一，背景与目标： 随着测序技术的快速发展，GenBank等数据库中存储了大量基因、蛋白序列信息，其中大部分尚无标注，如何充分利用GenBank等数据库现有数据资源，挖掘数据信息，为精准医疗、药物研发等生物大健康领域提供有价值的信息具有重要意义。目前这方面已有BLAST等生物信息技术可用，这里希望尝试机器学习技术在这方面的应用。 二，数据清洗与处理 数据来源于Kaggle竞赛（https://www
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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说明：本博文假设你已经做好了自己的数据集，该数据集格式和VOC2007相同。下面是训练前的一些修改。（做数据集的过程可以看） Faster-RCNN源码下载地址：Matlab版本：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnnPython版本:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn本文用到的是Matl
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2024-04-25 12:10:50
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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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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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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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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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以下学习笔记与原链接的不同之处在于：对原链接内容进行了增删，删去了一些题外话，增加了对一些重要概念的详细解释；对一些函数的各个参数进行了详细说明；对源代码增加了更加详细的注释，确保小白也能完全看懂；对有bug的代码进行了修复；增补了原链接中缺失的数据文件logistic_ex1.xlsx。1.一元回归 （1）一元线性回归[ 例1 ] 近 10 年来，某市社会商品零
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2024-04-19 13:24:42
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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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在 MATLAB 中，S 函数（S-function）是一种自定义的可重用函数，用于创建 Simulink 模型中的自定义模块。S 函数提供了一种以 C 或 C++ 编写的接口，使您能够实现更复杂的模型行为和动态系统。下面是关于 S 函数的详细解释：功能：S 函数允许您使用 MATLAB、Simulink 或 Stateflow 以及其他外部库来创建自定义模块，从而实现更高级的控制逻辑或模型行为。
RNN以及LSTM的Matlab代码最近一致在研究RNN，RNN网络有很多种类型，我主要是对LSTM这种网络比较感兴趣，之前看了Trask的博客，他给出了基本的RNN的Python代码，我将其用Matlab实现了。此外，在此基础上，我还是实现了LSTM的Matlab版本，但是有一点要说明的是，RNN的实验结果比较好，但是LSTM的结果却不怎么好，我有两方面的怀疑，第一个是LSTM并不适合本实验中的
显然RNN是预测时间序列的，即前后文有关的一些预测，即在时间排列的基础上前后变量变化相关的预测。本文根据sin曲线规律预测cos曲线规律。偷摸说一句，还有一篇博客写RNN（实际上是LSTM）识别手写照片，，，，不能理解，咋还能识别那个东西，一个手写数字照片，很明显每个照片28*28的像素点没有联系嘛真的是，，奇奇怪怪，非要乱来，置我CNN大法于何地。呸好进入正题。首先解释一下里面的一些东西。首先这
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2024-03-31 08:50:00
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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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一、简介神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只
原创
2022-04-08 13:47:25
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一、简介神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下：将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，那么既然有了这么强大的模型，为什么还需要RNN（循环神经网络）呢？1 为什么需要RNN（循环神经网络）他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解
原创
2021-08-07 09:31:50
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一、简介神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下：将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，那么既然有了这么强大的模型，为什么还需要RNN（循环神经网络）呢？1 为什么需要RNN（循环神经网络）他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解
原创
2021-11-08 09:59:40
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# 使用 RNN 进行预测的入门指南
在机器学习领域，循环神经网络（RNN）是一种非常有效的序列数据处理模型。特别在时间序列预测方面，RNN 的表现尤为突出。本文将带领你一步一步实现一个简单的 RNN 预测模型，使用 Python 进行演示。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 | 代码/性质 |
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摘要时序预测这个领域的工作与很多其他领域类似，我们可以按“深度学习”方法的引入作为分界线。在此之前的方法是传统的时序建模方法，比如移动平均、自回归、以及结合差分的ARIMA模型等，有着悠久的历史以及基于理论基础的可解释性。但是，这类方法一般要求时间序列是平稳的，而且对于多变量协同预测要做很多人工处理，因此主要适用于小规模单变量的时序预测问题。在当前的大数据应用场景下，用深度神经网络粗暴的自动提取特
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2024-07-19 06:09:57
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1 RNN简介RNN即循环神经网络，其主要用途是处理和预测序列数据。在CNN中，神经网络层间采用全连接的方式连接，但层内节点之间却无连接。RNN为了处理序列数据，层内节点的输出还会重新输入本层，以实现学习历史，预测未来。 在此基础上，通过两层或者多个RNN层的堆叠，可以实现双向循环神经网络(bidirectionalRNN)及深层循环神经网络(deepRNN)。2 Keras对RNN
