代码 import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM import marksix_1 import talib as ta lt = marksix_1.Marksix() lt.load_data(period=500) # 指标序列 m = 2 series = lt.adapter(loc=', zb_na

前言 说出来你们不敢相信,刚才码了半天的字,一个侧滑妈的全没了,都怪这Mac的触摸板太敏感沃日.好吧,不浪费时间了,前言一般都是废话,这个教程要解决的是一个LSTM的实战问题,很多人问我RNN是啥,有什么卵用,你可以看看我之前写的博客可以入门,但是如果你想实际操作代码,那么慢慢看这篇文章.本文章所有代码和数据集在我的Github Repository下载. 问题 给你一个数据集,只有一列数据,这是一个关于时间序列的数据,从这个时间序列中预测未来一年某航空公司的客运流量. 首先我们数据预览一下,用

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

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

1.测试数据下载 https://datamarket.com/data/set/22w6/portland-oregon-average-monthly-bus-ridership-100-january-1973-through-june-1982-n114#!ds=22w6&display=line 2.LSTM预测 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime

1. 购物时间预测 http://www.cnblogs.com/arkenstone/p/5794063.html https://github.com/CasiaFan/time_seires_prediction_using_lstm 2.  简单实例 #!/usr/bin/env python # coding=utf- import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dens

0. 前言介绍 开源地址:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 个人主页:http://www.yansongsong.cn/ MaskRCNN是何凯明基于以往的faster rcnn架构提出的新的卷积网络,一举完成了object instance segmentation. 该方法在有效地目标的同时完成了高质量的语义分割. 文章的主要思路就是把原有的Faster-RCNN进行扩展,添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测. 此开源代码:这是在Pyt

#基于IMDB数据集的简单文本分类任务 #一层embedding层+一层lstm层+一层全连接层 #基于Keras 2.1.1 Tensorflow 1.4.0 代码: '''Trains an LSTM model on the IMDB sentiment classification task. The dataset is actually too small for LSTM to be of any advantage compared to simpler, much faster

TM有三个 model.add(LSTM(100, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2)) 第一个dropout是x和hidden之间的dropout,第二个是hidden-hidden之间的dropout 在tensorflow里面有 第三个是层-层之间的dropout model.add(Embedding(top_words, embedding_vecor_length, input_length=max_review_length))model.add

LSTM NEURAL NETWORK FOR TIME SERIES PREDICTION Wed 21st Dec 2016   Neural Networks these days are the "go to" thing when talking about new fads in machine learning. As such, there's a plethora of courses and tutorials out there on the basic vani

LSTM Neural Network for Time Series Prediction Wed 21st Dec 2016 Neural Networks these days are the “go to” thing when talking about new fads in machine learning. As such, there’s a plethora of courses and tutorials out there on the basic vanilla neu

Sentiment classification using LSTM 在这个笔记本中,我们将使用LSTM架构在电影评论数据集上训练一个模型来预测评论的情绪.首先,让我们看看什么是LSTM? LSTM,即长短时记忆,是一种序列神经网络架构,它利用其结构保留了对前一序列的记忆.第一个被引入的序列模型是RNN.但是,很快研究人员发现,RNN并没有保留很多以前序列的记忆.这导致在长文本序列中失去上下文. 为了维护这一背景,LSTM被引入.在LSTM单元中,有一些特殊的结构被称为门和单元状态,它们被改变

第1章 Tensorfow简介与环境搭建 本门课程的入门章节,简要介绍了tensorflow是什么,详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特性.并在Tensorflow1.0.pytorch.Tensorflow2.0之间做了对比.最后通过实战讲解了在Google cloud和AWS两个平台上的环境配置. 1-1 课程导学试看 1-2 Tensorflow是什么 1-3 Tensorflow版本变迁与tf1.0架构 1-4 Tensorflow2.0架构试

目录 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 学习路线 商业中的时间序列深度学习 商业中应用时间序列深度学习 深度学习时间序列预测:使用 keras 预测太阳黑子 递归神经网络 设置.预处理与探索 所用的包 数据 探索性数据分析 回测:时间序列交叉验证 LSTM 模型 数据准备 用 recipe 做数据预处理 调整数据形状 构建 LSTM 模型 在所有分割上回测模型 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning,

https://blog.csdn.net/LSG_Down/article/details/81327072 将文本数据处理成有用的数据表示 循环神经网络 使用1D卷积处理序列数据 深度学习模型可以处理文本序列.时间序列.一般性序列数据等等.处理序列数据的两个基本深度学习算法是循环神经网络和1D卷积(2D卷积的一维模式). 文本数据 文本是最广泛的序列数据形式.可以理解为一系列字符或一系列单词,但最经常处理的是单词层面.自然语言处理的深度学习是应用在单词.句子或段落上的模式识别:就像计算机视觉

TensorFlow Lite 是 TensorFlow 在移动和 IoT 等边缘设备端的解决方案,提供了 Java.Python 和 C++ API 库,可以运行在 Android.iOS 和 Raspberry Pi 等设备上.目前 TFLite 只提供了推理功能,在服务器端进行训练后,经过如下简单处理即可部署到边缘设备上. 个人使用总结: 如果我们只使用Tensorflow的高级API搭建模型,那么将TF转TF Lite再转TF lite micro的过程会相对顺利.但是如果我们的模型使用

from keras.layers import LSTM model = Sequential() model.add(embedding_layer) model.add(LSTM(32)) #当结果是输出多个分类的概率时,用softmax激活函数,它将为30个分类提供不同的可能性概率值 model.add(layers.Dense(len(int_category), activation='softmax')) #对于输出多个分类结果,最好的损失函数是categorical_crosse

!mkdir '/content/gdrive/My Drive/conversation' ''' 将文本句子分解成单词,并构建词库 ''' path = '/content/gdrive/My Drive/conversation/' with open(path + 'question.txt', 'r') as fopen: text_question = fopen.read().lower().split('\n') with open(path + 'answer.txt', 'r

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行.Keras 的开发重点是支持快速的实验.能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键. 本文以Kaggle上的项目:IMDB影评情感分析为例,学习如何用Keras搭建一个神经网络,处理实际问题.阅读本文需要对神经网络有基础的了解. 文章分为两个部分: Keras中的一些基本概念.Api用法.我会给出一些简单的使用样例,或是给出相关知识链接.

博主之前参与的一个科研项目是用 LSTM 结合 Attention 机制依据作物生长期内气象环境因素预测作物产量.本篇博客将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测.所用项目和数据集来自:真实业界数据的时间序列预测挑战. 1 项目简单介绍 1.1 背景介绍 本项目的目标是建立内部与外部特征结合的多时序协同预测系统.数据集采用来自业界多组相关时间序列(约40组)与外部特征时间序列(约5组).课题通过进行数据探索,特征工程,传统时序模型探索,机器学习模型探索,深度学