RNN 递归神经网络（RNN）相对于MLP和CNN的主要优点是，它能够处理序列数据，在传统神经网络或卷积神经网络中，样本（sample）输入与输出是没有“顺序”概念的，可以理解为，如果把输入序列和输出序列重新排布...，在一些特殊任务上，一些变式要优于标准的LSTM 利用LSTM进行时间序列预测 一般在时间序列预测上，常用的方法主要有ARIMA之类的统计分析，机器学习中经典的回归分析等 统计分析中（如ARIMA），将时间序列分为三个部分...：趋势，季节性和波动，通过统计学算法将序列分离，得到每个部分的模型再相加，但是模型对于序列的方差、均值平稳性以及自相关性都有很高的要求，否则模型偏差会很大。...回归分析注重模型偏差和方差，对特征的要求也很高，回归分析中处理非线性问题是一个很艰难的过程。...tensorflow中已经为我们准备好了LSTM层的接口，根据需要配置即可。
无论是在分类的情况下，还是在回归的情况下，我们都会以某种时间序列窗口（例如，30 天）作为入口，尝试预测第二天的价格走势（分类），或者变化（回归）的价值。...在准备训练样本时，原始数据（例如收盘价和简单算法）的准确性太高很可能表明模型过度拟合了。...预测金融时间序列 - 分类问题 让我们训练我们的第一个模型并查看图表： 可以看到，测试样本的准确率一直保持在±1值的误差，训练样本的误差下降，准确率增加，说明过拟合了。...我们将从最常见的方式开始——在权重总和的L2 范数中向误差函数添加一个附加项，在Keras 中， 这是使用 keras.regularizers.activity_regularizer 完成的。...因此，值得使用近年来流行的 Dropout 技术为我们的模型添加更多的正则化——粗略地说，这是在学习过程中随机“忽略”一些权重，以避免神经元的共同适应（以便他们不学习相同的功能）。
在字典中寻找, 搜索其他单词, 如果计算的到的state值比当前集合中的任意一个大, 就把它保留下来....最近谷歌开源了TensorFlow版本的摘要生成程序textsum, Github上的项目. textsum的核心模型就是基于注意力的seq2seq(sequence-to-sequence)模型, textsum...除了上述项目运行时所需的必要参数, 模型参数也在seq2seq_attention.py中设定, 如下图所示, 包括学习率, 最小学习率(学习率会衰减但不会低于最小学习率), batch size, train...seq2seq模型的整体结构图, 图中所使用的名字与程序中的变量名一致, Seq2SeqAttentionModel是一个类, 定义在seq2seq_attention_model.py中; attention_decoder...是一个函数, 定义在/tensorflow/contrib/legacy_seq2seq/python/ops/seq2seq.py中.
在本文中，我们从头开始构建了一个最佳ARIMA模型，并将其扩展到Seasonal ARIMA（SARIMA）和SARIMAX模型。 1.时间序列预测简介 时间序列是在定期的时间间隔内记录度量的序列。...因为预测时间序列（如需求和销售）通常具有巨大的商业价值。 在大多数制造公司中，它驱动基本的业务计划，采购和生产活动。预测中的任何错误都会在整个供应链或与此相关的任何业务环境中蔓延。...因为ARIMA中的“自动回归”一词意味着它是一个 线性回归模型 ，使用自己的滞后作为预测因子。如您所知，线性回归模型在预测变量不相关且彼此独立时最有效。 那么如何使一序列平稳呢？...因此，PACF的传递传达了滞后与序列之间的纯相关性。这样，您将知道在AR中是否需要该滞后。 如何找到AR项的阶数？ 平稳序列中的任何自相关都可以通过添加足够的AR项进行校正。...要进行超时的交叉验证，您需要创建训练和测试数据集，方法是将时间序列按大约75:25的比例或基于序列时间频率的合理比例分成两个连续的部分。 为什么不随机采样训练数据？
在本文中，我们从头开始构建了一个最佳ARIMA模型，并将其扩展到Seasonal ARIMA（SARIMA）和SARIMAX模型。 1.时间序列预测简介 时间序列是在定期的时间间隔内记录度量的序列。...因为预测时间序列（如需求和销售）通常具有巨大的商业价值。 在大多数制造公司中，它驱动基本的业务计划，采购和生产活动。预测中的任何错误都会在整个供应链或与此相关的任何业务环境中蔓延。...那么，“AR项的顺序”到底意味着什么？在我们去那里之前，我们先来看一下“ d”。 3. ARIMA模型中的p，d和q是什么意思 建立ARIMA模型的第一步是 使时间序列平稳。 为什么？...因为ARIMA中的“自动回归”一词意味着它是一个 线性回归模型 ，使用自己的滞后作为预测因子。如您所知，线性回归模型在预测变量不相关且彼此独立时最有效。 那么如何使一序列稳定呢？...因此，PACF的传递传达了滞后与序列之间的纯相关性。这样，您将知道在AR术语中是否需要该滞后。 如何找到AR项的阶数？ 平稳序列中的任何自相关都可以通过添加足够的AR项进行校正。
SBME标记法： S 表示 表示单个字的词(single word) , B表示词的开始（begin）即首字，M表示词的中间(Middle)即词的中间字，E表示词的结尾（end）,即尾字 一般在用数字这样表示...3-> 'E' 样例： 我爱使用小米手机玩王者荣耀 -> 我爱使用小米手机玩王者荣耀 CS标记法：C 表示 当前的字...char和后面字char是连续的，它们共同表示一个词，S 表示 当前字char和后面字char是两个不同的词 。
论文：arxiv.org/pdf/2404.08796.pdf 在预训练语言模型的帮助下，序列推荐取得了重大进展。...当前基于预训练语言模型的序列推荐模型直接使用预训练语言模型编码用户历史行为的文本序列来学习用户表示，而很少深入探索预训练语言模型在行为序列建模中的能力和适用性。...基于此，本文首先在预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型之间进行了广泛的模型分析，发现预训练语言模型在行为序列建模中存在严重的未充分利用（如下图1）和参数冗余（如下表1）的现象。...受此启发，本文探索了预训练语言模型在序列推荐中的不同轻量级应用，旨在最大限度地激发预训练语言模型用于序列推荐的能力，同时满足实际系统的效率和可用性需求。...在五个数据集上的广泛实验表明，与经典的序列推荐和基于预训练语言模型的序列推荐模型相比，所提出的简单而通用的框架带来了显著的改进，而没有增加额外的推理成本。
单词经过embedding变成一个vector 然后输入一个WX+b，做一个线性模型 输出的label概率为输入文本中的词汇 问题在于WX+b输出时，label太多了，计算这种softmax很低效 解决方法是...Sequence 文本（Text）是单词（word）的序列，一个关键特点是长度可变，就不能直接变为vector CNN and RNN CNN 在空间上共享参数，RNN在时间上（顺序上）共享参数 ?...在每轮训练中，需要判断至今为之发生了什么，过去输入的所有数据都对当下的分类造成影响 一种思路是记忆之前的分类器的状态，在这个基础上训练新的分类器，从而结合历史影响 这样需要大量历史分类器 重用分类器，只用一个分类器总结状态...这样的模型能让整个cell更好地记忆与遗忘 由于整个模型都是线性的，所以可以方便地求导和训练 LSTM Regularization L2, works Dropout on the input or...，到一个RNN里，将输出输入到另一个逆RNN序列，形成另一种序列，比如，语言翻译 如果我们将CNN的输出接到一个RNN，就可以做一种识图系统 循环神经网络实践 觉得我的文章对您有帮助的话，给个star
上一篇通过转载｜使用PaddleFluid和TensorFlow训练RNN语言模型大家了解了： 在 PaddleFluid 和 TensorFlow 平台下如何组织序列输入数据； 如何使用循环神经网络单元...TensorFlow 中一个神经网络模型是一个 Computation Graph。 2. 创建 TensorFlow Session 用来执行计算图。 sess = tf.Session() 3....TensorFlow：使用Dataset API 在之前的篇章中我们都使用 TensorFlow 的 placeholder 接入训练数据，这一篇我们使用一种新的方式 TensorFlow 在 r1.3...模型中核心模块：LSTM 单元在两个平台下的差异及注意事项请参考上一篇：使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 训练 RNN 语言模型，这里不再赘述。...总结 这一篇继续在序列标注模型中了解 PaddleFluid 和 TensorFlow 在接受序列输入，序列处理策略上的不同。 1.
对于序列数据的挖掘，在NLP中有很多的方法，如CNN，RNN，LSTM，GRU到目前使用较多的Transformer，在参考[4]中提出GRU4Rec模型用于排序过程，在GRU4Rec中，使用GRU对行为序列建模...基于Transformer的模型在多个NLP任务中得到了提升，能够很好的挖掘序列数据，在参考[5]中提出了BST模型用于排序过程，在BST模型中，使用Transformer中的Encoding部分对用户行为序列挖掘...，其模型结构如下图所示：图片与参考[4]中不同的是在对行为序列的模型上，在参考[4]中使用的是GRU，在参考[5]中使用的是Transformer中的Encoding部分。...在参考[6]中提出DIEN模型用于排序过程，在DIEN模型中，将序列的挖掘和候选的Attention相结合，得到用户随时间演化的兴趣表征，同时这个表征还是与当前的候选是相关的，其模型结构如下图所示：图片在...参考[7]中提出MIND模型用于召回过程，在MIND中，Multi-Interest Extractor Layer对用户历史行为序列挖掘，提取出多个用户兴趣表征，这其中最终要的是称为Dynamic Routing
对于序列数据的挖掘，在NLP中有很多的方法，如CNN，RNN，LSTM，GRU到目前使用较多的Transformer，在参考[4]中提出GRU4Rec模型用于排序过程，在GRU4Rec中，使用GRU对行为序列建模...基于Transformer的模型在多个NLP任务中得到了提升，能够很好的挖掘序列数据，在参考[5]中提出了BST模型用于排序过程，在BST模型中，使用Transformer中的Encoding部分对用户行为序列挖掘...，其模型结构如下图所示： 与参考[4]中不同的是在对行为序列的模型上，在参考[4]中使用的是GRU，在参考[5]中使用的是Transformer中的Encoding部分。...在参考[6]中提出DIEN模型用于排序过程，在DIEN模型中，将序列的挖掘和候选的Attention相结合，得到用户随时间演化的兴趣表征，同时这个表征还是与当前的候选是相关的，其模型结构如下图所示：...参考[7]中提出MIND模型用于召回过程，在MIND中，Multi-Interest Extractor Layer对用户历史行为序列挖掘，提取出多个用户兴趣表征，这其中最终要的是称为Dynamic Routing
最全最详细的PyTorch神经网络创建~ 话不多说直接开始~ 神经网络的创建步骤 定义模型类，需要继承nn.Module 定义各种层，包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数等等 编写前向传播，...默认值为1，表示在输入张量的第二个维度（即列）上进行softmax操作。...随机失活方法Dropout 当 FC层过多，容易对其中某条路径产生依赖，从而使得某些参数未能训练起来 为了防止上述问题，在 FC层之间通常还会加入随机失活功能，也就是Dropout层 它通过在训练过程中随机失活一部分神经元...，从而增强模型的泛化能力。...转置卷积通常用于生成器网络中，将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像。
序列比对是生物信息学分析中的常见任务，包含局部比对和全局比对两大算法，局部比对最经典的代表是blast, 全局比对则用于多序列比对。...在biopython中，支持对序列比对的结果进行读写，解析，以及运行序列比对的程序。...在biopython中，为不同格式，不同软件提供了统一的接口，方便我们的使用 1....读取多序列比对结果 通过Bio.AlignIO模块来对多序列比对结果进行读写，其中的parse方法用于从文件句柄中读取多序列比对的内容，用法如下 >>> from Bio import AlignIO...运行多序列比对程序 为了简化调用，在Bio.Applicaitons模块中，提供了各种应有的调用接口。
本文介绍两种持久化保存模型的方法： 在介绍这两种方法之前，我们得先创建并训练好一个模型，还是以mnist手写数字识别数据集训练模型为例： import tensorflow as tf from tensorflow...save()方法可以将模型保存到一个指定文件中，保存的内容包括： 模型的结构 模型的权重参数 通过compile()方法配置的模型训练参数 优化器及其状态 model.save('mymodels/mnist.h5...新加载出来的new_model在结构、功能、参数各方面与model是一样的。 通过save()方法，也可以将模型保存为SavedModel 格式。...SavedModel格式是TensorFlow所特有的一种序列化文件格式，其他编程语言实现的TensorFlow中同样支持： model.save('mymodels/mnist_model', save_format...model.save_weights('mymodels/mnits_weights') # 保存模型权重信息 new_model = Sequential([ # 创建新的模型 layers.Dense
为了从前者跃迁到后者，我们需要一种在某种动机目标下裁决替代序列的方式，就像图3所示。在主动推理中， 图3 替代序列。...首先，我们描述了一个生成模型，该模型被用来模拟手写所需的复杂轨迹（Friston等人，2011）。这是基于我们在图2中看到的序列类型。...总体而言，这些示例展示了可以从包含吸引点序列的模型中开发出的自主行为，以及一旦在离散时间间隔内制定了这些序列，我们如何高效地在不同序列之间进行选择。...用于解决此任务的模型结合了一个连续模型（类似于手写模型的描述）和一个离散时间模型。这将使连续轨迹的序列拼接在一起。在每个离散时间步中，都会预测一个新的吸引点和目标（黑色）球体。...与前一节类似，选择这两个示例——鸣禽和问题游戏——是为了说明在连续生成模型中表达自主动力学的形式，以及在更近期模型中采用的明确序列离散化。这两种模型形式已经得到广泛应用，包括在计算精神病学中。
编辑：忆臻 https://www.zhihu.com/question/46688107 本文仅作为学术分享，如果侵权，会删文处理 CRF和LSTM 模型在序列标注上的优劣？...HMM：CRF不管是在实践还是理论上都要优于HMM，HMM模型的参数主要是“初始的状态分布”，“状态之间的概率转移矩阵”，“状态到观测的概率转移矩阵”，这些信息在CRF中都可以有，例如：在特征模版中考虑...sequence-labeling是基于tensorflow实现的，将sgd改成mini-batch sgd，由于batch中每个样本的长度不一，训练前需要padding，最后的loss是通过mask进行计算...这样使得其在序列标注问题中效果比较好。 即使现在主流使用LSTM模型的，也会在loss层使用crf，基本验证是更好的。而与LSTM相对应的应该是原来crf模型中特征层面的东东。...比如在传统的crf模型中，需要人工选择各种特征，但是目前主流的解决方案中倾向于，embedding层+bilstm层，直接机器学习到特征。也就是end-to-end的思路。
因为预测时间序列（如需求和销售）通常具有巨大的商业价值。 在大多数制造公司中，它驱动基本的业务计划，采购和生产活动。预测中的任何错误都会扩散到整个供应链或与此相关的任何业务环境中。...因为ARIMA中的“自回归”一词意味着它是一个 线性回归模型 ，使用自己的滞后作为预测因子。如您所知，线性回归模型在预测变量不相关且彼此独立时最有效。 那么如何使一序列平稳呢？...因此，PACF的传递传达了滞后与序列之间的纯相关性。这样，您将知道在AR中是否需要该滞后。 如何找到AR项的阶数？ 平稳序列中的任何自相关都可以通过添加足够的AR项进行校正。...要进行交叉验证，您需要创建训练和测试数据集，方法是将时间序列按大约75:25的比例或基于序列时间频率的合理比例分成两个连续的部分。 为什么不随机采样训练数据？...深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票 Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、
因为预测时间序列（如需求和销售）通常具有巨大的商业价值。 在大多数制造公司中，它驱动基本的业务计划，采购和生产活动。预测中的任何错误都会扩散到整个供应链或与此相关的任何业务环境中。...因为ARIMA中的“自回归”一词意味着它是一个 线性回归模型 ，使用自己的滞后作为预测因子。如您所知，线性回归模型在预测变量不相关且彼此独立时最有效。 那么如何使一序列平稳呢？...因此，PACF的传递传达了滞后与序列之间的纯相关性。这样，您将知道在AR中是否需要该滞后。 如何找到AR项的阶数？ 平稳序列中的任何自相关都可以通过添加足够的AR项进行校正。...如何找到MA项的阶数（q） 就像我们在PACF图上查看AR项的阶数一样，您也可以在ACF图上查看MA项的阶数。MA从技术上讲是滞后预测的误差。 ACF指示要消除平稳序列中的自相关需要多少个MA项。...要进行交叉验证，您需要创建训练和测试数据集，方法是将时间序列按大约75:25的比例或基于序列时间频率的合理比例分成两个连续的部分。 为什么不随机采样训练数据？
对于目前基于神经网络的序列模型，很重要的一个任务就是从序列模型中采样。比如解码时我们希望能产生多个不一样的结果，而传统的解码算法只能产生相似的结果。...在序列模型中，束搜索通常被用来提升模型解码时的性能。默认的贪婪解码总是在每一步挑选一个当前分数最高的词来组成序列。...图1 束搜索第一步 在解码第一步的时候，束搜索从句子开始符开始，根据模型的打分（是在给定前缀的情况下模型输出的下一词分布）来挑选词表中得分最高的前两个词he和I，并用he和I的得分和分别作为候选序列...图4 束搜索最终结果 序列模型中的随机采样 从序列模型中采集多个样本有两种经典的方法：基于蒙特卡洛的随机采样和基于蒙特卡洛的束搜索。...基于蒙特卡洛的随机采样 在序列模型中采样的最简单方法就是在贪婪搜索的基础上，在每一步挑选下一个词的时候不是根据它们相应的得分而是根据模型输出的下一个词分布来随机选取一个，这样重复到固定长度或者挑选到句子结束符时停止
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
