TCN（Temporal Convolutional Networks）TCN特点：可实现接收任意长度的输入序列作为输入，同时将其映射为等长的输出序列，这方面比较像RNN。计算是layer-wise的，即每个时刻被同时计算，而非时序上串行。其卷积网络层层之间是有因果关系的，意味着不会有“漏接”的历史信息或是未来数据的情况发生，即便 LSTM 它有记忆门，也无法完完全全的记得所有的历史信息，更何况要
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2023-07-26 22:30:39
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【写在前面】随着注意力在机器学习中的普及，包含注意力机制的神经结构也在逐渐发展。但是大多数人似乎只知道Transformer中的Self-Attention。在文本中，我们来介绍一下Attention机制的“前世今生 ”（即Attention机制的发展），Attention的发展主要经历了四个阶段：（1）The Encoder-Decoder Architecture （编-
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2023-12-29 19:02:32
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前一篇虽然是整理的AFM，但有提到过并行的DeepFM，也自然是还有串行的NFM，本来是想整理这两部分，但是想来它们其实都是利用FM和DNN进行各种各样的组合以提升模型的效果。所以不管是由共享embedding层的左边FM和右边DNN部分组成，而且可以同时学习到高维和低维的特征的DeepFM；还是串行结合的NFM使用部分非线性点乘以提升多阶交互信息的能力等，他们确实是利用了神经网络DNN结合，在一
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2023-11-07 20:47:45
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简单神经网络首先是包导入、数据生成：这里做的是线性的拟合，所以准备了一些数据，并定义了一个线性函数。# 导入文件
import torch
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
# make data
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=
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2024-04-07 20:17:56
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pytorch版本的Unet网络可以去github上面下载，网址为https://github.com/milesial/Pytorch-UNet，话不多说，还是以代码为例吧。 有小伙伴问我pytorch的型号，发图给大家参考一下,文章写得有点久了…好多东西我自己都记不太清楚了，体谅一下~1、dataset.py 这个数据集采用的是汽车的数据集，数据集当中返回的是一个字典：return {
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2023-06-26 15:14:16
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# TCN神经网络简介
## 什么是TCN神经网络
TCN神经网络（Temporal Convolutional Network）是一种用于处理时间序列数据的深度学习模型。与传统的循环神经网络（RNN）相比，TCN具有更高的并行性和更短的训练时间，同时具有更好的性能。
TCN神经网络通过使用一系列卷积层来捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。这些卷积层具有不同的感受野（receptive fie
原创
2023-09-08 12:39:30
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# 如何实现TCN卷积神经网络预测
## 概述
TCN（Temporal Convolutional Network）是一种用于时间序列数据预测的卷积神经网络模型。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用TCN来进行时间序列预测。
## 流程
```mermaid
gantt
title TCN卷积神经网络预测流程
dateFormat YYYY-MM-DD
sectio
原创
2024-03-07 03:59:25
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DQN（Deep Q-Network）是一种结合了深度学习和Q学习的强化学习方法。其主要特点如下：使用深度神经网络作为策略网络，可以处理高维、复杂的输入数据。引入经验回放（Experience Replay）机制，通过存储并随机采样过去的经验来减少样本间的相关性，提高学习的稳定性。使用目标网络（Target Network）来稳定学习过程。目标网络用于计算目标Q值，而主网络负责预测当前Q值。定期同
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2023-10-14 22:06:45
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循环神经网络本节介绍循环神经网络，下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量，用表示在时间步的值。的计算基于和，可以认为记录了到当前字符为止的序列信息，利用对序列的下一个字符进行预测。循环神经网络的构造我们先看循环神经网络的具体构造。假设是时间步的小批量输入，是该时间步的隐藏变量，则：其中，，，，函数是
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2023-12-23 20:46:12
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知识补充：空洞卷积（膨胀卷积）——Dilated Conv 在标准卷积的基础上注入空洞，以此来增加感受野（reception field）。因此增加一个超参：膨胀率，指kernel的间隔数量。因果卷积传统的CNN无法直接处理sequence模型这种序列问题，所以使用因果卷积，其作用就是解决序列问题。膨胀因果卷积膨胀非因果卷积Wavenatwavenet是一种全卷积的模型，
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2024-02-02 20:15:05
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RNN（Recurrent Neural Network）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——后面的数据跟前面的数据有关系。RNN的结构及变体我们从基础的神经网络中知
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2023-10-23 11:50:36
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本文内容来自名为convolutional networks for images, speech, and time-series的论文 作者：Yann LeCun, Yoshua Bengio由于BP网络在复杂、高维、非线性上强大的学习分类能力，被广泛应用于图像识别、语言识别等领域。在、在传统有模式识别的模型中，通常是先用一个人工设计的特征提取器从输入中提取相
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2024-05-10 08:43:48
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深层神经网络 前面一章我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器，更多的情况神经网络适合使用在更加复杂的情况，比如图像分类的问题，下面我们用深度学习的入门级数据集 MNIST 手写体分类来说明一下更深层神经网络的优良表现。MNIST 数据集mnist 数据集是一个非常出名的数据集，基本上很多网络都将其作为一
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2023-09-05 18:46:31
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上世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野这个概念，到80年代，Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念，可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络，神经认知机将一个视觉模式分解成许多子模式（特征），然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理，它试图将视觉系统模型化，使其能够在即使物体有位移或轻微变形的时候，也能完成识别。卷积神经网络是多层感知机（MLP
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2023-08-26 18:32:53
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：目录前言：一、什么是RNN二、什么是循环神经网络RNN三、什么是递归神经网络RNN前言：这是一个很容易混淆的概念，网上充斥了大量混用的情形，在学习RNN之前，我们不妨先做个简单的澄清。一、什么是RNNNN表示神经网络neural network，关键什么是"R"?实际上，在深度学习领域，R有两种情形：（1）Recurrent Neural Network => 循环神经网络RNN（2）Re
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2023-09-29 09:03:38
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# TCN: 时间卷积神经网络
随着深度学习的发展，神经网络在处理时间序列数据方面取得了重要的突破。而时间卷积神经网络（TCN）作为一种新兴的神经网络结构，在时间序列数据建模方面具有很大的潜力。本文将介绍TCN的原理和应用，并提供一个简单的代码示例。
## TCN的原理
TCN是一种基于卷积神经网络的时间序列建模方法，与传统的循环神经网络（RNN）相比，TCN具有以下几个优势：
1. 平行
原创
2023-07-31 07:15:35
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1.卷积层与全连接层的区别：密集连接层和卷积层的根本区别在于，Dense 层从输入特征空间中学到的是全局模式。（比如对于 MNIST 数字，全局模式就是涉及所有像素的模式），而卷积层学到的是局部模式（见 图 5-1），对于图像来说，学到的就是在输入图像的二维小窗口中发现的模式。2.卷积层的有趣性质：3.卷积的两个参数：4.卷积的计算过程：5.最大池化通常使用2×2 的窗口和步幅2，其目 的是将特征
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2023-10-07 21:33:46
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一、神经网络与卷积神经网络 0.DNN(MLP多层感知器)能用到计算机视觉上吗？为什么需要CNN DNN可以用在计算机视觉上， 1.卷积神经网络和人工神经网络的差异在哪里？ 为什么需要卷积神经网络。下面是一个32x32x3的图片，隐层一般为1024或者4096的维度。输入维度是4k左右，隐层在1024维度。这会导致过拟合和太大的计算量 2.层级结构 (1)保持了层级
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2023-08-24 09:42:40
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# Python实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测
## 引言
时间序列预测是数据科学中的重要任务之一。它涉及预测未来一段时间内的数据趋势和模式，可以应用于各种领域，例如金融、交通、气候等。传统的时间序列预测方法包括ARIMA、SARIMA等，但它们对于长期依赖性的建模能力有限。而卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域取得了巨大成功，因此将其应用于时间序列预测也具有潜力。
本文将介绍一种
原创
2023-09-12 06:18:08
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# 时间卷积神经网络（TCN）和权值相加
在深度学习领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）被广泛应用于图像处理任务，而时间卷积神经网络（Temporal Convolutional Network，TCN）则是专门用于处理时序数据的一种网络结构。TCN 通过利用卷积操作和权值相加的方式，能够有效地对时序数据进行建模和分析。本文将介绍 TCN 的原
原创
2023-07-16 17:44:54
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