学习神经网络 想拿lstm 做回归, 网上找demo 基本三种: sin拟合cos 那个, 比特币价格预测(我用相同的代码和数据没有跑成功, 我太菜了)和keras 的一个例子 我基于keras 那个实现了一个, 这里贴一下我的代码. import numpy as np np.random.seed(1337) from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import…

接上回, 这次做了一个多元回归 这里贴一下代码 import numpy as np np.random.seed(1337) from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Activation from keras.layer…

摘要:本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测. 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 十四.循环神经网络LSTM RNN回归案例之sin曲线预测 丨[百变AI秀]>,作者:eastmount. 一.RNN和LSTM回顾 1.RNN (1) RNN原理 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.假设有一组数据data0.data1.data2.data3,使用同一个神经网络预测它们,得到对应的结果.如果数据之间是有关系的,比如…

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理 最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输…

本文英文原文出自这里, 这个博客里面的内容是Java开源, 分布式深度学习项目deeplearning4j的介绍学习文档. 简介: 一般来说, 神经网络常被用来做无监督学习, 分类, 以及回归. 也就是说, 神经网络可以帮助对未标记数据进行分组, 对数据进行分类, 或者在有监督训练之后输出连续的值. 典型的神经网络在分类方面的应用, 会在网络的最后一层使用逻辑回归分类器(之类)的将连续(continue)的值转换成为离散值如: 0/1, 比如, 给定一个人的身高, 体重, 以及年龄, 你可以给出…

单向LSTM笔记, LSTM做minist数据集分类 先介绍下torch.nn.LSTM()这个API 1.input_size: 每一个时步(time_step)输入到lstm单元的维度.(实际输入的数据size为[batch_size, input_size]) 2. hidden_size: 确定了隐含状态hidden_state的维度. 可以简单的看成: 构造了一个权重, 隐含状态 3 . num_layers: 叠加的层数.如图所示num_layers为 3 4. batch_firs…

基本思路: 每个评论取前200个单词.然后生成词汇表,利用词汇index标注评论(对 每条评论的前200个单词编号而已),然后使用LSTM做正负评论检测. 代码解读见[[[评论]]]!embedding层本质上是word2vec!!!在进行数据降维,但是不是所有的LSTM都需要这个,比如在图像检测mnist时候,就没有这层! import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.learn.python import learn from sklearn…

1 一元线性回归 线性回归是一种简单的模型,但受到广泛应用,比如预测商品价格,成本评估等,都可以用一元线性模型.y = f(x) 叫做一元函数,回归意思就是根据已知数据复原某些值,线性回归(regression)就是用线性的模型做回归复原. 基本思想:已知一批(x, y)来复原另外未知的值,例如(1,1),(2,2),(3,3),那么(4,?),大家很容易知道(4,4),这就是一元线性回归求解问题 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl…

咸鱼了半个多月了,要干点正经事了. 最近在帮老师用神经网络做多变量非线性的回归问题,没有什么心得,但是也要写个博文当个日记. 该回归问题是四个输入,一个输出.自己并不清楚这几个变量有什么关系,因为是跟遥感相关的,就瞎做呗. 数据预处理的选择 刚开始选取了最大最小值的预处理方法,调了很久的模型但是最后模型的输出基本不变. 换了z-score的预处理方法,模型的输出才趋于正常. 损失函数的选择 对于回归问题,常用的损失函数有三种,一个是平方误差函数,一个是绝对值误差函数,还有一个是交叉熵函数. 在其…

问题:航班乘客预测 数据:1949 到 1960 一共 12 年,每年 12 个月的数据,一共 144 个数据,单位是 1000 下载地址 目标:预测国际航班未来 1 个月的乘客数 import numpy import matplotlib.pyplot as plt from pandas import read_csv import math from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from ke…