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lstm时间序列预测
LSTM
参数问题——很多情况下
LSTM
中每个单元中的参数是相同的
至少我网上找到的代码是这样的一个完整的
LSTM
中可能有多个
LSTM
单元(Cell),每个单元接收一个时间步的输入。
GIS行者
·
2023-02-07 07:54
lstm
深度学习
人工智能
ODE网络:一场颠覆RNN的革命即将到来
\n递归神经网络及其近亲
LSTM
是人工智能自然语言处理应用程序的核心。与其他形式的人工智能相比,RNN-NLP在现实世界中的应用要多得多,包括使用卷积神经网络识别和处理图像。\n从某
flybirding1001
·
2023-02-07 07:22
LSTM
Cell中num_units参数解释
前言关于
LSTM
原理:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-
LSTM
s/关于
LSTM
原理(译文):https://blog.csdn.net
琥珀彩
·
2023-02-07 07:22
tensorflow
tensorflow
python
nlp
Pytorch 中
LSTM
Cell介绍
LSTM
和
LSTM
Cell的关系很显然,
LSTM
Cell是组成
LSTM
整个序列计算过程的基本组成单元,也就是进行sequence中一个word的计算
LSTM
Cellinput_size:wordembeddingdimhidden_size
Tianweidadada
·
2023-02-07 07:20
NLP
pytorch
LSTMCell
举例说明tf中
LSTM
Cell的cell、num_unit是什么意思
文章目录1.对于cell的解释2.对num_units参数的解释3.
LSTM
的每个cell参数共享1.对于cell的解释
LSTM
一般都会一连串的小团团,这一个个小团团就表示一个cell。如上图所示。
陈壮实的搬砖生活
·
2023-02-07 07:49
深度学习
深度学习
lstm
人工智能
李理:Caffe训练ImageNet简介及深度卷积网络最新技术
本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型,如CNN,RNN/
LSTM
,Attention等。本文为第13篇。
qunnie_yi
·
2023-02-07 07:15
深度学习
人工智能
机器学习
神经网络
caffe
对
LSTM
中间变量形状shape的理解, 附keras中
LSTM
的各个变量的shape理解
bs是批数量,length是预定义的最大序列长度,d是序列中每个step的维度(对于图像序列,可以理解为每一帧的特征向量维度).下面说对于bs中1个样本的情况,也就是shape为[1,length,d]
LSTM
五四三两幺-发射!
·
2023-02-06 18:22
keras
深度学习
LSTM
深度学习
RNN
人工智能
Input_shape参数
背景:在Keras中以
LSTM
层时作为输入层时,需要输入input_shape参数表明输入的形状。
方如一
·
2023-02-06 18:52
Python参数分析
lstm
keras
深度学习
keras.layers.
LSTM
、Dense等 传递input_shape参数给第一层
@创建于:20210413@修改于:20210413文章目录1、背景2、指定输入数据的尺寸3、核心网络层没有显式的input_shape,input_dim参数,如何传递的?4、*args与**kwargs使用4.1*args的用法4.2**kwargs的用法1、背景在keras.layers的Sequential顺序模型API中,顺序模型是多个网络层的线性堆叠,可以通过将层的列表传递给Seque
条件漫步
·
2023-02-06 18:52
深度学习
时序预测
LSTM
(units, input_shape=(window, feanum), return_sequences=True/False)
LSTM
(units,input_shape=(window,feanum),return_sequences=True/False)1.units:指的并不是一层
LSTM
有多少个
LSTM
单元,实际代表的是
凌凌漆1997
·
2023-02-06 18:52
python
lstm
结构图_
LSTM
模型结构的可视化
目录:1、传统的BP网络和CNN网络2、
LSTM
网络3、
LSTM
的输入结构4、pytorch中的
LSTM
4.1pytorch中定义的
LSTM
模型4.2喂给
LSTM
的数据格式4.3
LSTM
的output格式
weixin_39529463
·
2023-02-06 12:26
lstm结构图
pytorch
多层lstm
ReID中PCB模型输出维度
深度学习 | MATLAB Deep Learning Toolbox trainingOptions 参数设定
MATLABDeepLearningToolboxtrainingOptions设定训练参数trainingOptions运行环境MATLABDeepLearningToolbox是深度学习工具箱,可以构建
LSTM
机器学习之心
·
2023-02-06 12:19
#
DNN深度神经网络
trainingOptions
[动手学深度学习(PyTorch)]——梦开始的地方
目标:介绍深度学习经典和最新的模型LeNet、ResNet、
LSTM
、BERT.....机器学习基础损失函数、目标函数、过拟合、优化实践使用Pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果内容:深度学习基础
Star星屹程序设计
·
2023-02-06 10:48
动手学深度学习
深度学习
pytorch
人工智能
时间序列预测
的方法
时间序列预测
的方法
时间序列预测
的7种方法–标点符https://www.biaodianfu.com/python-time-series-forecasting-methods.html移动平均法:rolling
hanwanbing
·
2023-02-06 07:20
Python学习
python
利用
LSTM
神经网络预测股价走势
LSTM
神经网络长短期记忆(
LSTM
)神经网络属于循环神经网络(RNN)的一种,特别适合处理和预测与时间序列相关的重要事件。
Python中文社区
·
2023-02-06 01:41
深度学习
神经网络
python
机器学习
tensorflow
时间序列预测
| Python实现CNN-LSM模型
时间序列预测
时间序列预测
|Python实现CNN-LSM模型
时间序列预测
目录
时间序列预测
|Python实现CNN-LSM模型
时间序列预测
基本介绍环境准备程序设计数据处理模型搭建结果分析模型评估总结基本介绍这篇文章将带大家通过
小橘算法屋
·
2023-02-06 01:41
时间序列分析(Python)
深度学习算法
机器学习算法
python
深度学习
lstm
cnn
LSTM
股票价格预测
ID:399899注:这里使用的数据源是Tushare
LSTM
股票价格预测实验实验介绍使用
LSTM
进行股票价格的预测,用到的框架主要包括:TensorFlow2.0,主要用于深度学习算法的构建,本实验以
千世先森
·
2023-02-06 01:40
股票
金融
python
数据分析
tensorflow
lstm
AI全频带实时降噪
全频带(48k)降噪;支持实时;对音乐进行全保留;降噪前向推理不依赖任何第三方;标准c/c++编写,支持跨平台处理速度快,CPU消耗低抑制生活中各类场景噪音;数据:训练数据550小时模型:主要采用CNN+
LSTM
长风浮云
·
2023-02-06 00:56
AttributeError: ‘Node‘ object has no attribute ‘output_masks‘
fromtensorflow.keras.layersimportMasking,Dense,Input,Flattenfromtensorflow.keras.layersimportConv1D,GlobalMaxPooling1D,Embedding,Dropout,
LSTM
加油上学人
·
2023-02-05 23:06
问题解决
Keras
tensorflow
【原创推荐】 计算机毕业设计之Python+Spark+
LSTM
电商爬虫 商品推荐系统 商品评论情感分析 电商大数据 电商推荐系统 大数据毕业设计
开发技术Hadoop、Spark、SparkSQL、Python、MySQL、协同过滤算法(基于用户+基于物品)、
LSTM
情感分析、Python爬虫、echarts、阿里云短信接口、支付宝沙箱支付、百度
haochengxu2022
·
2023-02-05 20:24
推荐系统
数据分析
机器学习
大数据
python
spark
kashgari学习笔记-1
fromkashgari.corpusimportSMP2018ECDTCorpusimportkerasimportkashgarifromkashgari.tasks.classificationimportBi
LSTM
_Modelfromkashgari.callbacksimportEvalCallBackimportlogginglogging.basicConfig
Andy9918
·
2023-02-05 18:16
Pytorch 常用函数汇总
1.
lstm
=nn.
LSTM
(input_size=input_size,hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers,batch_first=True,dropout
lcwy220
·
2023-02-05 16:17
pytorch
2018-04-25 第五周
首先,划分数据集,按照上述的比例,源数据:71532条,训练集;50000条,测试集:20000条没有在原始数据集划分,而是在数据递交中划分,因为
lstm
需要循环训练,因此需要在源数据的基础上取余操作:
hobxzzy
·
2023-02-05 16:32
基于神经网络算法
LSTM
模型对股票指数进行预测
资源下载地址:https://download.csdn.net/download/sheziqiong/86813208资源下载地址:https://download.csdn.net/download/sheziqiong/86813208神经网络算法对股票的预测背景在复杂的股票市场环境中,神经网络算法在股票预测中已经得到了广泛使用,这是由于其自身具有较好的学习性能和高度的模拟能力,相对于传统
biyezuopinvip
·
2023-02-05 16:11
神经网络
算法
lstm
股票预测
股票指数预测
1024程序员节
深度学习-GRU
GRU介绍GRU是新一代的递归神经网络,也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的,与
LSTM
非常相似。相比
LSTM
,GRU摆脱了cell状态,使用隐藏状态来传输信息。
Hank0317
·
2023-02-05 15:46
深度学习
深度学习
gru
人工智能
NLP文本分类--RNN(
LSTM
) ATTENTION
开篇文章参考:https://www.jianshu.com/p/8b78ac379e3a文本分类是NLP中的一个重要方向,它是智能问答、情感分析的基础。在未来自然语言处理的接触、学习中将持续在该方向上写一些文章总结。在前述的ATT-CNN中,参考了一篇文章是RNN-ATTENTION。在很早之前就对RNN有过一些了解但是知之甚少,概念也很不清楚,本篇决定在实现RNN_ATTENTION的同时,再
愿better
·
2023-02-05 14:15
Pytorch学习之
LSTM
预测航班
LSTM
长短时神经网络预测航班序列本文通过
LSTM
长短时记忆神经网络,来预测航班信息。
骆旺达
·
2023-02-05 14:49
请你说说CNN,RNN,
LSTM
,Transformer之间的优缺点
解题思路CNN概念:传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层,其中隐藏层的层数按需决定。而卷积神经网络CNN,在传统的多层神经网络基础上,全连接层前面加入了部分连接的卷积层、激活层和池化层操作,使得实际应用场景中能够构建更加深层、功能更强大的网络。CNN优点:CNN主要用于识别位移、缩放及其它扭曲不变性的二维图形。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习,所以能够避免显示的特征抽取,
松鼠协会总动员
·
2023-02-05 13:50
算法
lstm
rnn
cnn
4. RNN网络架构解读|词向量模型|模型整体框架|训练数据构建|CBOW和Skip-gram模型|负采样方案
-
LSTM
网络是在Rnn网络的基础上进行改进的,加上一
Micoreal
·
2023-02-05 11:31
机器学习
深度学习
rnn
深度学习
神经网络
时间序列预测
问题简介简单来说,时间序列是按照时间顺序,按照一定的时间间隔取得的一系列观测值,比如我们上边提到的国内生产总值,消费者物价指数,利率,汇率,股票价格等等。时间间隔可以是日,周,月,季度,年等。那么如何进行时间序列分析分析呢?通常来说我们尝试找出序列值在过去所呈现的特征模式,假定这种模式在未来能够持续,进而对未来进行预测。时间序列基本特征包括:趋势性,序列相关性,随机性。基本概念趋势性是指序列整体上
why151
·
2023-02-05 09:00
人工智能
python
时间序列预测
问题数据预处理
初看题目大家或许会感到奇怪,这
时间序列预测
问题需要单独列一节讲数据预处理吗?具体问题具体分析嘛!话是这么讲没错,但是我们为什么不做一个model,后面遇到了类似问题,稍事修改一下岂不美哉?
zhfish
·
2023-02-05 06:32
LSTM
1.什么是
LSTM
在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。
Jarkata
·
2023-02-05 04:02
CNN做
时间序列预测
_关于
时间序列预测
的一些总结
时间序列预测
分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。
weixin_39976748
·
2023-02-04 19:57
CNN做时间序列预测
python
时间序列预测
之时间索引生成
时间序列简介时间序列是时间间隔不变的情况下收集的时间点集合,没有其他数据辅助。这些集合被分析用来了解长期发展趋势,为了预测未来或者表现分析的其他形式。那么时间序列与线性回归有什么区别呢?1、时间序列是跟时间有关的。所以基于线性回归模型的假设:观察结果是独立的。在这种情况下是不成立的。2、随着上升或者下降的趋势,时间序列数据集越大,越体现出季节性或年周期性趋势的形式,如:特定时间框架的具体变化,与一
CherryWWW
·
2023-02-04 18:37
已写博客目录
BP神经网络和SVM实现
时间序列预测
(2019-03-23)配电网潮流计算(2019-03-23)用CNN做电能质量扰动分类(2019-03-28)LightGBM实现
时间序列预测
(2019-04-02
南海金雕
·
2023-02-04 18:08
DeepAR论文笔记
研究动机在近年来,
时间序列预测
出现新局面:海量(上千甚至是上百万)相关时间序列的预测。例如,预测城市中每户居民的用电量,大型零售商所有商品的销量等。
楚江客
·
2023-02-04 16:52
序列数据
回归分析
数据类
python
数据挖掘
深度学习
神经网络
机器学习
【2022.3】numpy.core.multiarray failed to import 报错解决方法
numpy.core.multiarrayfailedtoimport的错误原因有很多,这个是我在运行python时出现的错误,如果你和我的ERROR内容相同,这篇博客应该能解决你的问题我在做
LSTM
时
努力找学上ing
·
2023-02-04 09:35
python小问题
python
大数据
深度学习面试总结-3 权重初始化和激活函数
权重初始化和激活函数:让训练更加稳定目标:让梯度值在合理的范围内例如[1e-6,1e3]1.将乘法变加法例如ResNet,
LSTM
2.归一化例如梯度归一化,梯度裁剪3.合理的权重初始化和激活函数。
weixin_44351910
·
2023-02-04 08:06
深度学习面试总结
深度学习
人工智能
LSTM
中的归一化与反归一化问题、预测未来值问题
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、
LSTM
为什么要进行归一化,以及如何反归一化?
努力学计算机的菜鸡
·
2023-02-04 07:27
lstm
深度学习
机器学习
keras实现简单
lstm
_
LSTM
的时序应用
RNN与
LSTM
在上一讲中,我们简单介绍了RNN的思想。RNN是一种使用类似链表的形式、具有一定记忆能力的网络模型。对于具有序列性的样本数据,记住过去的信息对预测当前状态是非常必要的。
weixin_39892481
·
2023-02-04 07:55
keras实现简单lstm
lstm
keras
权重
理解
tensorflow
lstm从隐状态到预测值
python交通流预测算法_基于遗传算法优化
LSTM
神经网络的交通流预测方法与流程...
本发明涉及深度学习方法和交通流预测等技术领域,具体涉及一种基于遗传算法优化
LSTM
神经网络的交通流预测方法。背景技术:短时交通流的预测是交通管理部门采取交通控制和诱导措施的重要依据。
weixin_39999781
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2023-02-04 07:25
python交通流预测算法
lstm
需要优化的参数_基于
LSTM
循环神经网络的主机健康度预测
伴随企业业务的不断扩大,业务IT支撑系统规模及平台组件架构数量对应激增,其中作为基础资源之一的主机数量也程指数级增加,与此同时业务对系统资源的需求和敏感度也伴随业务规模的增加而越发的苛刻。运维团队对系统可用性的保障也如履薄冰,每一个可能的异常情况都应该被及时发现,及时响应,及时处理,以保障系统和服务的稳定高效运行,给客户良好的使用体验。为了保障基础资源之一主机的稳定可靠,笔者对运行中的主机健康度做
weixin_39524703
·
2023-02-04 07:24
lstm需要优化的参数
sklearn中
lstm
_
LSTM
的时序应用
RNN与
LSTM
在上一讲中,我们简单介绍了RNN的思想。RNN是一种使用类似链表的形式、具有一定记忆能力的网络模型。对于具有序列性的样本数据,记住过去的信息对预测当前状态是非常必要的。
小温小台
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2023-02-04 07:24
sklearn中lstm
基于
LSTM
模型的共享自行车需求预测
公众号:尤而小屋作者:Peter编辑:Peter大家好,我是Peter~今天给大家带来一篇新的kaggle数据分析实战案例:基于长短期记忆网络(
LSTM
)模型的伦敦自行车需求预测分析。
尤尔小屋的猫
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2023-02-04 07:52
lstm
深度学习
机器学习
LSTM
多变量预测时,反归一化不能还原到原来的值
1.出现问题数据归一化程序当
LSTM
为单变量时,该程序可以正常反归一化得到原来的result。但是当
LSTM
为多变量输入时,该程序反归一化的值与原来值相差非常大。
呀杏
·
2023-02-04 07:12
人工智能问题
lstm
算法
人工智能
python
深度学习
LSTM
_IBM股价预测
RNN——
LSTM
原理
LSTM
:longshorttermmemory长短期记忆
LSTM
内部结构cellstate单元状态forgergate:控制C上的状态,哪些信息可以往后传inputgateoutputgate
LSTM
非畅6 1
·
2023-02-04 00:32
lstm
人工智能
深度学习-
LSTM
RNN存在的不足1.由于梯度消失等原因,RNN难以处理长序列,具有遗忘性,最后的状态中短期的记忆影响占比较大。即RNN只对近期历史信息敏感,容易遗忘早期历史信息。2.RNN网络,在时间上是串联关系,离当前时间越远的隐藏层的输出,对当前隐藏层的输出影响越小。RNN无法根据不同词本身的重要性来对当前的输出产生影响。RNN对所有输入具有同等的特征提取的能力,对于一句话中的所有单词,都会提取它们的特征,并
Hank0317
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2023-02-03 17:05
深度学习
深度学习
lstm
rnn
异构图神经网络(2)Heterogeneous Graph Neural Network
HeterogeneousGraphNeuralNetwork是发表在KDD2019的一篇文章,提出了HetGNN模型,采用
LSTM
进行节点级别的聚合,采用注意力机制进行语义级别的聚合。
文件夹66
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2023-02-03 11:16
图神经网络
机器学习
图像算法工程师的一般要求
tensorflow,pytorch,caffe;(4)了解GPU编程基础;(5)掌握Linux系统下的常用开发指令;(6)良好的英语阅读能力;(7)掌握常用的数据结构算法;(8)熟悉深度学习算法,如CNN,RNN,
LSTM
全息数据
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2023-02-03 10:03
深度学习
图像算法
深度学习
机器学习
图像识别
神经网络
tensorflow
Transformer Net
Transformer优点:是基于self-attetion的,self-attention的确有着cnn和
lstm
都没有的优势,比如比cnn看得更宽更远,比
lstm
训练更快;重复累加多层multi-headself-attetion
冷落清秋节
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2023-02-03 07:58
神经网络
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