众所周知,LSTM的一大优势就是其能够处理变长序列.而在使用keras搭建模型时,如果直接使用LSTM层作为网络输入的第一层,需要指定输入的大小.如果需要使用变长序列,那么,只需要在LSTM层前加一个Masking层,或者embedding层即可. from keras.layers import Masking, Embedding from keras.layers import LSTM model = Sequential() model.add(Masking(mask_value=

一.为什么RNN需要处理变长输入 假设我们有情感分析的例子,对每句话进行一个感情级别的分类,主体流程大概是下图所示: 思路比较简单,但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候,我们会遇到多个训练样例长度不同的情况,这样我们就会很自然的进行padding,将短句子padding为跟最长的句子一样. 比如向下图这样: 但是这会有一个问题,什么问题呢?比如上图,句子“Yes”只有一个单词,但是padding了5的pad符号,这样会导致LSTM对它的表示通过了非常多无用的字符,这样得到的句子表示就

一开始写这篇随笔的时候还没有了解到 Dateloader有一个 collate_fn 的参数,通过定义一个collate_fn 函数,其实很多batch补齐到当前batch最长的操作可以放在collate_fn 里面去,这样代码在训练和模型中就可以更加简洁.有时间再整理一下这个吧. _________________________________________ 使用的主要部分包括:Dateset. Dateloader.MSELoss.PackedSequence.pack_padded_s

在本节中,我们会讨论序列的长度是变化的,也是一个变量 we would like the length of sequence,n,to alse be a random variable 一个简单的解决方案是,我们经常定义define Xn=STOP,STOP是一个特殊的标志(where STOP is a special symbol) 在了解了上述的定义之后,我们像上一节当中讲到的那样,使用马尔可夫过程: 可以看出来,在这里使用的是二阶马尔可夫过程.二阶马尔可夫就是假设当前的词与它前面的两

在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中,我们总结了对RNN模型做了总结.由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常规RNN的梯度消失,因此在工业界得到了广泛的应用.下面我们就对LSTM模型做一个总结. 1. 从RNN到LSTM 在RNN模型里,我们讲到了RNN具有如下的结构,每个序列索引位置t都有一个隐藏状态$h^{(t)}$. 如果我们略去每层都有的$o^{(

Python中的任何序列(可迭代的对象)都可以通过赋值操作进行拆分,包括但不限于元组.列表.字符串.文件.迭代器.生成器等. 元组拆分 元组拆分是最为常见的一种拆分,示例如下: p = (4, 5) x, y = p print(x, y) # 4 5 如果写成 x, y, z = p 那么就会抛出ValueError异常:"not enough values to unpack (expected 3, got 2)" 如果写成 p = (4, 5, 6) x, y = p 那么就会

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/kMD8d5R/article/details/82111558 作者:徐瑞龙,量化分析师,R语言中文社区专栏作者 博客专栏: https://www.cnblogs.com/xuruilong100 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R> 由于数据科学机器学习和深度学

目录 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 教程概览 商业应用 长短期记忆(LSTM)模型 太阳黑子数据集 构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 3 探索性数据分析 4 回测:时间序列交叉验证 5 用 Keras 构建状态 LSTM 模型 结论 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1. RNN神经网络模型原理 2. RNN神经网络模型的不同结构 3. RNN神经网络-LSTM模型结构 1. 前言 之前我们对RNN模型做了总结.由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常规RNN的梯度消失,因此在工业界得到了广泛的应用.下面我们就对LSTM模型做一个总结. 2. LSTM模型结构 我们先看下LSTM的整体结构. 由于RNN梯度消失的问题,大牛们对于序列

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,

时间序列模型 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.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

LSTM 文本情感分析/序列分类 Keras 请参考 http://spaces.ac.cn/archives/3414/   neg.xls是这样的 pos.xls是这样的neg=pd.read_excel(‘neg.xls’,header=None,index=None) pos=pd.read_excel(‘pos.xls’,header=None,index=None) #读取训练语料完毕 pos[‘mark’]=1 neg[‘mark’]=0 #给训练语料贴上标签 pn=pd.conc

摘自:http://www.voidcn.com/article/p-ntafyhkn-zc.html (二)LSTM模型 1.长短期记忆模型(long-short term memory)是一种特殊的RNN模型,是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的:在传统的RNN中,训练算法使用的是BPTT,当时间比较长时,需要回传的残差会指数下降,导致网络权重更新缓慢,无法体现出RNN的长期记忆的效果,因此需要一个存储单元来存储记忆,因此LSTM模型被提出: 2.下面两个图可以看出RNN与LSTM的区

本文将介绍Alibaba发表在KDD'19 的论文<Practice on Long Sequential User Behavior Modeling for Click-Through Rate Prediction>.文章针对长序列用户行为建模的问题从线上系统和算法两方面进行改进,已经成功部署在阿里巴巴的广告系统. 使用深度学习对用户兴趣建模在离线评估阶段带来了显著提升,但是在线部署时面对大量的流量请求难以实时推理,尤其是在对长序列用户行为数据,系统的延时和存储代价几乎是随着行为长度线性

新参与的项目中,为了使用共享内存和自定义内存池,我们自己定义了MemNew函数,且在函数内部对于非pod类型自动执行构造函数.在需要的地方调用自定义的MemNew函数.这样就带来一个问题,使用stl的类都有默认构造函数,以及复制构造函数等.但使用共享内存和内存池的类可能没有默认构造函数,而是定义了多个参数的构造函数,于是如何将参数传入MemNew函数便成了问题. 1.变长参数函数 首先回顾一下较多使用的变长参数函数,最经典的便是printf. extern int printf(const ch

如果Scala定义变长参数 def sum(i Int*), 那么调用sum时,可以直接输入sum(1,2,3,4,5) 但是不可以sum(1 to 5) 必须要将1 to 5 强制为seq sum(1 to 5 :_*)

目前接触到的报文格式有三种:xml .定长报文.变长报文 . 此处只做简单介绍,日后应该会深入学习到三者之间如何解析,再继续更新.——2016.9.23 XML XML 被设计用来传输和存储数据. HTML 被设计用来显示数据. XML 仅仅是纯文本 XML 没什么特别的.它仅仅是纯文本而已.有能力处理纯文本的软件都可以处理 XML. 不过,能够读懂 XML 的应用程序可以有针对性地处理 XML 的标签.标签的功能性意义依赖于应用程序的特性. 通过 XML 您可以发明自己的标签 例子: XML

前两天看程序,发现在某个函数中有下面这段程序: int n; //define a variable n int array[n]; //define an array with length n 在我所学的C语言知识中,这种数组的定义在编译时就应该有问题的,因为定义数组时,数组的长度必须要是一个大于0的整型字面值或定义为 const 的常量.例如下面这样 int array1[10]; //valid int const N = 10; int array2[N]; //valid int n