摘自:https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764 写得非常好 见原文 长短时记忆网络的思路比较简单.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,假如我们再增加一个状态,即c,让它来保存长期的状态,那么问题不就解决了么?如下图所示: 新增加的状态c,称为单元状态(cell state).我们把上图按照时间维度展开: 上图仅仅是一个示意图,我们可以看出,在t时刻,LSTM的输入有三个:当前时刻网络的输入值.上一时刻LSTM的输出值.

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

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

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

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

本文中的RNN泛指LSTM,GRU等等 CNN中和RNN中batchSize的默认位置是不同的. CNN中:batchsize的位置是position 0. RNN中:batchsize的位置是position 1. 在RNN中输入数据格式: 对于最简单的RNN,我们可以使用两种方式来调用,torch.nn.RNNCell(),它只接受序列中的单步输入,必须显式的传入隐藏状态.torch.nn.RNN()可以接受一个序列的输入,默认会传入一个全0的隐藏状态,也可以自己申明隐藏状态传入. 输入大小

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^{(

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. 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

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

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,

# coding: utf-8 # In[1]: import urllib.request import os import tarfile # In[2]: url="http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz" filepath="example/data/aclImdb_v1.tar.gz" if not os.path.isfile(filepath): result=url

C#中的模型状态与数据注解,为我们提供了很便利的请求数据的验证. 1. ModelState ModelState在进行数据验证的时候很有用的,它是: 1)验证数据,以及保存数据对应的错误信息. 2)微软的一种DRY(Don't Repeat Yourself)设计,通过ModelState可以做服务端验证,同时可以配合jquery validation生成前端数据验证 2. 数据注解Data Annotations.数据验证 如果我们想要添加数据验证,首先要创建我们的数据验证实体. 比如,我们

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=

所看到的. 首先强调一下,这个结构也是一个解决对照两个句子类似性的通用RNN解决方式,不只能够使用在问答社区.凡是涉及到对照两个句子或者实体关系的场合全然能够套用这个模型来解决.这点希望读者注意. 首先.由于我们面临的问题是对照两个问题Qi和Qj是否语义同样,那么对于RNN来说存在一个神经网络的输入层怎样构造的难题.CNN解决这类问题就比較直观.一般一个输入套上一个CNN来抽取出句子特征.然后再套上MLP神经网络来表达两者之间的关系就可以.RNN表达单个输入句子是非常直观的,可是直接表达两个句子

using DMS.Common.BaseResult; using Microsoft.AspNetCore.Mvc.ModelBinding; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; /// <summary> /// 聚合扩展方法类 /// </summary> public stati

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

1.定义基础实体对象 public class BaseEntity { public int Id { get; set; } public DateTime? CreateTime { get; set; } public DateTime? UpdateTime { get; set; } public BaseEntity() { CreateTime = DateTime.Now; } } 2.定义业务实体对象 public class DictEntity:BaseEntity {

状态模式 状态模式当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类.状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况.把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化. 角色:上下文环境(Work):它定义了客户程序需要的接口并维护一个具体状态角色的实例,将与状态相关的操作委托给当前的具体对象来处理.抽象状态(State):定义一个接口以封装使用上下文环境的的一个特定状态相关的行为.具体状态(AmState):实现抽象状态定义的接口

原始的github可以参考这里: https://github.com/FudanNLP/nlpcc2017_news_headline_categorization 我的经验文章可以参考这里: https://www.cnblogs.com/charlesblc/p/8204587.html