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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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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[Submitted on 9 May 2021] 摘要提出预测COVID-19大流行过程模型的研究论文，要么使用手工的统计学模型，要么使用大型神经网络模型。尽管大型神经网络比简单的统计模型更强大，但在小数据集上训练它们尤其困难。本文不仅提出了一种比其他神经网络具有更大灵活性的模型，而且提出了一种适用于较小数据集的模型。为了提高小数据的性能，我们测试了六种正则化方法。结果表明
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2024-06-18 21:33:30
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一、图解RNN神经网络注意点：rnn网络权重矩阵h是自带激活函数的默认tanh参数表如下：二、参考学习过的博客这个文章中的batch_first=true输入的参数是错的，不要看他的代码，他那个hidden_prev 压根自己没搞懂怎么回事。这个博客提供了两种应用及两种RNN连接方式第一种：如，现在要用RNN做房价预测。如果目标是 输入今年1-6月的房价，输出是7-12月的房价，那可以直接将隐含层
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2024-08-13 09:00:29
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时间序列预测——DA-RNN模型作者：梅昊铭1. 背景介绍传统的用于时间序列预测的非线性自回归模型（NRAX）很难捕捉到一段较长的时间内的数据间的时间相关性并选择相应的驱动数据来进行预测。本文将介绍一种基于 Seq2Seq 模型(Encoder-Decoder 模型)并结合 Attention 机制的时间序列预测方法。作者提出了一种双阶段的注意力机制循环神经网络模型（DA-RNN），能够很好的解决
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2024-04-02 11:08:47
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? 内容介绍塑料热压成型是一种广泛应用于汽车、电子等领域的制造工艺。准确预测热压成型过程中的关键参数对于提高产品质量和生产效率至关重要。本文提出了一种基于麻雀算法优化支持向量机（SSA-SVR）的多输入单输出（MISO）塑料热压成型预测模型。该模型通过麻雀算法优化SVR模型的超参数，提高预测精度。引言塑料热压成型是一种通过加热和加压将热塑性塑料板材成型为复杂形状的工艺。该工艺的关键参数包括成型温度
1.1 模型模型是预测分析学的核心，因此，本书一开始会讨论各种模型及其形式。简而言之，模型是我们要理解和分析的状态、流程或系统的一种表现形式。我们创建模型的目的是根据它得出推论以及（在本书中对我们更为重要的一点）对世界进行预测。模型的格式和风格有很多种，我们在本书中会探讨这种多样性中的一部分。模型可以是和我们能够观察或测量的数量值相关的一些方程，也可以是一套规则。我们大部分人在学校都熟悉的一个简单
RNN 结构详解 NLP里最常用、最传统的深度学习模型就是循环神经网络 RNN（Recurrent Neural Network）。这个模型的命名已经说明了数据处理方法，是按顺序按步骤读取的。与人类理解文字的道理差不多，看书都是一个字一个字，一句话一句话去理解的。本文将介绍RNN及其一些重要的RNN变种模型：RNNEncoder-Decoder（ = Seq-to-Seq ）Attent
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2023-12-23 14:38:13
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本文包括两方面的内容：1、结合RNN结构进行模型解读，并理解使用TensorFlow进行网络搭建时变量维度与API参数的对应关系；2、搭建多层深度RNN时，出现的错误以及解决方案。一、RNN网络结构理解关于RNN网络结构的详细解释，网上有更加详细的内容，这里仅结合RNN结构，进行参数维度的理解。RNN网络的一般结构如图1所示： 1、先简单说下RNN网络的基本思想RNN主要思想是引
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2024-04-28 21:47:34
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自动模型无论您是刚开始使用RapidMiner，还是老手，Auto Model都可以让您的生活更轻松。Auto Model是RapidMiner Studio的扩展，可加速构建和验证模型的过程。最重要的是，它创建了一个您自己可以修改或投入生产的流程 - 没有黑盒子！Auto Model解决了三大类问题：预测 聚类 离群值 在预测类别中，您可以解决分类和回归问题。自动模型可帮助您评估数据，提供解决问
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2024-05-02 22:24:06
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RNN学习记录——预测代码实现RNN预测连续字符RNN预测股票 RNN预测连续字符abcd->e bcde->fimport numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN, Embedding
import matplotlib.pyplot as pl
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2024-03-01 21:09:08
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开始调节新的参数from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor(random_state = 42)from pprint import pprint# 打印所有参数 pprint(rf.get_params())开始尝试各种参数吧调参路漫漫，参数的可能组合结果实在太多了，我们还得有章可循，首
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2023-10-12 23:09:31
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基于多头注意力对抗机制的复杂场景行人轨迹预测４ MAGAM 模型4.1 模型整体框架4.2 轨迹编码器模块4.3 交互特征提取模块4.4 轨迹解码器模块4.5 生成器与判别器５ 实 验5.3 评价标准5.5 实验结果与分析5.5.1 行人轨迹预测误差对比分析5.5.4 模型性能对比６ 总 结 ４ MAGAM 模型一种基于多头注意力机制的生成对抗网络模型4.1 模型整体框架图 ２ 为 ＭＡＧＡＭ
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2024-03-22 13:24:33
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目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础MPC的优点模型预测控制善于处理多输入多输出系统 对于MIMO系统，PID需要为每个子系统单独设计PID控制器，由于存在耦合对于较大的系统难以实现1.MPC控制器可以较好控制MIMO系统2.模型预测控制可以处理约束，安全性约束，上下阈值3.模型预测控制是有向前考虑未来时间步的有限时域优化（一定的预测能力）最优控制要求在整个时间优化实际
目录网络流量预测入门（一）之RNN 介绍RNN简介RNN 结构RNN原理结构原理损失函数\(E\)反向传播总结参考网络流量预测入门（一）之RNN 介绍了解RNN之前，神经网络的知识是前提，如果想了解神经网络，可以去参考一下我之前写的博客：数据挖掘入门系列教程（七点五）之神经网络介绍 and 数据挖掘入门系列教程（八）之使用神经网络（基于pybrain）识别数字手写集MNIST这篇博客介绍RNN
1. 写在前面今天分享的这篇文章是2017年发表在Nips上的一篇文章，来自于清华的团队。是论文阅读系列的第二篇文章，这篇文章是在ConvLSTM的基础上进行改进的一个版本，所以如果想学习这篇文章，需要先搞懂ConvLSTM的工作原理，可以参考这篇博客：时空序列预测之Convolutional LSTM Network，这是时空序列学习很重要的一种结构，但是存在的问题就是像本篇论文提到的：记忆状态
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2024-04-02 11:01:22
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最近在做一个RNN的实验，之前其实学习过RNN的一些知识，但由于长时间不用，加上很多API的更新，有些东西也记得不太清了，真的很想吐槽TF这种静态图，看个shape都费劲，现在也不想升级到2.0或者使用PyTorch，只能将就着用吧。 这个正弦预测应该算是入门基本实验了，网上很多资料都是一些小修小改，但是却很多都是错的，而错的人却还一直转载，我也是服了。建议还是去看看官方书籍或者自己调试一下吧，下
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2024-05-10 18:57:10
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RNN学习：利用LSTM，GRU解决航空公司评论数据预测问题 文章目录RNN学习：利用LSTM，GRU解决航空公司评论数据预测问题1.RNN的介绍1.1 LSTM的简单介绍1.2 GRU的简单介绍2.数据集的介绍3.读取数据并作预处理4.模型的搭建结语 1.RNN的介绍 RNN，即循环神经网络，即一般的神经网络同层节点与节点之间并无连接，比如CNN隐藏单元之间并没有连接，那么这相对于一些序列问题上
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2024-06-18 09:15:24
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文章目录一、序列模型1. 什么是序列模型？2. 数学符号（Notation）二、循环神经网络1. 标准NN存在的问题2. RNN3. 通过时间反向传播（Backpropagation through time）4. 不同结构三、语言模型1. Language model and sequence generation2. 采样（Sampling novel sequences）四、GRU和LST
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2024-07-17 15:32:24
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Stacking是指一种混合估计器的方法，在这种策略中，一些估计器分别在一些训练数据上进行拟合(fit)，而最终估计器则使用这些基本估计器的堆叠预测结果来进行训练。在本示例中，我们将不同的回归器堆叠在一起，并使用最终的线性惩罚回归器(inear penalized regressor)来预测输出。我们将每个回归器的性能与堆叠策略进行比较，结果显示Stacking会稍微改善整体性能。print(__
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2023-11-16 10:47:34
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