QRNN

Python数据分析案例37——基于分位数神经网络(QRNN)的汇率预测

案例背景我导师的研究方向是少有的做"分位数回归"方向，作为研究机器学习深度学习方向的我自然就继承了这个特色，改进出了很多特殊结合方法，我会结合各种机器学习方法和各种分位数回归的方法。之前写过分位数随机森林，分位数XGboost，分位数Lightgbm的文章：Xgboost和Lightgbm结合分位数回归(机器学习与传统统计学结合)本次带来一个小案例，分位数神经网络，神经网络是最简单的MLP架构，也
阡之尘埃·2024-01-19 14:09

【深度学习系列（六）】：RNN系列（2）：RNN的基础单元之QRNN、IndRNN以及JANET

TableofContents一、QRNN1.1、QRNN网络结构二、IndRNN2.1、IndRNN网络结构三、JANET3.1、JANET网络结构一、QRNN1.1、QRNN网络结构QRNN(Quasi-RecurrentNeuralNetworks
wxplol·2023-01-31 14:24

QRNN(Quasi-Recurrent Neural Networks)

keras代码:https://github.com/DingKe/qrnnQRNN为LSTM加速算法,模型结构如下:qrnn第一层为卷积层,用于提取输入特征,第二层为pooling层,用于减少特征数目
imperfect00·2023-01-31 14:23

【[QRNN搭建][pynvrtc库] 记录解决“OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块”问题】

[QRNN搭建][pynvrtc库]记录解决“OSError:[WinError126]找不到指定的模块”问题问题1：非静态方法的forward不再支持问题2：[WinError126]找不到指定的模块问题
yogurt_lover·2023-01-31 14:22

LSTM的加速算法：QRNN和SRU

LSTM介绍及加速原理LSTM的公式可以表示如下所示，其中分别表示输入门，输出门，遗忘门。对LSTM还不熟悉的同学可以先阅读：理解LSTM网络或者直接阅读ChristopherOlah的原博文：UnderstandingLSTMNetworks从上述公式中，我们先来分析公式中各个部分的计算复杂度，记和的大小为，则大小也是，W的大小为：矩阵乘法【即式中标红部分】：次乘法表示两个向量相同位置的元素相乘
SYSU_BOND·2020-06-22 04:42

python常用函数进阶（1）

在今天的QRNN替代LSTM的过程中,为了能够将代码改写成Tacotron2中模块类的形式，以便于将QRNN嵌入进现有代码,学习了几种python函数和进阶用法：__call__()函数lambda函数
JeffreyLee·2019-07-23 15:00

BP神经网络回归---房价预测

神经网络回归BP神经网络+回归神经网络回归(QuantileRegressionNeuralNetwork,QRNN)是由Talor提出来的非参数非线性方法。
Chile_Wang·2019-06-14 14:00

BP神经网络回归---房价预测

神经网络回归BP神经网络+回归神经网络回归(QuantileRegressionNeuralNetwork,QRNN)是由Talor提出来的非参数非线性方法。
Chile_Wang·2019-06-14 14:00
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