常常会碰到各种各样时间序列预测问题,如商场人流量的预测.商品价格的预测.股价的预测,等等.TensorFlow新引入了一个TensorFlow Time Series库(以下简称为TFTS),它可以帮助在TensorFlow中快速搭建高性能的时间序列预测系统,并提供包括AR.LSTM在内的多个模型. 时间序列问题 一般而言,时间序列数据抽象为两部分:观察的时间点和观察的值(以商品价格为例,某年一月的价格为120元,二月的价格为130元,三月的价格为135元,四月的价格为132元.那么观察的时间点

本篇文章介绍使用TensorFlow的递归神经网络(LSTM)进行序列预测.作者在网上找到的使用LSTM模型的案例都是解决自然语言处理的问题,而没有一个是来预测连续值的. 所以呢,这里是基于历史观察数据进行实数序列的预测.传统的神经网络模型并不能解决这种问题,进而开发出递归神经网络模型,递归神经网络模型可以存储历史数据来预测未来的事情. 在这个例子里将预测几个函数: 正弦函数:sin 同时存在正弦函数和余弦函数:sin和cos x*sin(x) 首先,建立LSTM模型,lstm_model,这个

问题情境:已知某一天内到目前为止股票各个时刻的价格,预测接下来短时间内的价格变化. import tushare as ts import time from collections import namedtuple import numpy as np import tensorflow as tf class TPPM: def __init__(self): self.input_size = 10 self.output_size = 10 self.lstm_size = 10 se

数字序列预测 Github地址 Kaggle地址 # -*- coding: UTF-8 -*- %matplotlib inline import pandas as pd import string import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import preprocessing train = pd.read_csv('train.csv') test = pd.read_csv('test.csv')

生物信息学 GU也可以配对,即“wobble” pairing GU. Hairpin发夹结构,最少不能少于3个碱基.没有配对 Bulge 单侧配对 Loop双侧配对 假结,游离的leading edge与hairpin相结合.大部分软件不考虑此结构. 表示RNA5种结构: 如果有假结,则环形图会有交叉: 颜色代表稳定性: 但是RNA序列较长则得到正确的预测比较困难,因为配对可能性上升.所以采用150bp以内的序列预测比较准确. 常用方法: 1.共变化(进化)方法,基于相似性比对. 2.单序列预

通过深度学习技术根据肽段序列预测其LC-MS/MS谱特征 解读人:梅占龙  质谱平台 文献名:Prediction of LC-MS/MS properties of peptides from sequence by deep learning 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics 发表时间:2019年9月 IF:4.828 作者: Shenheng Guan​ 1,2,*​ , Michael F. Moran​ 2,3 ​, and Bin Ma​ 1 单

100个汉字,放在data目录下.直接将下述文件和data存在同一个目录下运行即可. 关键参数: run_mode = "train" 训练模型用,修改为validation 表示验证100张图片的预测精度,修改为inference表示预测 './data/00098/102544.png'这个图片手写识别结果,返回top3. charset_size = 100 表示汉字数目.如果是全量数据,则为3755. 代码参考了:https://github.com/burness/tenso

示例数据: 0.00632 18.00 2.310 0 0.5380 6.5750 65.20 4.0900 1 296.0 15.30 396.90 4.98 24.00 0.02731 0.00 7.070 0 0.4690 6.4210 78.90 4.9671 2 242.0 17.80 396.90 9.14 21.60 0.02729 0.00 7.070 0 0.4690 7.1850 61.10 4.9671 2 242.0 17.80 392.83 4.03 34.70 0.0

引言:AlphaGo在2017年年初化身Master,在弈城和野狐等平台上横扫中日韩围棋高手,取得60连胜,未尝败绩.AlphaGo背后神秘的推动力就是TensorFlow--Google于2015年11月开源的机器学习及深度学习框架.  TensorFlow在2015年年底一出现就受到了极大的关注,在一个月内获得了GitHub上超过一万颗星的关注,目前在所有的机器学习.深度学习项目中排名第一,甚至在所有的Python项目中也排名第一.本文将带我们简单了解下TensorFlow,并与其他主流深度

一.计算图中的操作 在这个例子中,我们将结合前面所学的知识,传入一个列表到计算图中的操作,并打印返回值: 声明张量和占位符.这里,创建一个numpy数组,传入计算图操作: import tensorflow as tf import numpy as np # Create graph sess = tf.Session() # Create data to feed in x_vals = np.array([1., 3., 5., 7., 9.]) x_data = tf.placehold

TensorFlow TensorFlow 是相对高阶的机器学习库,用户可以方便地用它设计神经网络结构,而不必为了追求高效率的实现亲自写 C++或 CUDA 代码.它和 Theano 一样都支持自动求导,用户不需要再通过反向传播求解梯度.其核心代码和 Caffe 一样是用 C++编写的,使用 C++简化了线上部署的复杂度,并让手机这种内存和CPU资源都紧张的设备可以运行复杂模型(Python 则会比较消耗资源,并且执行效率不高).除了核心代码的 C++接口,TensorFlow 还有官方的 Py

欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-03-09 前言: 根据我本人学习 TensorFlow 实现 LSTM 的经历,发现网上虽然也有不少教程,其中很多都是根据官方给出的例子,用多层 LSTM 来实现 PTBModel 语言模型,比如: tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 但是感觉这些例子还是太复杂了,所以这里写了个比较简单的版本,虽然不优雅,但是还是比较容易理解. 如果你想了解 LSTM 的原理的

Ref: http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52759104 Time: 2min Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz bytes. Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz Successfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz bytes. Extracting M

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

http://geek.csdn.net/news/detail/138968 Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步.自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜.在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准.本文节选自<TensorFlow实战>第二章. 主流深度学习框架对比 深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源

TensorFlow TensorFlow 是相对高阶的机器学习库,用户可以方便地用它设计神经网络结构,而不必为了追求高效率的实现亲自写 C++或 CUDA 代码.它和 Theano 一样都支持自动求导,用户不需要再通过反向传播求解梯度.其核心代码和 Caffe 一样是用 C++编写的,使用 C++简化了线上部署的复杂度,并让手机这种内存和CPU资源都紧张的设备可以运行复杂模型(Python 则会比较消耗资源,并且执行效率不高).除了核心代码的 C++接口,TensorFlow 还有官方的 Py

经过一个月的准备,终于通过了TensorFlow的开发者认证,由于官方的中文文档较少,为了方便大家了解这个考试,同时分享自己的备考经验,让大家少踩坑,我整理并制作了这个中文手册,请大家多多指正,有任何问题和建议都可以在文末联系到我~ 同时,感谢各位大牛们期间对我的帮助和指导! ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------

TensorFlow基础剖析 一．概述 TensorFlow 是一个使用数据流图 (Dataflow Graph) 表达数值计算的开源软件库.它使 用节点表示抽象的数学计算,并使用 OP 表达计算的逻辑:而边表示节点间传递的数据流, 并使用 Tensor 表达数据的表示.数据流图是一种有向无环图 (DAG),当图中的 OP 按 照特定的拓扑排序依次被执行时,Tensor 在图中流动形成数据流,TensorFlow 因此而得名. 在分布式运行时,数据流图的被分裂为多个子图,并被有效地部署到集群中的

[导读]TensorFlow 在 2015 年年底一出现就受到了极大的关注,经过一年多的发展,已经成为了在机器学习.深度学习项目中最受欢迎的框架之一.自发布以来,TensorFlow 不断在完善并增加新功能,直到在这次大会上发布了稳定版本的 TensorFlow V1.0.这次是谷歌第一次举办的TensorFlow开发者和爱好者大会,我们从主题演讲.有趣应用.技术生态.移动端和嵌入式应用多方面总结这次大会上的Submit,希望能对TensorFlow开发者有所帮助. TensorFlow:面向大

http://langiner.blog.51cto.com/1989264/379166 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://langiner.blog.51cto.com/1989264/379166 条件随机场 (CRF) 分词序列谈之一Langiner 判别式机器学习技术来解决分词问题,其中判别式机器学习技术主要代表有条件随机场,最大熵/隐马尔科夫最大熵.感知机,支撑向量机等,有关它们的相同点与不同点以后有

版权声明:博客文章都是作者辛苦整理的,转载请注明出处,谢谢!http://blog.csdn.net/m0_37306360/article/details/79318644简介在这个项目中,我们将使用PyTorch框架实现一个神经网络,这个网络实现法文翻译成英文.这个项目是Sean Robertson写的稍微复杂一点的教程,但对学习PyTorch还是有很大的帮助. 本文通过序列网络的这种简单而强大的思想来实现的,其中包括两个循环神经网络一起工作以将一个序列转换为另一个序列. 编码器网络(Enc