本期作者：Aniruddha Choudhury 本期编辑：1+1=6 前言 对许多研究人员和分析师来说，预测股价的艺术一直是一项艰巨的任务。事实上，投资者对股票价格预测的研究领域非常感兴趣。...许多投资者都渴望知道股票市场的未来情况。良好和有效的股票市场预测系统通过提供股票市场未来走向等支持性信息，帮助交易员、投资者和分析师。本文提出了一种基于RNN和LSTM的股票市场指数预测方法。...然而，随着科技的进步，从股票市场获得稳定财富的机会增加了，这也帮助专家们找到最有信息的指标，做出更好的预测。市场价值的预测对于实现股票期权购买的利润最大化和保持低风险具有重要意义。...RNN已被证明是处理序列数据的最强大的模型之一。LSTM是最成功的RNNs架构之一。LSTM引入了记忆单元，它是一种计算单元，取代了网络隐含层中的传统人工神经元。...在这个阶段，基于谷歌的历史数据用于预测未来价格。
如果 RNN 真的能够这样做的话，那么它们将会极其有用。但是事实真是 如此吗?我们来看下面的例子。 考虑一个语言模型，通过前面的单词来预测接下来的单词。...如果我们想预测句 子“the birds are flying in the sky”中的最后一个单词，我们不需要考虑上下文 信息，就可以得到答案，很明显下一个单词应该是 sky。...比如 f=0 时，表示 的所有信息都会被遗 忘，f=1 时表示 的信息都会被保存。 让我们回头看看语义预测的例子中来基于已经看到的词去预测下一个词。...样本内训练 经过100次迭代，已经能够观察到训练收敛的结果。 ? ? 基于上图的基本的两层 RNN 网络结构，得到的损失率如下图: ?...因此，激活值实际上 反映了模型对个股未来收益的预测概率。 基于此，我们重新构建三类股票组合，每一期，选择激活值最大的 30%的股票最 为对应组合: ?
此类分类器的总体准确度为90％，因此，任何基于学习的方法都应超过90％的分数，以证明其有用性。 在这种情况下，可以安全地假定温度时间序列是连续的（明天的温度可能会接近今天的温度）。...RNN特别依赖于顺序或时间的：它们按顺序处理输入序列的时间步长，重新排列时间步长可以完全改变RNN从序列中提取的表示形式。这正是它们在序列问题（例如温度预测问题）上表现良好的原因。...对于包括自然语言在内的许多其他问题，情况并非如此：从直觉上讲，单词在理解句子中的重要性通常并不取决于其在句子中的位置。让我们在LSTM IMDB示例中尝试相同的技巧。...值得注意的是，在这样的文本数据集上，逆序处理与按时间顺序处理一样有效，这证实了以下假设：尽管单词顺序 在理解语言中_确实很_重要， _但_ 您使用的顺序并不重要。...重要的是，经过逆向序列训练的RNN将学习与原始序列训练的RNN不同的表达方式。
我觉得自己好多废话，word2vec顾名思义就是把单词编码成向量，例如单词 "拉稀" 编码成 [0.4442, 0.11345]。...Word2Vec其实就是通过学习文本来用词向量的方式表征词的语义信息，即通过一个嵌入空间使得语义上相似的单词在该空间内距离很近。...上面就是word2vec的一个简单过程，经过上面过程我们可以对单词进行编码，然后对所有单词进行汇总求和分类，得到最后的语料向量。 ?...针对文本处理我们在此前已经介绍过一系列的Word2vec技术，而音频音乐方面的内容可以使用循环神经网络RNN进行序列数据建模。...我们出现了基于时间序列数据建模的循环神经网络RNN，把用户的session信息看作是历史序列数据，用户的行为CTR作为循环神经网络RNN的预测输出。 ?
我们会通过对标题单词的 Word2Vec 表征求平均来表征文章标题。正如之前提及的，Word2Vec 是一种将单词表征为向量的机器学习方法。...Word2Vec 模型是通过使用浅层神经网络来预测与目标词接近的单词来训练的。...我们可以使用 Gensim 训练我们自己的 Word2Vec 模型，但是在这个例子中我们会使用一个 Google 预训练 Word2Vec 模型，它基于 Google 的新闻数据而建立。...我们通过分割 n 个单词组成的窗口以及预测文本中的下一个单词来训练语言模型。...你可以在这里了解到更多基于 RNN 的语言模型的内容：http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/。
我觉得自己好多废话，word2vec顾名思义就是把单词编码成向量，例如单词 “拉稀” 编码成 [0.4442, 0.11345]。...Word2Vec其实就是通过学习文本来用词向量的方式表征词的语义信息，即通过一个嵌入空间使得语义上相似的单词在该空间内距离很近。...上面就是word2vec的一个简单过程，经过上面过程我们可以对单词进行编码，然后对所有单词进行汇总求和分类，得到最后的语料向量。 ? ?...针对文本处理我们在此前已经介绍过一系列的Word2vec技术，而音频音乐方面的内容可以使用循环神经网络RNN进行序列数据建模。 四....我们出现了基于时间序列数据建模的循环神经网络RNN，把用户的session信息看作是历史序列数据，用户的行为CTR作为循环神经网络RNN的预测输出。 ? 五.
TF-IDF:通过获取词的频率(TF)并乘以词的逆文档频率(IDF)来得到这个分数。 需要进行学习 Word2Vec：经过训练以重建单词的语言上下文的浅层（两层）神经网络。...Word2vec 可以利用两种模型架构中的任何一种：连续词袋 (CBOW) 或连续skip-gram。在 CBOW 架构中，模型从周围上下文词的窗口中预测当前词。...在连续skip-gram架构中，模型使用当前词来预测上下文的周围窗口。...基于 RNN ELMO（Embeddings from Language Model）：使用基于字符的编码层和两个 BiLSTM 层的神经语言模型来学习上下文化的词表示，可以学习情景化的单词表示。...并使用掩码语言模型来预测序列中随机被遮蔽的单词，还通过下一句预测任务，用于学习句子之间的关联。
1.词嵌入 [词汇表征 Word Representation] ShowMeAI在上一篇内容 序列模型与RNN网络 里介绍了基于词表(例如10000大小的vocabulary)映射，使用one-hot...为了简化和固定神经网络的输入，我们可以选择只用前4个单词作为输入预测下一个词，对应到本例中，是使用「a glass of orange」4个单词作为输入。...Word2Vec这个模型，它是一种简单高效的词嵌入学习方法，包括 2 种模型： Skip-gram (SG)：根据词预测目标上下文 Continuous Bag of Words (CBOW)：根据上下文预测目标词...Glove模型基于语料库统计了词的共现矩阵X ，X 中的元素X_{ij} 表示单词i 和单词j 「为上下文-目标词」的次数。之后，用梯度下降法最小化损失函数。...4.3 词嵌入+RNN解决情感分析问题 使用RNN能够实现一个效果更好的情感分类器： [情感分类] 上图中的RNN模型是典型的「多对一」模型，因为RNN考虑单词出现的次序，能更有效地进行真实情感的判断。
N 维向量，训练之后得到每个单词的最优表示向量，区别是，CBOW 是根据上下文来预测当前词语，Skip-gram 刚好相反，是根据当前词语来预测上下文。...比如，可以利用基本代数公式来发现单词之间的关系（比如，“国王”-“男人”+“女人”=“王后”）。用这些自带上下文信息的词向量来预测未知数据的情感状况的话，就可以更准确。 ?...思路分为两部分，第一步，就是先用 word2vec 和 SGD 训练出每个单词的最优表示向量。...第一步，用 word2vec 和 SGD 训练出每个单词的最优表示向量。...用 RNN 训练语言模型生成文本 Day 9. RNN与机器翻译 Day 10. 用 Recursive Neural Networks 得到分析树 Day 11. RNN的高级应用
近年来在深度学习中比较有效的方式是基于上下文的词汇表征。...当一个单词 w 出现在文本中时，它的上下文是出现在其附近的一组单词(在一个固定大小的窗口中) 基于海量数据，使用 w 的许多上下文来构建 w 的表示 如图所示，banking的含义可以根据上下文的内容表征...[Word2vec原理介绍] 核心思路如下： 基于海量文本语料库构建 词汇表中的每个单词都由一个向量表示（学习完成后会固定） 对应语料库文本中的每个位置 t ，有一个中心词 c 和一些上下文(“外部...3.1.1 似然函数 对于每个位置 t=1, \cdots, T ，在大小为 m 的固定窗口内预测上下文单词，给定中心词 w_j ，似然函数可以表示为： Likelihoood = L(\theta...，第二项是预测的上下文单词。
今天给大家介绍的是一篇基于CNN+RNN结构的检测Deepfakes框架 1. 前言 大部分检测假脸工作是在图片上进行的，而针对deepfake视频往往有很少检测方法。...这个工作里我们提出了一种基于时间序列的处理方法，用于检测Deepfake视频。我们采用了CNN去提取帧级别的高维特征，并用这些高维特征训练RNN。...我们展示了通过一个简单的架构也能在检测任务上达到不俗的效果。 2. Deepfake视频生成 深度学习方法可用于图片压缩性能， 最常用的就是自编解码器(AutoEncoder-Decoder)。...抽取得到的2048特征，送入LSTM单元，接一个512单元的全连接层，0.5概率的Dropout，最后通过softmax计算概率，做最终的二分类 4....总结 网络上流传的Deepfakes往往是以视频格式，很少是单单以图片的格式 该工作观察到帧与帧之间的融合不自然的问题，很巧妙的将CNN与LSTM结合起来，用于视频序列检测 而最后结果也是十分不错的
3，序列模型优势 我们为什么要使用RNN这样的序列模型，而不是直接使用标准的全连接神经网络来解决输入或输出为序列数据的问题呢？ 主要基于以下几点。...Word2Vec是一种学习词嵌入矩阵非常流行的方法。它基于上下文相似的词具有相似的语义这一假设。 Word2Vec可以由两种方式来构建一个监督学习问题。第一种是CBOW，即通过上下文预测中间词。...第二种是Skip-Gram，即通过中间词去预测上下文。 ? ? 下面是一个Word2Vec模型训练词向量的网络结构。...除第一个输出外，我们的RNN结构的输出为句子中每个位置出现词汇表中各个单词的条件概率的预测值。...由于第一个输入为全零向量，第一个输出实际上就是第一个位置出现词汇表中各个单词的概率值的预测而非条件概率值的预测。 ? ? 模型的损失函数设置为各个输出序列和真实序列之间的交叉熵损失。
遵循这样一个思想：相似的词汇出现在相似的场景中 不需要知道一个词真实的含义，词的含义由它所处的历史环境决定 Embeddings 将单词映射到一个向量（Word2Vec），越相似的单词的向量会越接近...新的词可以由语境得到共享参数 Word2Vec 将每个词映射到一个Vector列表(就是一个Embeddings)里，一开始随机，用这个Embedding进行预测 Context即Vector列表里的邻居...目标是让Window里相近的词放在相邻的位置，即预测一个词的邻居 用来预测这些相邻位置单词的模型只是一个Logistics Regression， just a simple Linear model...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 ?...一个RNN的model包含两个输入，一个是过去状态，一个是新的数据，两个输出，一个是预测，一个是将来状态 ?
- 注意力机制 2015 - 基于记忆的网络 2018 - 预训练语言模型 其他的里程碑事件 传统算法里程碑事件 2001 - 神经语言模型 语言建模任务指的是给定前一个单词去预测文本中的下一个单词...sequence-to-sequence 模型：这种模型通过一次预测一个单词生成一个输出序列。 预训练语言模型：这些方法使用来自语言模型的表述进行迁移学习。...Word2vec 有两种风格，如下面的图 3 所示：连续字袋（CBOW）和 skip-gram。不过他们的目标不同：一个是根据周围的单词预测中心单词，而另一个则相反。 ?...对 Word2vec 的使用范围已经不限于单词级别了：基于局部上下文学习嵌入的简单目标——带负抽样的 skip-gram 已被用于学习句子表示（Mikolov & Le, 2014；Kiros 等人，2015...图 10：线性化选区解析树（Vinyals 等人，2015） 序列和解码器的编码器通常基于 RNN，但可以使用其他模型类型。
语言模型的定义 语言模型使用机器学习预测单词的概率分布，基于前一个条目来预测句子中最有可能出现的下一个单词。...前文概述的第一个模型，是一个密集的（或隐含的）层和一个输出层，堆叠在一个连续的单词包（CBOW）Word2Vec模型之上。...CBOW Word2Vec模型被训练成从上下文中猜测单词；Skip-Gram Word2Vec模型则相反，从单词中猜测上下文。...递归神经网络（RNN） 递归神经网络（RNNs）是对这一问题的一个改进，RNN既可以是一个长短期记忆（LSTM），也可以是一个基于门控循环单元（GRU）单元的网络，它们在选择下一个单词的同时考虑了所有先前的单词...TRANSFORMERS 基于RNN架构的主要缺点在于它们的序列性质，因为没有并行化，长序列的训练时间会飙升。解决这个问题的方法是采用Transformer架构。
遵循这样一个思想：相似的词汇出现在相似的场景中 不需要知道一个词真实的含义，词的含义由它所处的历史环境决定 Embeddings 将单词映射到一个向量（Word2Vec），越相似的单词的向量会越接近...新的词可以由语境得到共享参数 Word2Vec ?...，即预测一个词的邻居 用来预测这些相邻位置单词的模型只是一个Logistics Regression， just a simple Linear model Comparing embeddings...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 ?...一个RNN的model包含两个输入，一个是过去状态，一个是新的数据，两个输出，一个是预测，一个是将来状态 ?
图3 辩论和修辞元素类别示例 比赛的评分函数是根据真实值和预测值词索引之间的重叠进行评估，如果真实值和预测值之间单词索引的重叠，以及预测值和真实值之间单词索引的重叠均大于等于0.5，则预测是匹配的，并被视为真正例...Word2vec：Word2vec与以上几种编码方式最大的不同在于被它编码得到的向量并不是随便生成的，而是能够体现这些单词之间的关系（如相似性等）。...Word2Vec有两种模型可以使用，连续词袋（CBOW）模型和跳字（Skip-gram）模型，二者都是三层的神经网络，区别在于前者根据上下文预测中间词，后者根据中间词预测上下文，可以根据需要选择使用，CBOW...Glove：Word2vec编码，是通过训练神经网络对上下文来进行预测获得，使用了局部规律，未使用全局的统计规律，缺乏全局的信息。...了解了基础的文本编码方法，我们就可以对训练数据的单词进行编码处理，由于分类基于句子进行，所以句子的编码为句子中单词编码值的加和求平均。
- 注意力机制 2015 - 基于记忆的网络 2018 - 预训练语言模型 其他的里程碑事件 传统算法里程碑事件 2001 - 神经语言模型 语言建模任务指的是给定前一个单词去预测文本中的下一个单词...sequence-to-sequence 模型：这种模型通过一次预测一个单词生成一个输出序列。 预训练语言模型：这些方法使用来自语言模型的表述进行迁移学习。...Word2vec 有两种风格，如下面的图 3 所示：连续字袋（CBOW）和 skip-gram。不过他们的目标不同：一个是根据周围的单词预测中心单词，而另一个则相反。...对 Word2vec 的使用范围已经不限于单词级别了：基于局部上下文学习嵌入的简单目标——带负抽样的 skip-gram 已被用于学习句子表示（Mikolov & Le, 2014；Kiros 等人，2015...图 10：线性化选区解析树（Vinyals 等人，2015） 序列和解码器的编码器通常基于 RNN，但可以使用其他模型类型。
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