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lstm时间序列预测
RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0
问题描述:device="cuda:0"y_hat,hidden=my_
LSTM
(test_x)#这里加to(device)的原因在于为在GPU上,test_x是在CPU上的,所以需要统一到GPU上面y_hat
淮雵的Blog
·
2023-01-31 11:39
python
深度学习
解决:- SPY: No data found for this date range, symbol may be delisted报错
importpandasaspdfromstatsmodels.tsa.stattoolsimportadfullerimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFfromblitz.modulesimportBayesian
LSTM
fromblitz.util
淮雵的Blog
·
2023-01-31 11:38
python
机器学习
深度学习
TensorRT采坑api
工具对接TensorFlow采坑APInvinfer1::INetworkDefinitionaddInputaddReduceaddShuffledynamicreshape算子addPluginV2
LSTM
CatkinLX
·
2023-01-31 10:28
coding
nvidia
深度学习
维特比(Viterbi)算法
我个人用得最多就是与Bi
LSTM
+CRF模型的结合,比如命名实体识别、分词等,计算了每个token的归一化概率矩阵和转移概率矩阵之后,最后根据维特比算法得到整个文本句子的最优概率输出。
我就算饿死也不做程序员
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2023-01-31 08:20
自然语言处理
viterbi
动态规划
维特比算法
最优路径
自然语言处理
pytorchDataLoader中调整数据长度不一致问题(
lstm
等)
数据长度不一致用pytorch做rnn的时候,如果输入数据不一样长,可以用两种方式解决。一种是自定义collate方法,#自定义collate_fndataloader.DataLoader(dataset,4,True,collate_fn=my_collate)然后里面写数据和标签载入方式即可defmy_collate(batch):data=[item[0]foriteminbatch]ta
活塞君
·
2023-01-31 08:06
python
pytorch
深度学习
lstm
pytorch
python
LSTM
多变量单步预测空气质量(1---》1)
前言
LSTM
航空乘客预测单步预测的两种情况。简单运用
LSTM
模型进行预测分析。加入注意力机制的
LSTM
对航空乘客预测采用了目前市面上比较流行的注意力机制,将两者进行结合预测。
nsq1101
·
2023-01-31 08:25
时间序列预测
机器学习算法研究
Python基础学习
lstm
深度学习
时间序列
神经网络
tensorflow2.0北大课程笔记(三)
预测字母实现代码循环计算过程,连续输入四个字母,预测下一个字母记忆体第一次更新(输入b)第二次更新(输入c)第三次更新(输入d)第四次更新(输入e)最后输出jupyter代码实现embeding课程讲解
LSTM
cmzz
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2023-01-31 08:17
机器学习
神经网络
人工智能
tensorflow
使用
LSTM
深度学习模型进行温度的时间序列单步和多步预测
本文的目的是提供代码示例,并解释使用python和TensorFlow建模时间序列数据的思路。本文展示了如何进行多步预测并在模型中使用多个特征。本文的简单版本是,使用过去48小时的数据和对未来1小时的预测(一步),我获得了温度误差的平均绝对误差0.48(中值0.34)度。利用过去168小时的数据并提前24小时进行预测,平均绝对误差为摄氏温度1.69度(中值1.27)。所使用的特征是过去每小时的温度
沐阳zz
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2023-01-31 07:16
机器学习
lstm
单步预测
#
lstm
单步预测importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimporttensorflowastffromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromtensorflow.kerasimportlayers
Ling_Ze
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2023-01-31 07:05
深度学习
lstm
深度学习
Transformer详解(三):Transformer 结构
整体结构Transformer整体结构宏观上看是一个Encoder-Decoder结构,只不过这个结构完全抛弃了常见的RNN,
LSTM
等结构。Transformer整体结构图中左边部分为Encod
Max_7
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2023-01-31 03:39
时间序列分析 | Python实现SSA奇异谱时间序列分解(分解为周期序列和趋势序列的和)
分解为周期序列和趋势序列的和)目录时间序列分析|Python实现SSA奇异谱时间序列分解(分解为周期序列和趋势序列的和)基本介绍算法流程程序设计案例分析参考资料基本介绍时间序列分解是时序分析中的重要方法,广泛应用于
时间序列预测
小橘算法屋
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2023-01-30 22:41
时间序列分析(Python)
数据变换分解
python
机器学习
SSA奇异谱
时间序列分解
高频面试题
产生:反向传播+梯度下降解决:减小层数;调整学习率;跳过连接(shortcut),
lstm
,batchnorm3、rnn梯度消失有何不同维度不同:时间维度(会消失),纵向维度含义不同:重要信息的消失4、
wenyilab
·
2023-01-30 21:55
<论文复现>conv
lstm
+uet车道线检测pytorch
论文标题《基于深度学习的无人驾驶汽车车道跟随方法》,仅对UNET_c复现,使用pytorch1.网络结构2.复现思路基于unet模型复现,加入conv
lstm
层block,因为使用pytorch进行组合的代码并没有
qq_30558045
·
2023-01-30 20:21
python
lstm
pytorch
gru
GPT:Generative Pre-Training改善语言理解
像
LSTM
结构的模型也使用预训练进行了提升,但是因为
LSTM
限制其预测能力。GPT采用的transformerdecoder结构。监督训练微调
AI强仔
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2023-01-30 20:47
transformer
人工智能
NLP
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(
LSTM
)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据
p=23689最近我们被客户要求撰写关于
LSTM
的研究报告,包括一些图形和统计输出。
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2023-01-30 20:41
数据挖掘深度学习
lstm
调节超参数的注意事项
以下是手动优化RNN超参数时需要注意的一些事:小心出现过拟合,这通常是因为神经网络在“死记”定型数据。过拟合意味着定型数据的表现会很好,但网络的模型对于样例以外的预测则完全无用。正则化有好处:正则化的方法包括l1l1l1、l2l2l2和丢弃法等。保留一个神经网络不作定型的单独测试集。网络越大,功能越强,但也更容易过拟合。不要尝试用10,000个样例来学习一百万个参数参数>样例数=问题。数据基本上总
鱼吐泡泡水
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2023-01-30 17:12
深度学习
神经网络
深度学习
【自然语言处理】情感分析(五):基于 BERT 实现
自然语言处理】情感分析(一):基于NLTK的NaiveBayes实现【自然语言处理】情感分析(二):基于scikit-learn的NaiveBayes实现【自然语言处理】情感分析(三):基于Word2Vec的
LSTM
皮皮要HAPPY
·
2023-01-30 15:16
神经网络
深度学习
自然语言处理
自然语言处理
bert
深度学习
情感分析
预训练模型
命名实体识别Bi
LSTM
-CRF代码实现
命名实体识别Bi
LSTM
-CRF代码实现–潘登同学的NLP笔记文章目录命名实体识别Bi
LSTM
-CRF代码实现--潘登同学的NLP笔记条件随机场概述直观的例子CRF的特征函数们举些例子对比逻辑回归对比HMMBi
lstm
-CRF
PD我是你的真爱粉
·
2023-01-30 08:09
Tensorflow
机器学习
算法
人工智能
PyTorch中CRF层
注:本篇文章假设你已经看过CRF(条件随机场)与Viterbi(维特比)算法原理详解(侵权则删),但是对Pytorch的Tutorials中Bi
LSTM
-CRF中关于CRF的代码还有些许的疑惑。
大龙哥。
·
2023-01-30 08:06
自然语言处理
pytorch
CRF原理和代码实现
既然是给字符(token)做分类,很自然地会想到
LSTM
,BERT等特征提取器。假定表征一个中文序列的ten
haroldLiu001
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2023-01-30 08:04
自然语言处理
人工智能
nlp
时间序列预测
方法之 DeepState
最近打算分享一些基于深度学习的
时间序列预测
方法。这是第二篇。
虚胖一场
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2023-01-30 08:02
时间序列预测与分析
机器学习
深度学习
tensorflow
神经网络
LGnet——具有缺失值的多变量
时间序列预测
的局部和全局时间动力学联合建模
LGnet——具有缺失值的多变量
时间序列预测
的局部和全局时间动力学联合建模JointModelingofLocalandGlobalTemporalDynamicsforMultivariateTimeSeriesForecastingwithMissingValues
卉卉卉大爷
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2023-01-30 08:31
深度学习
机器学习
DeepGLO:Think Globally, Act Locally: A Deep Neural Network Approachto High-Dimensional Time Series
解决问题1.多维
时间序列预测
比如Amazon需要预测同一个商品类中所有未来商品的需求,这些商品需求时间序列是具有相关性的,预测未来需求的时候同时考虑相关的时间序列历史数据能提高预测精度。
几多可爱
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2023-01-30 08:30
时间序列分析
论文研读
算法
python
数据挖掘
深度学习
【时序】DeepGLO:可以学习全局依赖和局部信息的多
时间序列预测
模型
论文名称:ThinkGlobally,ActLocally:ADeepNeuralNetworkApproachtoHigh-DimensionalTimeSeriesForecasting论文下载:https://arxiv.org/abs/1905.03806论文年份:NeurIPS2019论文被引:134(2022/04/21)论文代码:https://github.com/rajatsen
datamonday
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2023-01-30 08:00
时间序列分析(Time
Series)
论文阅读(Paper)
时间序列预测
TCN
矩阵分解
因果卷积
WDK学习笔记第一周
文章目录摘要一、对PM2.5预测的论文的总结1.1背景1.2PM2.51.3综述1.4对桂林空气质量文章的总结1.4.1空气质量变化1.4.2污染物扩散的影响因素二、
LSTM
与GRU原理详述2.1
LSTM
2.2GRU
原来如此-
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2023-01-30 07:34
笔记
深度学习
自然语言处理
神经网络
用Python预测「周期性时间序列」的正确姿势
这是当初刚进公司时,leader给的一个独立练手小项目,关于
时间序列预测
,情景比较简单,整个过程实现下来代码也仅100多行,但完成过程中踩了很多坑,觉的有必要分(tu)享(cao)一下。
双er
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2023-01-30 05:06
深度盘点
时间序列预测
方法
本篇介绍时间序列的定义、任务、构成以及预测方法,主要是基本概念的介绍和理解。时间序列定义时间序列,通俗的字面含义为一系列历史时间的序列集合。比如2013年到2022年我国全国总人口数依次记录下来,就构成了一个序列长度为10的时间序列。专业领域里,时间序列定义为一个随机过程,是按时间顺序排列的一组随机变量的序列集,记为。并用或者表示该随机序列的N有序观测值。这里有两个概念,随机变量和观测值。随机变量
Python数据挖掘
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2023-01-30 04:15
机器学习
概率论
人工智能
让机器读懂人心,
lstm
实现中英文情感倾向分析
让你听见你想要听见的,让你看见你想要看见的。Joi能满足你的一切幻想。--《银翼杀手2049》在这部电影中,用程序设定的虚拟人物,时时刻刻的与主角进行情感沟通,甚至产生了亲密的感情,或许这个在未来真的能够实现。现在转到现实中来,近两年AI的热度暴涨,其中自然语言处理也是研究的重点,现在显然已经有非常显著的效果。情感在人类信息沟通的意义情感对于人类的社交、表达、记忆、决策和感知上都有很重要的作用,有
ElliottsSu
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2023-01-29 23:39
小黎的Ally第三期课程
S型道路长短时记忆网络,
LSTM
,预测交通车的轨迹模糊逻辑工具箱决策有了决策横向规划、纵向规划chaseplot画追逐图路径是不包含时间信息的,轨迹是包含的1.2创建S型道路自动换道场景默认采样时间0.01s2.1RNN
悄悄笙箫
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2023-01-29 21:27
日记
python 时间序列prophet 模型分析_Prophet:教你如何用加法模型探索时间序列数据...
加法模型可以快速构建与部署,并解释和预测不确定性,是我们进一步采用
LSTM
等深度模型进行建模的基础。时间序列是我们日常生活中最常
weixin_39793319
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2023-01-29 20:35
python
时间序列prophet
模型分析
Python基于
LSTM
预测特斯拉股票
Python基于
LSTM
预测特斯拉股票提示:前言Python基于
LSTM
预测特斯拉股票股票预测是指:对股市具有深刻了解的证券分析人员根据股票行情的发展进行的对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。
生活明朗,万物可爱,人间值得,未来可期
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2023-01-29 19:20
python
lstm
tensorflow
时间序列预测
时间序列预测
问题
时间序列预测
法其实是一种回归预测方法,属于定量预测,其基本原理是:一方面承认事物发展的延续性,运用过去的时间序列数据进行统计分析,推测出事物的发展趋势;另一方面充分考虑到由于偶然因素影响而产生的随机性
xiuyvshu
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2023-01-29 16:46
机器学习
基于Transformer的
时间序列预测
模型
1一些准备的说明为了便于读者理解,笔者将采取一个盾构机掘进参数预测的实际项目进行Transformer模型的说明。此外,该贴更多用于本人的学习记录,适合于对Transformer模型已经有一定了解的读者。此此次外,不定期更新中。一些参考与图片来源:Transformer论文链接transformer的细节到底是怎么样的?深入理解Transformer及其源码解读Informer论文链接1.1采用的
xiyanjoy
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2023-01-29 14:32
transformer
深度学习
python
时间序列预测
方法之 Transformer
最近打算分享一些基于深度学习的
时间序列预测
方法。这是第三篇。前面介绍的DeepAR和DeepState都是基于RNN的模型。RNN是序列建模的经典方法,它通过递归来获得序列的全局信息,代价是无法并行。
虚胖一场
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2023-01-29 14:32
时间序列预测与分析
机器学习
深度学习
算法
RNN、
LSTM
及GRU的理解学习笔记
89894058https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9376021.htmlhttp://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-
LSTM
s
꯭A
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2023-01-29 14:24
神经网络
深度学习
机器学习
RNN学习笔记(六)-GRU,
LSTM
代码实现
RNN学习笔记(六)-GRU,
LSTM
代码实现在这篇文章里,我们将讨论GRU/
LSTM
的代码实现。
rtygbwwwerr
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2023-01-29 14:19
机器学习
机器学习
GRU
神经网络
RNN
读书笔记-深度学习入门之pytorch-第五章(含循环实现手写数字识别)(
LSTM
、GRU代码详解)
目录1、RNN优点:(记忆性)2、循环神经网络结构与原理3、
LSTM
(长短时记忆网络)4、GRU5、
LSTM
、RNN、GRU区别6、收敛性问题7、循环神经网络Pytorch实现(1)RNN、
LSTM
、GRU
ZDA2022
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2023-01-29 14:48
机器学习
机器学习
深度学习
jupyter
lstm
循环神经网络
机器学习笔记:GRU
1
LSTM
复习机器学习笔记RNN初探&
LSTM
_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客中,我们使用的是这样的一张图来说明
LSTM
:这里为了和GRU有一个比较,使用如下的图表示
LSTM
,意思是一样的,绿色和紫色的部分是二者的对照关系
UQI-LIUWJ
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2023-01-29 14:17
机器学习
机器学习
回归
人工智能
机器学习笔记(12)图解
LSTM
与GRU的区别以及各单元公式推导
发现无论哪场面试,
LSTM
与GRU的细节区分被提问的概率都很高,今天简单分析一下参考资料:https://m.sohu.com/a/336551522_99979179https://www.jianshu.com
是魏小白吗
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2023-01-29 14:47
机器学习中的思考
机器学习
时间序列分析 | RBF径向基神经网络
时间序列预测
(Matlab完整程序)
时间序列分析|RBF径向基神经网络
时间序列预测
(Matlab完整程序)目录时间序列分析|RBF径向基神经网络
时间序列预测
(Matlab完整程序)预测结果评价指标模型介绍完整程序预测结果评价指标训练集数据的
小橘算法屋
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2023-01-29 14:15
时间序列分析(Matlab)
RBF
径向基神经网络
时间序列预测
Matlab完整程序
机器学习实战(第二版)读书笔记(2)——
LSTM
&GRU
刚接触深度学习半年的时间,这期间有专门去学习
LSTM
,这几天读机器学习实战这本书的时候又遇到了,感觉写的挺好的,所以准备结合本书写一下总结方便日后回顾。如有错误,欢迎批评指正。
爱晒太阳的胖子
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2023-01-29 14:37
机器学习
lstm
gru
DeepTime:
时间序列预测
中的元学习模型
该模型是
时间序列预测
的元学习公式协同作用的一个很好的例子。
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2023-01-29 11:24
【Pytorch项目实战】之自然语言处理:RNN、
LSTM
、GRU、Transformer
文章目录自然语言处理算法一:循环神经网络(RecurrentNaturalNetwork,RNN)算法二:长短时记忆神经网络(LongShort-TermMemory,
LSTM
)算法三:门控循环单元神经网络
胖墩会武术
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2023-01-29 11:11
Pytorch项目实战
深度学习
rnn
pytorch
自然语言处理
深度学习总结
文章目录前言一、机器学习的概念二、机器学习的三个步骤三、Regression四、Classification五、DeepLearning六、CNN七、RNN八、
LSTM
九、Transformer十、GAN
MoxiMoses
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2023-01-29 08:11
机器学习
深度学习
【自然语言处理】情感分析(四):基于 Tokenizer 和 Word2Vec 的 CNN 实现
自然语言处理】情感分析(一):基于NLTK的NaiveBayes实现【自然语言处理】情感分析(二):基于scikit-learn的NaiveBayes实现【自然语言处理】情感分析(三):基于Word2Vec的
LSTM
皮皮要HAPPY
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2023-01-29 07:54
自然语言处理
神经网络
深度学习
自然语言处理
word2vec
cnn
tokenizer
情感分析
【自然语言处理】情感分析(三):基于 Word2Vec 的
LSTM
实现
情感分析(三):基于Word2Vec的
LSTM
实现本文是情感分析系列的第333篇,前两篇分别是:【自然语言处理】情感分析(一):基于NLTK的NaiveBayes实现【自然语言处理】情感分析(二):基于
皮皮要HAPPY
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2023-01-29 07:24
自然语言处理
神经网络
自然语言处理
word2vec
lstm
情感分析
神经网络
检信ALLEMOTION语音情感识别关键技术介绍
通过利用面向
LSTM
-CTC时序深度学习语音情感识别模型,以及联结主义时间分类(Connectionisttemporalclassification,CTC)方法自动对齐能力将情感标签对齐到语音中的情感帧上
weixin_42466538
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2023-01-29 07:37
人工智能
心理分析
语音心理分析
语音识别
深度学习
人工智能
基于CNN-
Lstm
负荷预测(Python代码实现)
本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4python代码、数据1概述利用cnn-
Lstm
提取深层特征,concatenate进行特征融合,进入attention机制,最终输出负荷数值input.py
荔枝科研社
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2023-01-29 03:47
#
电气论文代码
python
cnn
lstm
Attention-
LSTM
模型的python实现
1.模型结构Attention-
LSTM
模型分为输入层、
LSTM
层、Attention层、全连接层、输出层五层。
m0_49558200
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2023-01-29 03:42
lstm
深度学习
机器学习
python
大数据
GRU详解
GRU是
LSTM
的一个变种,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。GRU和
LSTM
在很多情况下实际表现上相差无几,但是GRU计算更简单,更易于实现。
ZhangJingHuaJYO
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2023-01-28 17:31
深度学习
gru
lstm
深度学习
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