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
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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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
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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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. 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
RNN(Recurrent Neural Network, 循环神经网络) ReNN(Recursive Neural Network, 递归神经网络)如：(1) 我饿了，我要去食堂___。(2) 我饭卡丢了，我要去食堂___。很显然，第一句话是想表明去食堂就餐，而第二句则很有可能因为刚吃过饭，发现饭卡不见了，去食堂寻找饭卡。而RNN之前，我们常用的语言模型是N-Gram，无论何种语境，可能去食堂
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2024-03-19 10:31:59
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写在前面昨天下午去面试了微信模式识别中心的NLP，被面试官问到自闭，菜是原罪...继续之前的文本分类任务系列，前面介绍了几种：CNN,RNN,fasttext。今天的主角是RCNN对了，顺带可以了解一下RNN与CNN在NLP中的区别于共同点，这个问题在昨天面试中也被问到了。这也是今天这篇论文提出的原因之一吧。（虽然我觉得文中关于CNN的部分只是用了一个max-pooling，本质上并不算CNN）传
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2024-04-08 10:40:21
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本文是《深度学习进阶:自然语言处理》、《神经网络与深度学习》和《动手学深度学习》的读书笔记。本文将介绍基于Numpy的循环神经网络的前向传播和反向传播实现，包括RNN和LSTM。一、概述1.1 循环神经网络(RNN)循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络，其特点是在处理序列数据时，能够记录历史信息。RNN已广泛地用于序列相关的任
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2023-07-06 17:21:07
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一、RNN（循环神经网络） RNN结构
和传统前馈神经网络的不同（思想）：模拟了人阅读文章的顺序，从前到后阅读每一个单词并将信息编码到状态变量中，从而拥有记忆能力，更好的理解之后的文本。即具备对序列顺序刻画的能力，能得到更准确的结果。模型：按时间展开可以看作是一个长度为T(句子长度)的前馈神经网络h,y 的激活函数可以是tanh或者relu： 假设Relu一直处于
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2024-04-05 10:12:50
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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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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 =
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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# PyTorch RNN 分类入门指南
在深度学习中，递归神经网络（RNN）因其在处理序列数据方面的优越性能而广泛应用。尽管当前的研究趋向于使用更复杂的模型如LSTM（长短时记忆网络）和GRU（门控循环单元），但RNN仍然是理解序列学习的基础。本文将介绍如何使用PyTorch构建一个简单的RNN进行分类，并给出相应的代码示例。
## RNN 简介
RNN 的主要特点是能够通过其内部状态（记
原创
2024-09-30 03:50:49
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Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成标签： deep-learning pytorch nlp1 简介本篇主要介绍使用pytorch实现基于CharRNN来进行文本分类与内容生成所需要的相关知识，并最终给出完整的实现代码。2 相关API的说明pytorch框架中每种网络模型都有构造函数，在构造函数中定义模型的静态参数，这些参数将对模型所包含weights参数的维度进行设置。在运行时
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2023-12-18 11:19:05
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完整工程代码点击这里。数据集比较庞大，14个类别，每个文本平均长度为900。一开始就是搭建了很简单的RNN，然后出问题了，模型不收敛，后来看到其他大佬分享的baseline，基本都是把文本截断的，截断到250左右。于是我截断了下，模型有点收敛了，但是跑了几十个epoch还是0.3的精度上不去。。。。然后又找了别人 的TextRNN模型框架，发现了有个很细微的区别，别人的Lstm里面加了
世界上有些事情常常超乎人们的想象。余弦定理和新闻的分类似乎是两件八杆子打不着的事，但是它们确有紧密的联系。具体地说，新闻的分类很大程度上依靠的是余弦定理。早在2002年夏天，Google就推出了自己的"新闻"服务。和传统媒体的做法不同，这些新闻不是记者写的，也不是人工编辑的，而是由计算机整理、分类和聚合各个新闻网站的内容，一切都是自动生成的。这里面的关键技术就是新闻的自动分类。1. 新闻的特征向量
