目录 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测 问题描述 长短记忆网络 LSTM 网络回归 LSTM 网络回归结合窗口法 基于时间步的 LSTM 网络回归 在批量训练之间保持 LSTM 的记忆 在批量训练中堆叠 LSTM 网络 总结 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 原文使用 python 实现模型

本文基于前两篇 1. 多层感知机及其BP算法(Multi-Layer Perceptron) 与 2. 递归神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN) RNN 有一个致命的缺陷,传统的 MLP 也有这个缺陷,看这个缺陷之前,先祭出 RNN 的 反向传导公式与 MLP 的反向传导公式: \[RNN : \ \delta_h^t = f'(a_h^t) \left (\sum_k\delta_k^tw_{hk} + \sum_{h'} \delta^{t+1}_{h'}w

PaddlePaddle出教程啦,教程一部分写的很详细,值得学习. 一期涉及新手入门.识别数字.图像分类.词向量.情感分析.语义角色标注.机器翻译.个性化推荐. 二期会有更多的图像内容. 随便,帮国产框架打广告:加入TechWriter队伍,强大国产深度学习利器.https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . . 一.情感分类模型介绍CNN.RNN.LSTM.栈式双向LSTM 教程链接:http://book.paddlepaddle.or

转自公号“机器之心” LSTM入门必读:从入门基础到工作方式详解 长短期记忆(LSTM)是一种非常重要的神经网络技术,其在语音识别和自然语言处理等许多领域都得到了广泛的应用..在这篇文章中,Edwin Chen 对 LSTM 进行了系统的介绍.机器之心对本文进行了编译. 我第一次学习 LSTM 的时候,它就吸引了我的眼球.然而并不是那种看到果冻甜圈圈时候的惊喜的形式.事实证明 LSTM 是对神经网络的一个相当简单的扩展,而且在最近几年里深度学习所实现的惊人成就背后都有它们的身影.所以我会尽可能直

1.循环神经网络的标准模型 前馈神经网络能够用来建立数据之间的映射关系,但是不能用来分析过去信号的时间依赖关系,而且要求输入样本的长度固定 循环神经网络是一种在前馈神经网络中增加了分亏链接的神经网络,能够产生对过去数据的记忆状态,所以可以用于对序列数据的处理,并建立不同时段数据之间的依赖关系 循环神经网络是一类允许节点连接成有向环的人工神经网络.如下图: 2.循环神经网络与递归神经网络 从广义上说,递归神经网络可以分为结构递归神经网络和时间递归神经网络 从狭义上说,递归神经网络可以通常就是指结构

第一部分:从RNN到LSTM 1.什么是RNN RNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Networks),是用来处理序列数据的.在传统的神经网络模型中,从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的.但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力.例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的.RNN之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关.具体的表现形式为网络会对

第一部分:从RNN到LSTM 1.什么是RNN RNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Networks),是用来处理序列数据的.在传统的神经网络模型中,从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的.但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力.例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的.RNN之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关.具体的表现形式为网络会对

RNN RNN(Recurrent Neural Networks,循环神经网络)不仅会学习当前时刻的信息,也会依赖之前的序列信息.由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题.所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势.递归神经网络都具有一连串重复神经网络模块的形式.在标准的RNNs中,这种重复模块有一种非常简单的结构.     那么S(t+1) = tanh( U*X(t+1) + W*S(t)).tanh激活函数图像如下:  激活函数tanh把状态S值映射到-1和1之间. RN

RNN RNN的发源: 单层的神经网络(只有一个细胞,f(wx+b),只有输入,没有输出和hidden state) 多个神经细胞(增加细胞个数和hidden state,hidden是f(wx+b),但是依然没有输出) 这里RNN同时和当前的输入有关系,并且是上一层的输出有关系. 初步的RNN(增加输出softmax(Wx+b),输出和hidden state的区别是对wx+b操作的函数不同) 备注多层的神经细胞和全连接层的区别: 全连接层只有:输入.输出和权重矩阵, 如下图. 初步的RNN和

今天试验 TensorFlow 2.x , Keras 的 SimpleRNN 和 LSTM,发现同样的输入.同样的超参数设置.同样的参数规模,LSTM 的训练时长竟然远少于 SimpleRNN. 模型定义: 训练参数都这样传入: 我们知道,LSTM 是修正了的 SimpleRNN(我随意想出来的词,"修正"),或者说,是在 SimpleRNN 基础之上又添加了别的措施使模型能考虑到超长序列的标记之间的依赖. 缓解了梯度消失和梯度爆炸的问题. 所以,LSTM 比 SimpleRNN 是

转载地址:https://www.jianshu.com/p/4b4701beba92 1.循环神经网络 人类针对每个问题的思考,一般不会是完全的从头开始思考.正如当你阅读这篇译文的时候,你会根据已经阅读过的内容来对后面的内容进行理解,你不会把之前的东西都丢掉从头进行思考,你对内容的理解是贯穿的. 传统的神经网络做不到这一点,而这似乎是一个主要的缺点. 例如,假设您想对电影中的每个事件进行分类.我们无法想象传统神经网络如何能够利用前面的场景去干预后面的预测. 幸好循环神经网络解决了这个问题, 它

## NO:01 在投资行业一直有一个说法,靠交易盈利是所有赚钱方式中最难的一种,以至于有人戏谑称交易为投资领域的搬砖工作. 为了提升交易效率.挖掘潜在投资机会,量化交易伴随着信息技术的发展大行其道,在**算法实现**.**信号分发**.**智能下单**.**智能风控**.**损益分析**等方面为交易者提供了巨大的便利. 量化交易的类别众多,但不管哪个形式的量化交易产品,其灵魂就是交易模型.在通俗的条件下,模型可以理解为定义了交易条件的一系列规则,模型的好坏决定了量化交易能否实现最终的盈利. 量

原文链接:https://yq.aliyun.com/topic/111 本文是对原文内容中部分概念的摘取记录,可能有轻微改动,但不影响原文表达. 08 - BP算法双向传,链式求导最缠绵 反向传播(Back Propagation,简称BP) 算法 在神经网络(甚至深度学习)参数训练中,BP算法占据举足轻重的地位. 实际上BP算法是一个典型的双向算法,但通常强调的是反向传播. 工作流程分两大步: 正向传播输入信号,输出分类信息(对于有监督学习而言,基本上都可归属于分类算法).简单说来,就是把信

一:Emotion Recognition from Human Speech Using Temporal Information and Deep Learning(2018 InterSpeech) (1)分帧加窗,每一帧采用的特征向量为eGeMAPS特征集中的20个特征,每个utterance使用裁剪和padding的做法使得定长512帧,所以输入为20x512的矩阵.每个样本归一化到0均值1标准差(根据对应的说话人).使用的数据集为EmoDB. (2)准确率为88.9% 二:Speec

InvalidArgumentError (see above for traceback): Not enough time for target transition sequence (required: 8, available: 7) 错误原因:label的长度比数据(图像.或语音等)的 序列sequence还长,这个可能是原始数据reshape到标准的feature,同时step就小于了label的长度.比如图像缩放到标准的height,width也同比例缩放了,小于了label的l

CNN用于文本分类本就是一个不完美的解决方案,因为CNN要求输入都是一定长度的,而对于文本分类问题,文本序列是不定长的,RNN可以完美解决序列不定长问题, 因为RNN不要求输入是一定长度的.那么对于CNN用于解决文本分类问题而言,可以判断文本的长度范围,例如如果大多数文本长度在100以下,极少数在100以上,那就 可以设定文本长度是100,不足100的文本用padding补齐,多于100的文本则截断.具体过程如下图: 首先把分词之后的句子按照设定的维度展开,这里维度是9,每个单词都会有一个向量表

spark面试问题 1.spark中的RDD是什么,有哪些特性 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合. Dataset:就是一个集合,用于存放数据的 Distributed:分布式,可以并行在集群计算 Resilient:表示弹性的 RDD的弹性体现在哪里? 1.自动的进行内存和磁盘数据存储的切换: 2.基于lineage的高效容错 3.task如果失败会特定

一.介绍 知识点 使用 Python 从网络上爬取信息的基本方法 处理语料"洗数据"的基本方法 词袋模型搭建方法 简单 RNN 的搭建方法 简单 LSTM 的搭建方法 二.从网络中抓取并处理数据 引入相关包 下载数据 网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1Jg5NPxc9L-M8Tdgh70Tvig 提取码:dpqq # 导入程序所需要的程序包 #PyTorch用的包 import torch import torch.nn as nn import torch.

笔记:Bridging the Gap Between Relevance Matching and Semantic Matching for Short Text Similarity Modeling 发表情况:EMNLP2019 发表作者:Jinfeng Rao FaceBook 模型提出:HCAN 摘要: 信息检索(IR)的核心问题是相关性匹配,即通过与用户查询的相关性来对文档进行排名.另一方面,可以将许多NLP问题(例如QA和PI)都可以视为语义匹配的变相问题,语义匹配用于测量两个短

1.概述 客户端应用程序在运行过程中可能会产生错误,例如调用服务端接口超时.客户端处理业务逻辑发生异常.应用程序突然闪退等.这些异常信息都是会产生日志记录的,并通过上报到指定的日志服务器进行压缩存储. 本篇博客以一个应用实时日志分析平台作为案例来讲述ELK(ElasticSearch.LogStash.Kibana)在实际业务中的具体用法,让读者能够从中理解ELK适用的业务场景及实现细节. 2.内容 在传统的应用场景中,对于这些上报的异常日志信息.通常适用Linux命令去分析定位问题,如果日志数

长短时记忆网络 循环神经网络很难训练的原因导致它的实际应用中很处理长距离的依赖.本文将介绍改进后的循环神经网络:长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM), 原始RNN的隐藏层只有一个状态,即h,它对于短期的输入非常敏感.那么如果我们再增加一个状态,即c,让它来保存长期的状态,这就是长短时记忆网络. 新增加的状态c,称为单元状态.我们把上图按照时间维度展开: 可以看到在t时刻,LSTM的输入有三个:当前时刻网络的输出值$x_t$.上一时刻LSTM的