LSTM以及GRU网络。一 LSTM网络Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出，并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广。在很多问题，LS
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2024-06-04 07:14:00
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Adam是1997年提出的优化算法，在深度学习领域应用广泛。 Adam与经典的随机梯度下降法是不同的。经典随机梯度下降保持一个单一的学习速率(称为alpha)，用于所有的权重更新，并且在训练过程中学习速率不会改变。而在Adam中，每一个网络权重(参数)都保持一个学习速率，并随着学习的展开而单独地进行调整。该方法通过梯度的一阶矩和二阶矩来计算不同参数的自适应学习速率。 Adam算法结合AdaGrad
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2023-06-18 15:32:57
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常见优化器及选取经验优化器选取经验常见的优化器及其常用的任务类型怎样选取优化器 优化器选取经验对于大多数情况，Adam 或其变体是一个很好的选择。它通常具有快速的收敛速度和较好的性能。如果数据集很大，则 SGD 或 Mini-batch SGD 可能更合适。这是因为它们可以更好地处理大量数据，且计算成本较低。如果模型具有很多局部最小值或鞍点，则动量优化器或其变体（如Nadam或AMSGrad）可
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2023-12-01 15:13:22
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目录part 1.1. 介绍一下几种优化器1.1 SGD(Stochastic Gradient Descent) 1.2 BGD（Batch Gradient Descent）1.3 MBGD（Mini-Batch Gradient Descent）1.4 Momentum1.5 Adagrad(Adaptive gradient algorithm)1.6 Adadelta1.7 R
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2023-10-03 19:08:31
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1.优化器的选择自深度学习发展以来，就有很多关于优化器的研究者工作，优化器的目的是为了让损失函数尽可能的小，从而找到合适的参数来完成某项任务。目前业界主要用到的优化器有SGD、RMSProp、Adam、AdaDelt等，其中由于带momentum的SGD优化器广泛应用于学术界和工业界，所以我们发布的模型也大都使用该优化器来实现损失函数的梯度下降。带momentum的SGD优化器有两个劣势，其一是收
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2024-07-08 19:49:05
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torch.optim.SGDclass torch.optim.SGD(params, lr=<object object>, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)功能:可实现SGD优化算法，带动量SGD优化算法，带NAG(Nesterov accelerated gradient)动量SGD优化算法,并且均
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2023-06-28 20:29:39
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使用 tensorflow.keras 进行线性回归1. 加载数据2. 可视化数据3. 创建模型4. 开始训练5. 使用训练好的模型进行预测6. 完整源代码附录1. 关于 全连接层[`tf.keras.layers.Dense()`](https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/Dense?hl=zh-CN)1. 关于
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2024-08-10 20:23:13
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如何将原始数据转换为合适处理时序预测问题的数据格式
如何准备数据并搭建LSTM来处理时序预测问题
如何利用模型预测
1.使用数据来源该数据集来自kaggle竞赛的空气质量数据集 数据集来源数据集包括日期、PM2.5浓度、露点、温度、风向、风速、累积小时雪量和累积小时雨量。原始数据中完整的特征如下：noenglishchinese1.No行数2.year年3.month月4.day日5.hour小
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2024-05-13 16:17:45
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1 简介2 问题3 数据分析4 数据处理5 lstm模型6 训练模型7 预测结果 详细代码见github: https://github.com/pjgao/lstm_helloworld/1 简介针对时间序列预测问题传统方法如ARIMA算法来拟合序列，综合考虑趋势、循环、季节等因素。 随着深度学习的飞速发展，基于RNN的方法在时间序列中的应用越来越广泛。 本文使用air passenger
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2024-03-26 11:15:21
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在深度学习中，PyTorch LSTM（长短期记忆网络）被广泛应用于序列数据的建模。然而，针对LSTM的优化和调参问题仍然存在复杂性，尤其是在选择合适的优化器时，选择不当可能导致模型训练缓慢或性能不达标，进而影响业务预测的准确性。以下是针对“PyTorch LSTM常用优化器”相关问题的详细记录，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
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自动优化工具Black在众多代码格式化工具中，Black算是比较新的一个，它***的特点是可配置项比较少，个人认为这对于新手来说是件好事，因为我们不必过多考虑如何设置Black，让 Black 自己做决定就好。1).安装与使用与pylint类似，直接pip install black即可完成该模块的安装，不过black依赖于Python 3.6+，但它仍然可以格式化Python2的代码。在使用方面
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2024-09-07 17:06:25
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大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下LSTM网络，主要运用于解决序列问题。一、LSTM网络简单介绍LSTM又称为：长短期记忆网络，它是一种特殊的 RNN。LSTM网络主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。对于相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。引入LSTM网络的原因：由于 RNN 网络主要问题是长期依赖，即隐藏状态在时间上传递过程中可能会丢失之前的信息。
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2024-04-09 10:32:33
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时间序列预测（四）—— LSTM模型模型原理 LSTM（Long-short time memory，LSTM）模型，亦即是长段时间模型。LSTM的原理这篇博客讲的十分的清楚，建议英语好的小伙伴直接去看原文，我这里就大致的翻译精简一下。 人类天生具备的一个能力就是记忆的持久性，可以根据过往经验，从而推断出当前看到的内容的实际含义。如看电影的时候可以通过先前时间去推断后续事件；看一篇文章的时候
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2023-10-27 15:04:14
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文章简介：LSTM 思路LSTM 的前向计算LSTM 的反向传播LSTM长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题，目前比较流行。长短时记忆网络的思路：原始 RNN 的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。 再增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，称为单元状态(
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2024-04-25 11:10:35
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0 引言 基于LSTM进行时间序列预测方法简单有效。LSTM的出现为时间序列预测提供了一个新的研究方向。然而，与大部分网络模型一样，LSTM效果受其超参数设置的影响。为此，本文采用HHO/GTO/EO/SCA/BOA/WOA/HBA/PSOBOA/HPSOBOA等9种优化算法分别优化LSTM网络超参数，建立优化的LSTM模型 , &n
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2024-05-02 11:32:05
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1 灰狼算法简介1.1 前言灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注，它己被成功地应用到了车间调度、参数优化
原创
2022-08-20 01:22:33
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1 内容介绍一种基于灰狼算法优化LSTM的网络流量预测方法,属于网络流量预测领域,该方法包括以下步骤:对第一网络流量数据集进行极差标准化处理,得到第二网络流量数据集,并划分为训练集和测试集,并确定灰狼算法优化LSTM神经网络中输入层单元个数,输出层单元个数和隐藏层单元个数;用得到第二网络流量数据集,在过程中利用灰狼算法来优化LSTM神经网络的参数,得到训练完成的灰狼算法优化LSTM神经
原创
2022-08-15 23:57:46
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目录 基本形式求解参数\(\vec\theta\)梯度下降法正规方程导法调用函数库 基本形式线性回归非常直观简洁，是一种常用的回归模型，大叔总结如下：设有样本\(X\)形如：\[\begin{pmatrix} x_1^{(1)} & x_2^{(1)} & \cdots &x_n^{(1)}\\ x_1^{(2)} & x_2^{(2)} & \cdo
# PyTorch LSTM 回归解析
LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它在处理时序数据时表现出色。LSTM 的结构设计使得它能够有效捕捉长时间序列的数据特征，因此在许多领域都得到了广泛应用，尤其是在回归任务上，比如预测未来的数值。
## LSTM 简介
LSTM 网络由多个 LSTM 单元构成，每个单元都有三个门（输入门、遗忘门和输出门），通过这些门控制信息的
原创
2024-10-24 06:06:58
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