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

SSAS Date 维度基本上在所有的 Cube 设计过程中都存在,很难见到没有时间维度的 OLAP 数据库.但是根据不同的项目需求, Date 维度的设计可能不大相同,所以在设计时间维度的时候需要搞清楚几个问题: 你的业务涉及到的最低的细节级别是什么?比如按季度查看报表还是按月份,或者按周,或者再甚者按天.这个细节级别需要弄清楚,比如在一些销售数据统计,有的时候可能更多按季度或者按月来查看报表.但在有的监控一些机器运行数据的统计,可能会按照小时或者分钟来查看报表. 你的报表所需要时间显示的格式

创建步骤:   序号 选择的属性 重命名后的名称 属性类别 1 DateKey DateKey 常规 2 Month Key Month Key 月份 3 English Month Name English Month Name 每年的某一月 4 Month Number Of Year Month Number Of Year 常规 5 Calendar Quarter Key Calendar Quarter Key 季度 6 Calendar Quarter Calendar Quart

跟大家的交流是我的动力. :) DAX/PowerBI系列 - 关于时间系列 - 如何用脚本生成时间维度 (Generate Date Dimension) 难度: ★☆☆☆☆(1星) 适用范围: ★★★★★(5星) 这个时间系列想写很久了,今天开始走一小步.也是作为后续关于时间计算文章的基础.    (文末发一个小福利. ) 概况: 关于时间序列的计算是一个很(也)常(很)用(大)的topic,而且应用范围很广,譬如计算同比,环比,根据时间序列预测某个值.必不可少的就是在模型里面有一个日期的维

# ---- 对应时间戳怎么生成的? ---- /*TIME_CD TIME_CD1000000 000005000001 000005000002 000005000003 000005000004 000005000005 000010*/ 利用MySQL常用日期函数生成时间维度表 日期时间函数 按小时.按分钟.按秒生成 SELECT CURRENT_DATE(), CURRENT_TIME(), CURRENT_TIMESTAMP; # :: :: MySQL快速生成时间维度表 SET @

时间维度的建立 1.环境准备 ①新建时间维度表:TIME_DIMENSION 建立时间维度表并插入数据 ---------------创建时间维度表 create table TIME_DIMENSION ( the_date NUMBER not null, date_name NVARCHAR2(15), the_year NUMBER, year_name NVARCHAR2(10), the_quarter ), quarter_name NVARCHAR2(10), the_month

DAX/PowerBI系列 - 关于时间系列 - 如何用脚本生成时间维度 (Generate TIME Dimension) 难度: ★☆☆☆☆(1星) 适用范围: ★★★★★(5星) 这个时间系列想写很久了,今天开始走一小步.也是作为后续关于时间计算文章的基础.    (文末发一个小福利. ) 概况: 前文应该为生成日期维度,本文为时间维度 - 时刻. :) 有好些小伙伴问想按小时分析数据,咋办?有没有时间的脚本? 可以有! 一般来说把时间进行切片进行数据分析,粒度可分为:十年.五年.年.半年

继上篇,这里改进增加了客户允许服务的时间范围这个维度,并且把C#版本翻译成java,加强了更加形象的图表展示路径(继续是用python的matplotlib作图). 这里的时间范围维度是指:每个客户都有各自的被服务时间,比如从10:00到12:00是允许枢纽派车过去装货/卸货时间范围 其实主要还是修改适应度函数的计算,大家直接看源代码里的函数就行了. 源代码在文章最后有下载(C#和JAVA). C#版代码下载 JAVA版代码下载

public static void main(String[] args) throws ParseException { String str = "20140301"; String str1 = "20140731"; SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd"); Calendar start = Calendar.getInstance(); Calendar e

实现目的: 测试: # 测试 加一秒 SECOND), INTERVAL SECOND); SECOND),'%H%i%s');# 第一秒 SECOND),'%H%i%s');# 最后一秒 SELECT CURRENT_TIME(); 完整代码: # ------------ 完整代码 ---------- SECOND), INTERVAL SECOND); # 第一秒 SECOND), INTERVAL SECOND);# 最后一秒 SECOND); SELECT @d0, @d1, @ti

参考:https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29  以及<白话深度学习与TensorFlow> 与前馈神经网络.卷积神经网络等不同之处在于,RNN具有一定的记忆暂存功能,模拟了大脑的记忆性.具体来说,就是把之前的输入产生的影响量化后与当前输入一起传递到网络中训练.因此,RNN可以有效解决上下文相关场景下的问题,如自然语言处理等等. RNN示意图及时间维度上的展开图如下: 其中,Xi为当前输入,hi为A模块对Xi处理得到的输出.对于一个输入序列X来说,某一个Xi

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

这两天设计的T2模型,涉及日期维度表中粒度的选择,因为一般实际销售达成ACT表是按天为标准记录的,而销售目标表TGT一般是按月记录,特此总结一下建模技巧. 数据仓库: 时间维度表,最小粒度为DATE.建立视图,表格模型中Times维度表:select * from vw_CB_DATE CREATE view [dbo].[vw_CB_DATE] AS WITH mycte AS( SELECT a.[DATE] ,),a.) as DAY ,a.[MONTH_KEY],a.[QUARTER_K

[论文阅读] RNN 在阿里DIEN中的应用 0x00 摘要 本文基于阿里推荐DIEN代码,梳理了下RNN一些概念,以及TensorFlow中的部分源码.本博客旨在帮助小伙伴们详细了解每一步骤以及为什么要这样做. 0x01 背景知识 1.1 RNN RNN,循环神经网络,Recurrent Neural Networks. 人们思考问题往往不是从零开始的,比如阅读时我们对每个词的理解都会依赖于前面看到的一些信息,而不是把前面看的内容全部抛弃再去理解某处的信息.应用到深度学习上面,如果我们想要学习

在深度学习领域,传统的多层感知机(MLP)具有出色的表现,取得了许多成功,它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录.甚至到了今天,MLP在解决分类任务上始终都比其他方法要略胜一筹.尽管如此,大多数专家还是会达成共识:MLP可以实现的功能仍然相当有限.究其原因,人类的大脑有着惊人的计算功能,而“分类”任务仅仅是其中很小的一个组成部分.我们不仅能够识别个体案例,更能分析输入信息之间的整体逻辑序列.这些信息序列富含有大量的内容,信息彼此间有着复杂的时间关联性,并且信息长度各种各

1.首先要构建一个时间维度表,下面给出通用的构建时间维度的存储过程: USE [BI_DW] GO /****** Object: StoredProcedure [dbo].[proc_Dim_date] Script Date: 05/20/2016 11:35:58 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO ALTER proc [dbo].[proc_Dim_date] as begin IF OBJECT_ID('

RNN(Recurrent Neural Networks,循环神经网络)是一种具有短期记忆能力的神经网络模型,可以处理任意长度的序列,在自然语言处理中的应用非常广泛,比如机器翻译.文本生成.问答系统.文本分类等. 但由于梯度爆炸或梯度消失,RNN存在长期依赖问题,难以建立长距离的依赖关系,于是引入了门控机制来控制信息的累积速度,包括有选择地加入新信息,并有选择地遗忘之前积累的信息.比较经典的基于门控的RNN有LSTM(长短期记忆网络)和GRU(门控循环单元网络). 有关RNN,LSTM和GRU

循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络,适合用于处理视频.语音.文本等与时序相关的问题.在循环神经网络中,神经元不但可以接收其他神经元的信息,还可以接收自身的信息,形成具有环路的网络结构. 循环神经网络的参数学习可以通过随时间反向传播算法来学习,即按照时间的逆序把误差一步步往前传递.而当输入序列比较长时,会产生梯度爆炸或梯度消失问题,这也叫做长期依赖问题.为了解决这个问题,门控机制被引入来改进循环神经网络,也就是长短期记忆网络(L

1. 针对机器学习/深度神经网络“记忆能力”的讨论 0x1:数据规律的本质是能代表此类数据的通用模式 - 数据挖掘的本质是在进行模式提取 数据的本质是存储信息的介质,而模式(pattern)是信息的一种表现形式.在一个数据集中,模式有很多不同的表现形式,不管是在传统的机器学习训练的过程,还是是深度学习的训练过程,本质上都是在进行模式提取. 而从信息论的角度来看,模式提取也可以理解为一种信息压缩过程,通过将信息从一种形式压缩为另一种形式.压缩的过程不可避免会造成信息丢失. 笔者这里列举几种典型的体

0.背景 RNN模型,特别是包含着门控制的如LSTM等模型,近年来成了深度学习解决序列任务的标准结构.RNN层不但可以解决变长输入的问题,还能通过多层堆叠来增加网络的深度,提升表征能力和提升准确度.然而,标准的RNN(包括LSTM)受限于无法处理那些具有非常长的序列问题,例如文档分类或者字符级别的机器翻译:同样的,其也无法并行化的计算特征或者说,也无法同时针对文档不同部分状态进行计算. CNN模型,特别适合处理图片数据,可是近年来也用在处理序列编码任务了(如文献1).通过应用时间不变性的过滤器函

本文介绍了LSTM网络中的TimeDistributed包装层,代码演示了具有TimeDistributed层的LSTM网络配置方法. 演示了一对一,多对一,多对多,三种不同的预测方法如何配置. 在对多对一预测中用了不配置TimeDistributed的方法,在多对多预测中使用了TimeDistributed层. 对代码的解析在代码注释中 源码地址: https://github.com/yangwohenmai/LSTM/tree/master/%E9%95%BF%E7%9F%AD%E6%9C