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语言模型是如何感知时间的？「时间向量」了解一下

同样，在 4.2 节中，本文还表明，年度和月度中的时间退化问题与时间向量之间的角度密切相关。 本文利用这种时间向量结构来引导模型，使其更好地覆盖新的时间段的数据。...图 2 中以年为单位展示了时间错位热图，以及与年平均值相比的困惑度变化百分比（避免固有的年度性能差异）。...在两两月度之间， WMT 时间向量的余弦相似度中可以看到周期性条纹（见附图 9）。...与平均值（图 3）和余弦相似性矩阵（图 9）相比，月度性能下降呈负相关（Pearson r = -0.667; p 使用 WMT LM 和 Twitter LM 时间向量，分别将 2012 年的 NewsSum 模型更新为 2013-2016 年，将 2015 年的 PoliAff 模型更新为 2016-2020

26010

R语言状态空间模型：卡尔曼滤波器KFAS建模时间序列

在实际生活中遇到的序列，大多数是不平稳的。 说明：如果一个序列的平均值和方差始终为常数，则它是平稳的。在估计时间序列模型之前需把不平稳的时间序列转化为平稳序列。...k=2,p=2,d=1时，例子如下： 若采用月度数据(L=12)，上式中状态向量Xr的维数m=15;若采用季度数据(L=4) 则Xt是m=7维向量。...让我们看一下如何使用一个例子。 2015年1月，当瑞士国家银行决定从瑞士法郎取消瑞士法郎时，货币市场遭受了历史上最大的冲击之一。结果，瑞士法郎飙升，而其他主要货币则暴跌。...lstm和pytorch进行时间序列预测 2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析 3.使用r语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析 4.r语言多元copula-garch...-模型时间序列预测 5.r语言copulas和金融时间序列案例 6.使用r语言随机波动模型sv处理时间序列中的随机波动 7.r语言时间序列tar阈值自回归模型 8.r语言k-shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类

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    状态空间模型：卡尔曼滤波器KFAS建模时间序列

    在实际生活中遇到的序列，大多数是不平稳的。 说明：如果一个序列的平均值和方差始终为常数，则它是平稳的。在估计时间序列模型之前需把不平稳的时间序列转化为平稳序列。...若采用月度数据(L=12)，上式中状态向量Xr的维数m=15;若采用季度数据(L=4) 则Xt是m=7维向量。相应的噪声方差矩阵如下： ? (5)式是状态空间模型的待估参数，一般称为超参数。...让我们看一下如何使用一个例子。 2015年1月，当瑞士国家银行决定从瑞士法郎取消瑞士法郎时，货币市场遭受了历史上最大的冲击之一。结果，瑞士法郎飙升，而其他主要货币则暴跌。...如在USD / CHF的例子中，我们从Quandl下载我们的GBP / USD数据并运行卡尔曼滤波器： 这是我们的数据图。...6结论 调整时间序列冲击的重要性 如何在R中使用KFAS实现卡尔曼滤波器 如何解释卡尔曼滤波器的输出 为什么卡尔曼滤波器是用于建模时间序列冲击的合适模型

    1.2K30

    RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据

    p=251332017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测...长短期记忆 (LSTM) 网络是一种特殊的循环神经网络 (RNN)，能够学习长期依赖关系。在常规的 RNN 中，小权重通过几个时间步一遍又一遍地相乘，并且梯度逐渐减小到零——这种情况称为梯度消失问题。...sigmoid 函数/层输出 0 到 1 之间的数字，其中 0 表示 没有通过 ， 1 表示 全部通过。因此，LSTM 能够有条件地从单元状态中添加或删除信息。...输出是一个介于 0 和 1 之间的数字，0 表示 全部删除 ，1 表示 全部记住更新门：在这一步中，  tahn 激活层创建一个潜在候选向量，如下所示：sigmoid 层创建一个更新过滤器，如下所示：接下来...：install_keras()我们将使用可用的长期利率数据 ，这是从 2007 年 1 月到 2018 年 3 月的月度数据。

    51520

    在向量化NumPy数组上进行移动窗口操作

    这是滑动窗口将计算的新度量的数组位置。例如，在下面的图像中，我们可以计算灰色窗口中9个元素的平均值(平均值也是8)，并将其分配给目标元素，用红色标出。...import numpy as np 然后使用arange创建一个7×7的数组，值范围从1到48。另外，创建另一个包含无数据值的数组，该数组的形状和数据类型与初始数组相同。...尽管如此，我们将首先看一个使用循环的示例，因为这是一种简单的方法来概念化在移动窗口操作中发生的事情。在你通过循环示例掌握了概念之后，我们将继续使用更有效的向量化方法。...向量化滑动窗口 Python中的数组循环通常计算效率低下。通过对通常在循环中执行的操作进行向量化，可以提高效率。移动窗口矢量化可以通过同时抵消数组内部的所有元素来实现。 如下图所示。...这些计算是非常有用的，非常容易实现。然而，使用循环来实现滑动窗口操作是非常低效的。向量化的移动窗口实现不仅更高效，而且使用更少的代码行。

    1.9K20

    带你和Python与R一起玩转数据科学: 探索性数据分析（附代码）

    R做为一种函数式语言，我们可以对向量使用函数方法例如sum、 mean、 sd等等。记住一个数据框就是一个向量的列表（也就是说各个列都是一个值的向量），如此我们便可以很容易地用这些函数作用于列上。...我们有了22个国家，在这些国家中新病的年平均率大于全球新病率中间值的5倍。让我们创建一个国家代表了这22个国家的平均值： ? ? 现在让我们再创建一个国家代表了其它国家的平均值： ? ?...如果我们使用行列换位的数据框，我们可以用函数lapply或sapply对每一个年列进行操作，然后得到一列表或一向量的指标值（我们将会用sapply函数返回一个向量）。...让我们来创建一个国家代表这个平均值，在这里我们使用rowMeans()。 ? ? 现在让我们创建一个国家代表其他国家。 ? ? 现在将这两个国家放在一起。 ? ?...在疫情章节我们可以找到如下内容： 肺结核病的发病总数从2005年开始下降，而新病发现量则从2002年开始就已经下降了。 这一点已经被我们之前的分析证实了。

    2K31

    一篇文章教你如何用R进行数据挖掘

    R的计算能力在于它拥有强大的R包。在R中，大多数数据处理任务可以从两方面进行，使用R包和基本功能。在本教程中，我们将介绍最方便的和强大的R包。...同样的，，您还可以从个一个向量开始创建所需要的矩阵，我们，需要做的是利用dim()分配好维度。如下所示： ? 另外，你也可以加入两个向量使用cbind()和rbind()函数。...一个直观的方法是我们可以从训练数据集中提取销售的平均值，并使用$Item_Outlet_Sales作为测试变量的销售列。不过，在此，我们让它简单化给最后一列赋值为1。 ?...以第一个年份为例，这表明机构成立于1999年，已有14年的历史（以2013年为截止年份）。 注：mutate函数，是对已有列进行数据运算并添加为新列。...创建的新变量对于回归模型的拟合也没有很大影响。 接下来，我们尝试创建不含编码和新变量的较大的回归模型。如下： ? ? ? 上图中可以看到，调整后的R2= 0.5623。

    4.1K50

    Pgvector与Pinecone向量数据库对比

    该数据集是通过连接多个 Cohere 维基百科数据集创建的，直到我们在训练数据集中有 5000 万个 768 维的向量，在测试数据集中有 1000 个。...测试方法：客户端在每个基准测试中运行 29000 个查询，使用训练向量来“预热”系统。然后，客户端使用与预热集不同的 1000 个“真实”测试向量进行查询。我们仅使用测试向量的数字作为结果。...机器详细信息： 实例类型：r6id.4xlarge CPU：16 RAM：128 GB 1x950 GB 本地附加 NVMe SSD 操作系统：Ubuntu 23.10 月度成本：835 美元 PostgreSQL...它使用基于图的索引，并将原始向量存储在内存中，这与 pgvectorscale 的 StreamingDiskANN 不同，后者结合了内存和磁盘。...相比之下，Pinecone 仅支持手动操作，以获取其数据的一个非一致性副本，称为“集合”。 时间点恢复：用于从操作员错误中恢复。 高可用性：适用于需要高正常运行时间保证的应用程序。

    31710

    r语言求平均值_r语言计算中位数

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行的，这些函数大部分是R基础包的一部分，并且它们将R向量与参数一起作为输入，并在执行计算后给出结果。...当我们提供trim参数时，向量中的值进行排序，然后从计算平均值中删除所需数量的观察值，例如，当trim = 0.3时，每一端的3个值将从计算中删除以找到均值。...在这种情况下，排序的向量为(-21，-5,2,3,42,7,8,12,18,54)，从用于计算平均值的向量中从左边删除：(-21，-5,2)和从右边删除：(12,18,54)这几个值。...na.rm – 用于从输入向量中删除缺少的值。 众数是指给定的一组数据集合中出现次数最多的值，不同于平均值和中位数，众数可以同时具有数字和字符数据。...R没有标准的内置函数来计算众数，因此，我们将创建一个用户自定义函数来计算R中的数据集的众数。该函数将向量作为输入，并将众数值作为输出，来分别看下实例： 输出结果为： 好啦，本次记录就到这里了。

    2.2K10

    基于R软件的统计模拟

    赶火车问题 一列列车从A站开往B站，某人每天赶往B站上车。他已经了解到火车从A站到B站的运行时间是服从均值为30min，标准差为2min的正态随机变量。...在这种情况下可以用计算机模拟的方法来解决。 à为了便于建模，对模型中使用的变量作出如下假定： ? à为了分析简化，假定13时为时刻t=0，则变量 、 的分布律为： ?...，而使用R命令可以生成以下常用分布的随机数 ?...2、优良的编程环境和编程语言 R所拥有的好的兼容性、拓展性和强大的内置函数有利于统计模拟的实现。 3、高效率的向量运算功能 使用R拥有的向量运算功能可以大大减少程序运行的时间，提高程序运行的效率。...> #n1为循环的初始值 > #n2为循环的上限值，step为步长 > #注意parameter是一个向量，其中第一个参数为均值 > dashu<-function(n1,n2,steps,epesino

    3.4K70

    社交网络分析的 R 基础：（四）循环与并行

    前三章中列出的大多数示例代码都很短，并没有涉及到复杂的操作。从本章开始将会把前面介绍的数据结构组合起来，构成真正的程序。...循环是社交网络分析的主旋律，比如使用 for 循环遍历分析网络中的每一个节点。当网络规模足够大时，并行处理又变得十分必要。熟练掌握本章的内容后，你的程序将会优雅而自然。...R 语言本身来实现的，而向量操作是基于 C 语言实现的，所以应避免使用显式循环，使用 apply() 系列函数进行替代。...) # 创建集群，从机的数量为内核数  提示 通常创建集群的从机数量不要超过 最大内核数 - 1，最好保留 1~2 个内核供系统调度以及其他任务使用。...定义一个函数，使用 apply() 系列函数，求一个矩阵列向量的平均值。

    1.3K10

    在图上发送消息的神经网络MPNN简介和代码实现

    Duvenaud等人在2015年发表了有关该主题的第一批著作之一[1]。他使用消息传递体系结构从图分子中提取有价值的信息，然后将其转换为单个特征向量。...为此，他们将GRU（门控循环单元）嵌入其算法中。 尽管这些算法似乎完全不同，但是它们具有相同的基本概念，即消息在图中的节点之间传递。我们将很快看到如何将这些模型组合成一个框架。...然后，我们使用一个简单的方程式更新节点Vt的隐藏状态： 使用先前的隐藏状态和新消息更新节点的状态。 简单地说，通过用新获得的消息mv更新旧的隐藏状态来获得节点Vt的隐藏状态。...在上述示例的情况下，更新函数Ut是先前隐藏状态和消息之间的平均值。 我们将此消息传递算法重复指定的次数。之后，我们进入最后的读出阶段。 将获得的隐藏状态映射到描述整个图形的单个特征向量中。...在此步骤中，我们提取所有新近更新的隐藏状态，并创建描述整个图形的最终特征向量。然后可以将此特征向量用作标准机器学习模型的输入。 就是这样！这些是MPNN的基础。

    1.6K20

    MATLAB中的高维数据操作与异构数据结构管理

    )); % 将B展平后求平均值disp('B的平均值：');disp(meanB);二、MATLAB中的复杂数据结构MATLAB还支持多种复杂数据结构，如结构体（struct）、单元数组（cell arrays...% 创建混合数据的单元数组mixedCell = {5, 'test', struct('x', 10, 'y', 20)};% 更新单元格内容mixedCell{1} = 10; % 更新为新数字%...% 打开文件fileID = fopen('data.txt', 'r');% 使用textscan读取文件中的数据，假设数据是以逗号分隔的data = textscan(fileID, '%s %d...MATLAB提供了一些工具和技巧，帮助提高程序的执行效率。6.1 向量化操作MATLAB具有强大的矩阵计算功能，支持直接对数组进行操作，这种操作方式被称为“向量化”。向量化操作比循环方式更加高效。...6.1.1 使用向量化代替循环% 非向量化方式n = 1000000;A = zeros(1, n);for i = 1:n A(i) = i^2;end% 向量化方式A = (1:n).^2;向量化代码在运行时通常比使用循环的代码快得多

    17520

    挑战NumPy100关，全部搞定你就NumPy大师了 | 附答案

    (★☆☆) 创建一个大小为10的空向量，但第五个值为1 (★☆☆) 创建一个值为从10到49的向量[10,11,12...49] (★☆☆) 反转一个向量（第一个元素变为最后一个） (★☆☆)...创建一个3x3矩阵，其值范围为0到8 (★☆☆) 从[1,2,0,0,4,0]中查找出所有非零元素 (★☆☆) 创建一个 3 * 3单位矩阵 (★☆☆) 使用随机值创建一个 $333$ 数组(★☆...☆) 使用随机值创建一个10x10数组，并找出其最小值和最大值 (★☆☆) 创建一个大小为30的随机向量并找到平均值 (★☆☆) 创建一个2维数组，边框元素都为1，内部元素都为0 ; 如下图所示...如何在向量中找到最接近的值（给定标量）？(★★☆) 51. 创建一个表示位置（x，y）和颜色（r，g，b）的结构化数组（★★☆） 52....有一个给定值, 从数组中找出最接近的值 (★★☆) 62. 设有两个形状为（1,3）和（3,1）的数组，如何使用迭代器计算它们的总和？(★★☆) 63.

    4.9K30

    向量数据库，能让AI再次起飞吗？

    在图像、音频、文本等领域的应用中，向量数据库发挥着重要的作用。 向量数据库通常提供了丰富的查询接口和功能，如范围查询、k 近邻查询、相似性匹配等。...向量数据库的工作流程包括以下步骤： 1、向量数据的存储：向量数据通常是高维的数值型数据，如图像特征向量、文本词向量等；向量数据库使用基于向量的存储结构，以便快速查询和处理； 2、向量索引：向量数据库使用...2.1 环境准备 1、登录腾讯云：https://console.cloud.tencent.com 2、创建向量数据库：从腾讯云控制台 一键创建 向量数据库实例。...，也可参考实际数据集的 大小创建; 内存大小选择: 因实际测试过程中，每一个进程都需要将被测试数据集全集加载进内存，可参考数据 集大小的 130% * 测试工具进程数 选择机器内存; 稍等几分钟，就建好啦...从测试数据集说明中，找到 ann-benchamrk 已存在的名为 sift-128-euclidean 的数据集正 好是 128 维度，可使用该数据集做测试。

    26240

    【基础】R语言2：数据结构

    数据类型数值型：用于直接计算加减乘除字符串型：可以进行连接，转换，提取等逻辑型：真或假日期型等R对象R语言中的变量可以赋值给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数甚至图形对象都拥有某种模式，描述此对象是如何储存的...x中第1,2,3,4,5个元素逻辑向量索引y 循环使用TRUE逻辑...，输出所有值y[c(F)] #循环使用FALSE逻辑，整个向量值均为FALSEy[c(T,F)] #循环使用TRUE,FALSE逻辑，按顺序进行判断#如果T,F数量多于向量值的数量，会输出NA缺失值...rownames=c("R1","R2","R3")cnamesdimnames(m)=list(rownames,cnames)数组#创建数组dim(x)=c(2,2,5)矩阵的索引# 矩阵下标访问m...对应元素分别为同一人的身高和性别， tapply()函数分男女两组计算了身高平均值

    10710

    如何做商品信息数据分析和展现？

    ，但网页数据结构保持不变，使用的方式有两种： 1.使用Excel工具抓取 1)通过Excel从网页导入数据，选中自己要导入的数据。...2)新建宏，重复上步操作 3)观察数据发布的网页地址规律，修改宏代码 （使用该方法的好处是可用Excel对获取来的数据进行数据处理） 2.使用RCurl爬虫 （方便对抓回来的数据用R直接对数据进行相关分析计算...① 价格走势： 这里主要展示的是将爬取来的每日商品价格数据按商品类型取平均值（右侧图例选择要查看的商品类型），做曲线图。...指数平滑和移动平均 模型如下： 首先使用支持向量机进行移动平均和指数平滑的计算（这里窗口大小设为5，alpha设为0.8） ? ? 部分结果如下： ? 折线图如下： ?...趋势线基本符合价格涨跌情况，在14年4月出现了大幅度上升，这样就能发现价格异常的产品，从而对其价格预警。 为了评估模型预测的精度，加入时间序列包中Validation 操作符,并设定好相关参数。 ?

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    案例 | 如何做商品信息数据分析和展现？

    ，但网页数据结构保持不变，使用的方式有两种： 1.使用Excel工具抓取 1)通过Excel从网页导入数据，选中自己要导入的数据。...2)新建宏，重复上步操作 3)观察数据发布的网页地址规律，修改宏代码 （使用该方法的好处是可用Excel对获取来的数据进行数据处理） 2.使用RCurl爬虫 （方便对抓回来的数据用R直接对数据进行相关分析计算...① 价格走势： 这里主要展示的是将爬取来的每日商品价格数据按商品类型取平均值（右侧图例选择要查看的商品类型），做曲线图。...指数平滑和移动平均 模型如下： 首先使用支持向量机进行移动平均和指数平滑的计算（这里窗口大小设为5，alpha设为0.8） ? 部分结果如下： 折线图如下： ?...趋势线基本符合价格涨跌情况，在14年4月出现了大幅度上升，这样就能发现价格异常的产品，从而对其价格预警。 为了评估模型预测的精度，加入时间序列包中Validation 操作符,并设定好相关参数。

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    Rolling and Unrolling RNNs

    在RNN中，图形具有循环，因此无论我们如何安排顶点，总是存在指向后方的边缘，也就是从其向量尚未计算的顶点开始。但是我们可以使用上一步的输出来处理。 ?...例如，以输入向量和中间向量C（乘以权重矩阵MA）计算右侧图中的向量A。 其中“c”的圆圈表示连接向量，这意味着创建一个新的（更高维度的）向量in和C，其中前半部分来自输入向量，后半部分来自输入向量C。...为了更好地了解这里发生了什么，我们绘制一个新的图形，表示我们将为原始图形中的顶点计算的所有值。因此，特别地，C0,C1在这个新图中将是两个单独的顶点，并且边缘从C0到顶点A0的并置运算符。...下图显示了输入序列中的前四个步骤。 ? 你可以注意到这个图它有多个输入 - 一个输入序列中的每个向量和多个输出。你可能已经注意到的第二件事是，这个图是非循环的。...但是我们希望每个矩阵的所有副本保持不变，所以我们将组合所有的渐变，通常采用平均值，并使用这个来更新所有副本的基本矩阵。 在实践中，您不一定需要明确构造展开的网络，以便训练具有反向传播的RNN。

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