这些数据是根据国家和地区报告新病例的数据，但我们只想预测国家的新病例，因此我们使用 groupby 根据国家对它们进行分组
第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 [第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理] [第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习] [第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据（查看文末了解数据免费获取方式）间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据 间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下
自然语言处理的常用方法是循环神经网络。所以接下来会从 character RNN 开始（预测句子中出现的下一个角色），继续介绍RNN，这可以让我们生成一些原生文本，在过程中，我们会学习如何在长序列上创建TensorFlow Dataset。先使用的是无状态RNN（每次迭代中学习文本中的随机部分），然后创建一个有状态RNN（保留训练迭代之间的隐藏态，可以从断点继续，用这种方法学习长规律）。然后，我们会搭建一个RNN，来做情感分析（例如，读取影评，提取评价者对电影的感情），这次是将句子当做词的序列来处理。然后会介绍用RNN如何搭建编码器-解码器架构，来做神经网络机器翻译（NMT）。我们会使用TensorFlow Addons项目中的 seq2seq API 。
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下
LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要训练 LSTM 网络进行时间序列预测，请训练具有序列输出的回归 LSTM 网络，其中响应（目标）是训练序列，其值偏移了一个时间步长。换句话说，在输入序列的每个时间步，LSTM 网络学习预测下一个时间步的值。
我们有一段数字序列，我们训练一个神经网络，使得该模型能通过任意连在一起的两个数，判断出第三个数
为了建立一个基于内容的推荐系统，收集了西雅图152家酒店的酒店描述。正在考虑其他一些训练这种高质量清洁数据集的方法。
以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化。
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦，更加学术，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，系统安全也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~
前文详细介绍如何学习提取的API序列特征，并构建机器学习算法实现恶意家族分类，这也是安全领域典型的任务或工作。这篇文章将讲解如何构建深度学习模型实现恶意软件家族分类，常见模型包括CNN、BiLSTM、BiGRU，结合注意力机制的CNN+BiLSTM。基础性文章，希望对您有帮助，如果存在错误或不足之处，还请海涵。且看且珍惜！
Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey
在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们演示有关温度预测问题的三个概念，我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。
深度学习在近年来取得了巨大的成功，为许多领域带来了革命性的突破。而在深度学习算法中，循环神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN）是一种十分重要且常用的模型。RNN在自然语言处理、语音识别、机器翻译等任务中表现出色，具有处理时序数据的能力。本文将介绍RNN的基本原理、应用领域以及一些常见的改进方法。
Seq2seq模型构成了机器翻译、图像和视频字幕、文本摘要、聊天机器人以及任何你可能想到的包括从一个数据序列到另一个数据序列转换的任务的基础。如果您曾使用过谷歌Translate，或与Siri、Alexa或谷歌Assistant进行过互动，那么你就是序列对序列(seq2seq)神经结构的受益者。
机器翻译和语音识别是最早开展的两项人工智能研究。今天也取得了最显著的商业成果。 早先的机器翻译实际脱胎于电子词典，能力更擅长于词或者短语的翻译。那时候的翻译通常会将一句话打断为一系列的片段，随后通过复杂的程序逻辑对每一个片段进行翻译，最终组合在一起。所得到的翻译结果应当说似是而非，最大的问题是可读性和连贯性非常差。 实际从机器学习的观点来讲，这种翻译方式，也不符合人类在做语言翻译时所做的动作。其实以神经网络为代表的机器学习，更多的都是在“模仿”人类的行为习惯。 一名职业翻译通常是这样做：首先完整听懂要翻译的语句，将语义充分理解，随后把理解到的内容，用目标语言复述出来。 而现在的机器翻译，也正是这样做的，谷歌的seq2seq是这一模式的开创者。 如果用计算机科学的语言来说，这一过程很像一个编解码过程。原始的语句进入编码器，得到一组用于代表原始语句“内涵”的数组。这些数组中的数字就是原始语句所代表的含义，只是这个含义人类无法读懂，是需要由神经网络模型去理解的。随后解码过程，将“有含义的数字”解码为对应的目标语言。从而完成整个翻译过程。这样的得到的翻译结果，非常流畅，具有更好的可读性。
本文会通过 Keras 搭建一个深度卷积神经网络来识别验证码，建议使用显卡来运行该项目。
股票价格数据是一个时间序列形态的数据，诚然，股市的涨落和各种利好利空消息更相关，更多体现的是人们的信心状况，但是它的形态下，时序前后是有一定的相关性的，我们可以使用一种特殊类型的神经网络『循环神经网络(RNN)』来对这种时序相关的数据进行建模和学习。
基于TensorFlow2.x的框架，使用PYthon编程语言，实现对服装图像进行分类。
根据频率，时间序列可以是每年（例如：年度预算），每季度（例如：支出），每周（例如：销售数量），每天（例如天气），每小时（例如：股票价格），分钟（例如：来电提示中的呼入电话），甚至是几秒钟（例如：网络流量）。
使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
本文将介绍当前 TensorFlow 上的所有抽象模型，描述每个模型的使用情况以及简单的代码样例。详细的示例请访问这里：https://github.com/c0cky/TensorFlow-in-a
LSTM(Long Short-Term Memory) 即长短期记忆，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。其中的内部机制就是通过四个门调节信息流，了解序列中哪些数据需要保留或丢弃。
本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络（RNN，recurrent neural network）处理序列的方式是，遍历所有序列元素，并保存一个状态（state），其中包含与已查看内容相关的信息。在处理两个不同的独立序列（比如两条不同的 IMDB 评论）之间，RNN 状态会被重置，因此，你仍可以将一个序列看作单个数据点，即网络的单个输入。真正改变的是，数据点不再是在单个步骤中进行处理，相反，网络内部会对序列元素进行遍历，RNN 的特征在于其时间步函数
在本课程中，我们将介绍神经网络的基础知识以及如何建立深度学习编程环境。 我们还将探讨神经网络的常见组件及其基本操作。 我们将通过探索使用 TensorFlow 创建的训练有素的神经网络来结束本课程。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了，那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢？（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）
建立一个很酷的机器学习项目确实很不错，但如果你希望其他人能够看到你的作品怎么办呢？当然，你可以将整个项目放在GitHub上，但这只能给程序员看，如果你想给自己家里的老人看呢？GitHub肯定不行，所以我们想要的是将我们的深度学习模型部署成世界上任何人都轻易访问的Web应用程序。
作者 | Francois Chollet 编译 | 雁惊寒 seq2seq是一种把序列从一个域（例如英语中的句子）转换为另一个域中的序列（例如把相同的句子翻译成法语）的模型训练方法。目前有多种方法可以用来处理这个任务，可以使用RNN，也可以使用一维卷积网络。 很多人问这个问题：如何在Keras中实现RNN序列到序列（seq2seq）学习？本文将对此做一个简单的介绍。 什么是seq2seq学习 序列到序列学习（seq2seq）是一种把序列从一个域（例如英语中的句子）转换为另一个域中的序列（例如把相同的句子
选自Keras Blog 作者：Francois Chollet 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 如何在 Keras 中实现 RNN 序列到序列学习？本文中，作者将尝试对这一问题做出简短解答；本文预设你已有一些循环网络和 Keras 的使用经验。 GitHub：https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/lstm_seq2seq.py 什么是序列到序列学习？ 序列到序列学习（Seq2Seq）是指训练模型从而把一个域的序列（比如英语语句）转化
在这个例子中，我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比，这个人由13个物理属性描述。
作者 | Ray 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文主要介绍了RNN与双向RNN网路的原理和具体代码实现。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。进入公众号通过下方文章精选系列文章了解更多keras相关项目。 介绍 通过对前面文章的学习，对深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)有了一定的了解，也感受到了这些神经网络在各方面的应用都有不错的效果。然而这些网络都有一个共同的特点：每一层的神经元之间是相互独立的，如输入层的神经元彼此之间是独立的。然而，现实世界中很
常见的神经网络模型结构有前馈神经网络(DNN)、RNN（常用于文本 / 时间系列任务）、CNN（常用于图像任务）等等。具体可以看之前文章：一文概览神经网络模型。
模型经过训练测试之后，我们往往用一两张图对模型预测结果进行分析讨论，那么下面介绍在keras中用已训练的模型经过测试的方法。
是否想过智能键盘上的预测键盘之类的工具如何工作？在本文中，探讨了使用先验信息生成文本的想法。具体来说，将使用Google Colab上的递归神经网络（RNN）和自然语言处理（NLP），从16世纪文献中产生文章。这个想法很简单，将尝试为模型提供莎士比亚剧本的样本，以产生所有假零件，同时保持相同的本地语言。虽然预测性键盘会为可能包含多个单词的不完整句子生成最佳的“单个单词”匹配，但通过使用单个单词生成莎士比亚戏剧的一部分，将使此过程更加困难。
本文作者是气科院2020届硕士生方祖亮同学，这篇文章是他参加Deecamp夏令营的一个总结。方祖亮同学本科毕业于兰州大学，目前在气科院读研三，师从俞小鼎和王秀明老师，研究方向为中小尺度气象。他热衷关注机器学习和深度学习方面的内容，探索AI在气象领域应用，也有着较为丰富的算法实习经历，关键长得还帅气！各位HR小姐姐们赶紧聊一波了~ 还不赶紧私信我们要联系方式！
我第一次尝试研究RNN时，我试图先学习LSTM和GRU之类的理论。在看了几天线性代数方程之后（头疼的要死），我在Python深度学习中发生了以下这段话：
本文将利用机器学习的手段来对鸢尾花按照物种进行分类。本教程将利用 TensorFlow 来进行以下操作：
在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系
【新智元导读】近期，TensorFlow官方推文推荐了一款十分有趣的项目——用Attention模型生成图像字幕。而该项目在GitHub社区也收获了近十万“点赞”。项目作者Yash Katariya十分详细的讲述了根据图像生成字幕的完整过程，并提供开源的数据和代码，对读者的学习和研究都带来了极大的帮助与便利。
如今DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。
本文使用 GRU 单元建立 RNN 网络，使用唐诗三百首进行训练，使用模型生成唐诗。
时间序列预测是指我们必须根据时间相关的输入来预测结果的问题类型。时间序列数据的典型示例是股市数据，其中股价随时间变化。
关键时刻，第一时间送达！ 📷 参与 |王赫 编辑 | Donna 近年来，以比特币为代表的加密数字货币一直是社交媒体和搜索引擎上的热门。但是，比特币价格浮动也使各位看官们经历了过山车般的体验。 随着本周各大权威机构纷纷表示看好区块链的未来，从1月17日到18日凌晨，比特币成功止住前一日暴跌的颓势，涨幅接近20%（18.46%）。 如果我们能够智能化的制定投资策略的话，就能发现这些反复无常的波动背后潜藏着巨大的利润。 与传统金融工具相比，加密货币由于缺乏指标数据，预测变得非常困难。 本文以当下最火的比特币为例
图片来源：Hacker News 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 王赫 编辑 | Donna 近年来，以比特币为代表的加密数字货币一直是社交媒体和搜索引擎上的热门。但是，比特币价格浮动也使各位看官们经历了过山车般的体验。 随着本周各大权威机构纷纷表示看好区块链的未来，从1月17日到18日凌晨，比特币成功止住前一日暴跌的颓势，涨幅接近20%（18.46%）。 如果我们能够智能化的制定投资策略的话，就能发现这些反复无常的波动背后潜藏着巨大的利润。 与传统金融工具相比，加密货币由于
深度学习模型可以处理文本序列、时间序列、一般性序列数据等等。处理序列数据的两个基本深度学习算法是循环神经网络和1D卷积(2D卷积的一维模式)。
循环神经网络是一类人工神经网络，其中节点之间的连接可以创建一个循环，允许某些节点的输出影响对相同节点的后续输入。涉及序列的任务，如自然语言处理、语音识别和时间序列分析，非常适合 RNN。与其他神经网络不同，RNN 具有内部存储器，允许它们保留来自先前输入的信息，并根据整个序列的上下文做出预测或决策。
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