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. 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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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 =
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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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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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
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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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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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
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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import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutor
原创
2022-08-01 20:23:06
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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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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
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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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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时间序列是一系列按照时间顺序排列的数据点，通常用来记录某个变量在连续的时间间隔内的变化。这些数据点可以是按秒、分钟、小时、天、周、月、年等时间间隔收集的。在金融领域，时间序列常用于股票价格、交易量、汇率等数据的分析。时间序列分析的目的是从历史数据中提取信息，了解数据的统计特性，并对未来值进行预测。时间序列可以从多个维度进行分类，主要包括以下几种：按数据频率分类：高频数据（如股票的逐笔交易数据）、日数据、月数据等。按数据的稳定性分类。
RCNN算法的tensorflow实现这个算法的思路大致如下： 1、训练人脸分类模型 输入：图像；输出：这张图像的特征 1-1、在Caltech256数据集上pre-trained，训练出一个较大的图片识别库； 1-2、利用之前人脸与非人脸的数据集对预训练模型进行fine tune，得到一个人脸分类模型。 2、训练SVM模型（重新定义正负样本）输入
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2024-02-26 20:35:31
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