单向LSTM import torch.nn as nn import torch seq_len = 20 batch_size = 64 embedding_dim = 100 num_embeddings = 300 hidden_size = 128 number_layer = 3 input = torch.randint(low=0,high=256,size=[batch_size,seq_len]) #[64,20] embedding = nn.Embedding(num_e

LSTM 目录 LSTM 1.理论 1.1 LSTM与RNN 1.1.1 RNN的缺点 1.1.2 LSTM 1.2 LSTM基本结构 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.理论 1.1 LSTM与RNN 1.1.1 RNN的缺点 如果训练非常深的神经网络,对这个网络做从左到右的前向传播和而从右到左的后向传播,会发现输出\(y^{<t>}\)很难传播回去,很难影响前面的权重,这样的梯度消失问题使得RNN常常出现局部效应,不擅长处理长期依赖的问题 和梯度爆炸不同的是,梯度爆炸会使得参

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

如何编写一个可以 下载(或叫:爬取)一个网页 的网络爬虫 使用的系统:Windows 10 64位 Python 语言版本:Python 2.7.10 V 使用的编程 Python 的集成开发环境:PyCharm 2016 04 我使用的 urllib 的版本:urllib2 注意: 我没这里使用的是 Python2 ,而不是Python3 一 . 简介 编写网络爬虫的第一步就是下载网页,这个过程叫做: 爬取 . 二 . 准备工作 要想爬取网站,首先要将网站下载下来.我们使用 Python 内置

#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. #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 network, RNN).相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立的特点,RNN的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关.通过这种方法,RNN

在Servlet中出现一个输出中文乱码的问题,已经解. @Override public void doPost(HttpServletRequest reqeust, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { //PrintWriter out = response.getWriter();在还没有给response指定编码格式时就获取了他的输出流,所以一直乱码 reqeust.setCharact

s = "我爱北京天安⻔"c = s.__iter__() # 获取迭代器# print(c) # 打印迭代器的地址# print(c.__next__()) # 打印迭代器中的下一个# print(c.__next__())# print(c.__next__())# print(c.__next__())# print(c.__next__())# print(c.__next__())# print(c.__next__()) # 所以迭代器操作print(c.__next__(

训练一个分类网络,没想到预测结果为一个定值. 找了很久发现,是因为tensor的维度的原因.  注意:我说的是我的label数据的维度. 我的输入是: y_= tf.placeholder(tf.int32,[None,1]) #维度:(batchsize,1) 我使用的损失函数: loss = -y_*log(pred) pred = tf.softmax(wx+b) #维度:(batch_size,10034) 所以我需要将y_的 维度转化为(batch_size,10034) 我使用的是

一.LSTM预测未来一年某航空公司的客运流量 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.数据形式: 二.实战 1)数据下载 你可以google passenger.csv文件,即可找到对应的项目数据,如果没有找到,这里提供数据的下载链接:https://pan.baidu.com/s/1a7h5ZknDyT0azW9mv5st7w 提取码:u5h3 2)jupyter notebook 桌面新建airline文件夹,passeng

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

一.简介 上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识,也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能,本篇就将对如何利用tensorflow,在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务,若你对RNN及LSTM不甚了解,请移步上一篇数据科学学习手札39; 二.数据说明及预处理 2.1 数据说明 我们本文使用到的第一个数据来自R中自带的数据集AirPassengers,这个数据集记录了Box & Jenkins航空公司1949-1960年共144个观测值(对应每个月的国际航线乘

下面有一段代码: public class Main {     public static void main(String[] args) {                   Integer i1 = 100;         Integer i2 = 100;         Integer i3 = 200;         Integer i4 = 200;                   System.out.println(i1==i2);         System.o

keras-anomaly-detection Anomaly detection implemented in Keras The source codes of the recurrent, convolutional and feedforward networks auto-encoders for anomaly detection can be found in keras_anomaly_detection/library/convolutional.py and keras_an

直接用Xcode学习C语言,为iOS开发打基础. (1)选择OS X >>> Application >>> Command Line Tool (2)输入产品名称,公司唯一标识.应用程序唯一标识=公司唯一标识+产品名称. 注意:公司唯一标识通常是域名倒过来写,如www.hellocation.com.那么写成com.hellocation. 注意:选择C语言.默认是OC.所以我们在学习OC的时候没有做不论什么动作. (3)进入程序后,点击main.c程序源文件,有一

package text; public class MethodOverload { public static void main(String[] args) { Integer i1=100; Integer j1=100; System.out.println(i1==j1); Integer i2=129; Integer j2=129; System.out.println(i2==j2); } } 运行结果 输出结果表明i1和i2指向的是同一个对象,而i3和i4指向的是不同的对象

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

爬取目标站点里所有的网页 使用的系统:Windows 10 64位 Python语言版本:Python 3.5.0 V 使用的编程Python的集成开发环境:PyCharm 2016 04 一 . 首先你要知道如何编写一个可以下载一个网页的网络爬虫 请见博客:如何编写一个可以 下载一个网页 的网络爬虫. 二 . 教你三种方法,来爬取目标站点中所有的网页 方法一: 使用 目标站点的网络地图文件 来爬取里面的所有链接的网页. 方法二: 使用 网页的ID索引号 来爬取一个站点子目录下的所有网页. 方法

取xpath最后一个book元素 book[last()] 取xpath最后第二个book元素 book[last()-1]

通过阅读本文你可以更好的理解两个知识点: 1.#{}与${}在实际项目中的使用,避免在项目中使用不当造成不可预知的Bug; 2.MySQL中in里面如果是字符串的话,为什么只取第一个对应的数据,eg: in ("5,6,7"); ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 快过年了,项目决定年后上线,在修Bug阶段

一.取模操作 public static void main(String[] args) { for (int i = 1; i <= 20; i++) { int j = i % 11; System.out.println(i + "%11的结果——" + j); } } 1%11的结果——1 2%11的结果——2 3%11的结果——3 4%11的结果——4 5%11的结果——5 6%11的结果——6 7%11的结果——7 8%11的结果——8 9%11的结果——9 10%