学完了吴恩达的序列模型第一周的课，之前也用过各种库，但是对模型内部了解不深，宏观认识也不够，就总结一下以加深印象。循环序列模型及应用场景分类传统的神经网络模型往往需要相同维度的输出和输入，而在自然语言处理中，句子或词语的构成往往长短不一；此外由于语言的先后顺序对于语义的理解十分重要，所以采用循环序列模型能够更好的捕捉词语先后顺序的联系。不同的RNN类型在下面的命名实体识别例子中，Tx = Ty。但
1.背景介绍时间序列数据在现实生活中非常常见，例如股票价格、气候数据、人体生理信号等。随着数据的增长，传统的机器学习方法已经无法满足实际需求，因此，人工智能科学家和计算机科学家开始关注时间序列处理的问题。在处理时间序列数据时，我们需要关注数据之间的时间关系，这使得传统的机器学习算法无法应对。因此，我们需要一种新的算法来处理这类数据。Recurrent Neural Networks(RNN)是一种
目录前言一、理论部分SFA(Symbolic Fourier Approximation)二、实战1.自编代码2.Pyts库函数3.测试结尾碎碎念参考文献 前言BOSSVS(Bag-Of-SFA Symbols in Vector Space)是一种将自然语言处理方法中TF-IDF应用到基于符号化傅里叶逼近(SFA)的词袋中的方法，是一种时间序列分类的方法。简单来说与之前讲的SAX-VSM有异曲
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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RNN定义理解RNNRNN激活函数 定义RNN（Recurrent Neural Network）循环神经网络 是一类用于处理序列数据的神经网络。 首先我们要明确什么是序列数据，摘取百度百科词条：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义，当然这里也可以不是时间，比如文字序列，但总归序列数据有一个特点——后面的数据跟前
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2024-03-20 19:38:31
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每一个训练样本是从时序信号中随机选择20个连续的值，训练样本相对应的目标是一个往下一个时间的方向平移了一个step之后的20个连续值，也就是除了最后一个值不一样，前面的值和训练样本的后19个都一样的一个序列。如下图：首先，我们创建一个RNN网络，它包括 100个循环神经元，由于训练样本的长度为20，所以我们将其展开为20个时间片段。每一个输入包含一个特征值（那一时刻的值）。同样，目标也包含20个输
1. RNN 针对语音、视频等序列数据，我们需要进行全局时序信息考虑，因此RNN模型是最初最基础的模型结构。 主要可以分析的任务：语音识别、语音合成、视频摘要生成、音视频情感预测等。 存在问题：输出的序列长度与输入序列长度保持一致，不能任意变化。2. Seq2Seq (即 Encoder + Decoder 结构) seq2seq，由En
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2024-03-29 14:15:04
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最近我在进行论文的写作，接下来会将自己做的对比算法分享给大家，以帮助像我一样遇到问题想来上求救的小伙伴们。我采用的数据集为PeMS04和PeMS08，如果有使用相同数据集的小伙伴们可以一起交流。 做到ARIMA对比算法时，发现固定order的ARIMA算法无法做到对所有全时空路网节点的流量进行预测，会出现报错情况。因为路网所有节点的交通流量不一定都符合同一ARIMA参数，便采用auto_arima
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2024-07-29 15:57:28
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随着科学技术的发展以及硬件计算能力的大幅提升，人工智能已经从几十年的幕后工作一下子跃入人们眼帘。人工智能的背后源自于大数据、高性能的硬件与优秀的算法的支持。2016年，深度学习已成为Google搜索的热词，随着最近一两年的围棋人机大战中，阿法狗完胜世界冠军后，人们感觉到再也无法抵挡住AI的车轮的快速驶来。在2017年这一年中，AI已经突破天际，相关产品也出现在人们的生活中，比如智能机器人、无人驾驶
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2024-10-25 15:17:51
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书山有路勤为径，学海无涯苦作舟1.RNN网络2.tensorflow构建mnist-RNN网络2.1导入数据集import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.contrib import rnn
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
sess =
目录一、RNN算法1.1、什么是RNN？1.2、为什么要发明RNN？1.3、RNN的结构和原理？1.4、RNN的特性？1.5、前向传播和反向传播?梯度消失问题?二、 LSTM算法2.1、什么是LSTM?2.2、LSTM原理2.3、LSTM如何解决梯度消失问题？2.4、双向LSTMReference 一、RNN算法1.1、什么是RNN？RNN是一种神经网络，类似CNN、DNN等，RNN对具有序列特
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2024-08-12 12:03:27
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数据集New Earth | Kaggle1 构建特征集和标签集df_train = pd.read_csv('../input/new-earth/exoTrain.csv') # 导入训练集
df_test = pd.read_csv('../input/new-earth/exoTest.csv') # 导入测试集
from sklearn.utils import shuffle #
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2024-06-10 07:22:38
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作者 | 李秋键自然语言处理作为人工智能的一个重要分支，在我们的生活中得到了广泛应用。其中RNN算法作为自然语言处理的经典算法之一，是文本生成的重要手段。而今天我们就将利用RNN算法建立一个写歌词的软件。其中的界面如下： RNN指的是循环神经网络，Recurrent Neural Network。不同于前馈神经网络的是，RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列，这让它可以更容易处理
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2024-04-01 09:23:32
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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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一.简介RNN中文名称是循环神经网络。RNN最厉害的地方在于可以是Sequence To Sequence。根据cell单元的不同，主要有3种类型：BasicRNN LSTM GRURNN中间的隐层可以用DNN、CNN或embedding层构建，RNN在于中间cell单元可以自我循环，每一时刻可以接收到上一层的输出和当前时刻的输入数据。如果输入数据是文本，输入的每句话有多少个字，就有多少个时刻，每
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2023-09-27 19:17:01
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时序分析时FPGA设计中永恒的话题，也是FPGA开发人员设计进阶的必由之路。慢慢来，先介绍时序分析中的一些基本概念。1. 时钟相关 时钟的时序特性主要分为抖动（Jitter）、偏移（Skew）、占空比失真（Duty Cycle Distortion）3点。对于低速设计，基本不用考虑这些特征；对于高速设计，由于时钟本身的原因造成的时序问题很普遍，因此必须关注。1. 时钟抖动 (clock jit
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2024-04-28 10:17:32
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# RNN时序数据深度学习原理
## 引言
近年来，深度学习技术迅速发展，尤其在处理时序数据方面表现卓越。循环神经网络（RNN）作为一种处理时序数据的深度学习模型，因其对顺序和时间信息的敏感性，成为许多应用的首选工具。本文将介绍RNN的基本原理，并提供一个Python代码示例，以帮助大家理解其应用。
## RNN概述
RNN是一种适合于序列数据的神经网络。与传统的前馈神经网络不同，RNN具
一、I2C协议简介 I2C 通讯协议(Inter－Integrated Circuit)是由 Phiilps 公司开发的，由于它引脚少，硬件实现简单，可扩展性强，不需要 USART、CAN 等通讯协议的外部收发设备，现在被广泛地 使用在系统内多个集成电路(IC)间的通讯。 关于I2C协议的更多内容，可阅读《I2C总线协议》，本博文主要分析I2C波形图，对于I2C的基础知识不在做介绍
以下的过程中都是在train模式下进行的，并且没有进行损失计算和梯度更新，
但这个过程中running_mean和running_var会进行更新，所以也验证了
running_mean和running_var只受模型的模式（train模型或eval模型)的影响，
与是否进行反向传播(loss.backward)和梯度更新(optimiter.step)没有关系。
实验一：
1. 标准库函数的参数
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2024-01-29 00:22:03
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目录1、引言1.1、 项目背景和动机1.2、RNN在时间序列分析中的应用1.3、本项目的整体思路2、数据介绍2.1、数据来源和类型2.2、数据集特征和统计描述2.3、问题定义和目标3、数据预处理3.1、数据清洗3.2、绘制图像3.3、特征工程（如滞后变量、滑动窗口等）3.4、数据集分割（训练集、测试集）4、使用PyTorch构建RNN模型4.1、PyTorch简介4.2、RNN模型结构4.3、模
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2024-10-25 14:57:31
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