基于深度学习的方法能够对基因相互作用进行建模，更清晰的揭示细胞异质性，捕捉具有相同细胞类型的细胞之间的转录组学相似性和不同类型细胞之间的差异。...此外，通过对 GRN 进行显式建模，DeepSEM比传统的神经网络模型更加“透明”，并且可以通过限制参数空间来减少深度学习模型的过拟合问题。...DeepSEM有两个神经网络层，命名为GRN层和逆GRN层，以明确地对GRN结构进行建模。...通过对GRN和单细胞转录组数据进行联合建模，DeepSEM作为一种多功能工具，可以通过分析不同的模块来完成单细胞数据分析中的各种任务。...GRN层和逆GRN层都是基因相互作用矩阵，它们显式地对GRN网络进行建模并引导神经网络的信息流。g1-g6：基因表达数据中基因的名称；c1-c4：基因表达数据中细胞的名称；NN：神经网络。
2 简单模型 2.1 知识回顾 虽然 Keras 构建的都是神经网络，但也能构建线性回归和对率回归模型，因为两种模型都是神经网络的特殊形式，即不带隐含层。...再精简一步，对于单变量线性回归和对率回归模型，那么该神经网络就只有一个输入和一个输出，示意图如下： ? 上图中 是输入， 是激活函数，对于线性回归 ；对于对率回归 ，因此 将输入转换成输出。...2.3 对率回归模型 ? 该模型是单变量对率回归 ? ，调出最后一层再使用 get_weights() 方法打印权重，并可视化预测结果。标签中的胜负各占一半，但该极简模型预测出来的胜比负略多一些。...堆积法 (Stacking) 之前使用常规赛模型对锦标赛数据进行了预测，效果不错，因此可将常规赛模型预测作为锦标赛模型的输入，能进一步提高模型预测效果，这是“模型堆叠”的一种形式。...该模型非常酷，它将同时进行分类和回归。 ? 由于该模型是单输入双输出，那么线性回归和对率回归模型都有各自的 w 和 b，参数一共有 4 个。
它还可以使用dataset.map()函数对每个单独的元素应用函数，或者使用dataset.batch()函数对所有元素进行应用。...高级API函数和统计分布 尽管已经有许多高级API函数被Keras和TFLearn用户使用,Tensorflow在之前的基础上又添加以下功能库：深度神经网络（DNN）分类器，深度神经网络回归量，线性分类器...它们都是tf.contrib.学习包的一部分，并且Tensorflow的文档描述了如何使用它们。 一个新的增加功能是许多统计分布。一个类表示一个统计分布，并使用定义该分布的参数进行初始化。...下面是一个简短的例子，说明开发人员如何从均匀分布中获得一个随机变量的张量： ? 现有函数的改动 新版本对现有的函数也有一些小的改动。...现在已经可用的模式是“反射（reflect）”和“对称（symmetric）”。 ? 总体来说，TensorFlow的1.3.0版本的变更还是很值得一看（用）的。
：失业率与通货膨胀率时间序列|数据分享 分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测 用综合信息准则比较随机波动率（SV）模型对股票价格时间序列建模 结合新冠疫情COVID-...算法建模相依性分析股票收益率时间序列案例 用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析 R使用LASSO回归预测股票收益 金融时间序列模型ARIMA 和GARCH...在股票市场预测应用 时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 自然语言处理NLP：主题LDA、情感分析疫情下的新闻文本数据 在R语言中使用航空公司复杂网络对疫情进行建模...R语言回测交易：根据历史信号/交易创建股票收益曲线 Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化 R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类...R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测 R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计 Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测
本文长度为7196字，建议阅读10分钟 本文为你讲解如何使用Tensorflow进行机器学习和深度学习。 1....尽管功能强大，该框架学习门槛并不高，只要掌握Python安装和使用，并对机器学习和神经网络方面的知识有所了解就可以上手。本文就带你来一趟TensorFlow的启蒙之旅。 2....现在我们就以MINIST数字识别问题为例探讨如何使用TensorFlow进行机器学习。 MNIST是一个图片集，包含70000张手写数字图片： 它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。...构建LeNet-5网络 对卷积神经网络有了基本了解后，我们现在开始使用这种网络来处理MNIST数字识别问题。这里参照最经典的LeNet-5模型，介绍如何使用TensorFlow进行深度学习。...总结 在本文中，我们介绍了TensorFlow的基本用法，并以MNIST数据为例，基于Softmax模型和卷积神经网络分别讲解如何使用TensorFlow进行机器学习和深度学习。
尽管功能强大，该框架学习门槛并不高，只要掌握Python安装和使用，并对机器学习和神经网络方面的知识有所了解就可以上手。本文就带你来一趟TensorFlow的启蒙之旅。 2....现在我们就以MINIST数字识别问题为例探讨如何使用TensorFlow进行机器学习。 MNIST是一个图片集，包含70000张手写数字图片： 它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。...通过调整神经网络中的参数对训练数据进行拟合，可以使得模型对未知的样本提供预测的能力，表现为前向传播和反向传播（Backpropagation）的迭代过程。...构建LeNet-5网络 对卷积神经网络有了基本了解后，我们现在开始使用这种网络来处理MNIST数字识别问题。这里参照最经典的LeNet-5模型，介绍如何使用TensorFlow进行深度学习。...总结 在本文中，我们介绍了TensorFlow的基本用法，并以MNIST数据为例，基于Softmax模型和卷积神经网络分别讲解如何使用TensorFlow进行机器学习和深度学习。
这篇文章将开启Keras人工智能的学习，主要分享Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。基础性文章，希望对您有所帮助！...文章目录： 一.为什么要使用Keras 二.安装Keras和兼容Backend 1.如何安装Keras 2.兼容Backend 三.白话神经网络 四.Keras搭建回归神经网络 五.总结 代码下载地址...Keras这部分内容，我准备讲解的流程如下： 首先分享Keras基础原理及语法 接着使用Keras搭建回归神经网络、分类神经网络、CNN、RNN、LSTM、Autoencoder等 最后结合Keras实现各种自然语言处理...后面要讲解的神经网络也是基于TensorFlow或Theano来搭建的。 如何查看Backend呢？...现代神经网络是一种基于传统统计学建模的工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或探索数据间的模式，神经网络是一种运算模型，有大量的节点或神经元及其联系构成。
- 线性函数 (Linear function)：每个神经就像一个线性回归函数，目前为止一个线性回归函数只需要一个神经。...- 输出 (Output)：经过激活函数计算后的输出结果。 激活函数的使用非常有用，它是神经网络的精髓所在。没有激活函数的话神经网络不可能很智能。...下图展示了线性函数转换到非线性函数的过程： 训练模型 在上面的 2D 线性回归示例里，在图表中画条线就足以让我们开始预测新数据了。然而，“深度学习”的目的是要让我们的神经网络学着画这条线。...这时候，我们的模型就创建成功，可以开始进行预测了。 TensorFlow.js使用 1，创建神经网络 TensorFlow.js 给我们提供了一个简单的办法来创建神经网络。...有很多模型都可以在 TensorFlow.js 中使用，而且，你可以使用 TensorFlow 或 Keras 创建模型，然后导入到 TensorFlow.js。
上周铁柱分享了Keras的优势，本周继续介绍深度学习的核心和建模流程。 神经网络核心 训练神经网络主要围绕以下四个方面：层、数据输入与目标、损失函数、优化器，如图一 ?...，铁柱使用lightgbm对未进行特征工程的气象数据进行风功率预测，预测结果非常糟糕，接近于一条直线，手动筛选特征后，预测效果才和LSTM的预测效果达到同一水平。...例如，对于二分类问题，你可以使用二元交叉熵（binary crossentropy）损失函数；对于多分类问题，可以用分类交叉熵（categorical crossentropy）损失函数；对于回归问题，...优化器 决定学习过程如何进行。你要使用哪种优化器？学习率是多少？当然 ，你也可以选择动态学习率。 ?...另外不得不感叹印度三哥整体的AI实力，书籍可在文章末尾下载哦，百度云链接保留7天有效） 建模顺序 在编写模型时，通常围绕这四个方面依次进行，如下图三： 第一步 选择序贯模型还是函数式模型。
反向传播算法的最后一步是使用较早测量的误差梯度对网络中的所有连接权值进行梯度下降步骤。...正如我们在第 4 章中对 Softmax 回归所做的那样，我们将使用交叉熵。 正如我们之前讨论的，交叉熵将惩罚估计目标类的概率较低的模型。 TensorFlow 提供了几种计算交叉熵的功能。...使用神经网络 现在神经网络被训练了，你可以用它进行预测。...对于回归任务，您完全可以不使用激活函数。 这就是对人工神经网络的介绍。 在接下来的章节中，我们将讨论训练非常深的网络的技术，并在多个服务器和 GPU 上做分布训练。...为什么通常使用逻辑斯蒂回归分类器而不是经典感知器（即使用感知器训练算法训练单层的线性阈值单元）？你如何调整感知器使之等同于逻辑回归分类器？ 为什么激活函数是训练第一个 MLP 的关键因素？
TensorFlow “使用数据流图进行可扩展机器学习的计算。” 语言：C ++或Python。 进入AI时，您会听到的第一个框架是Google的TensorFlow。...TensorFlow对称为节点的数据层进行排序，并根据获取的任何信息做出决策。看看吧！ 优点： 使用易于学习的语言（Python）。 使用计算图形抽象。 TensorBoard可用于可视化。...相反，它充当接口并提供高级抽象，这使得无论其所处的框架如何，都可以轻松配置神经网络。 谷歌的TensorFlow目前支持Keras作为后端，微软的CNTK将在很短的时间内完成相同的工作。...使用其他库（如numpy，SciPy和matplotlib）构建，对于统计建模技术（如分类，回归和聚类）非常有效。 Sci-kit learn具有监督学习算法，无监督学习算法和交叉验证等功能。...该库对新手友好，并提供简单的API供使用。看看吧。 优点： 非常可扩展。 Python和C ++绑定可用。 缺点： 不是最好的文档。
4，梯度检验 如果是人工方法实现的神经网络反向传播，可以使用数值逼近方法计算梯度，与求导计算的梯度进行对比，以检验反向传播过程是否正确。...对于使用tensorflow等框架实现的神经网络，一般无需梯度检验。 ? 5，softmax回归 对于回归问题，通常神经网络的最后一层设置为线性回归层，其激活函数为等值激活函数，采用平方损失函数。...对于二分类问题，神经网络的最后一层通常设置为logistic回归层，其激活函数为sigmoid激活函数，采用交叉熵损失函数。...6，局部最优问题 尽管我们使用梯度下降法来求解神经网络目标函数的最小值。但实际上神经网络的目标函数并不是关于网络权重参数的一个凸函数，也就是说它可能存在着许多局部最小值。...从上述对比表格可以看出，TensorFlow在学习材料丰富性、对CNN的建模能力和整体架构设计上都是最出色的，Torch在速度方面胜过TensorFlow，CNTK在RNN的支持方面比TensorFlow
Edward2 的线性混合效应模型 线性混合效应模型是对数据中结构化关系进行建模的简单方法。也称为分级线性模型，它分享各组数据点之间的统计强度，以便改进对任何单个数据点的推论。...你可以查看「线性混合效应模型」教程，详细了解如何使用 tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo 算法训练模型，以及如何使用后验预测来探索和解释模型。...要构建使用 TFP 内在函数的 copula，可以使用 Bijectors 和 TransformedDistribution。...其中介绍了如何管理抽样，批量训练和建模事件的形状。...为了拟合神经网络，我们将使用变分推理，这是一套方法来逼近神经网络在权重和偏差上的后验分布。
逻辑回归 | 第5天 今天我深入研究了逻辑回归到底是什么，以及它背后的数学是什么。学习了如何计算代价函数，以及如何使用梯度下降法来将代价函数降低到最小。 由于时间关系，我将隔天发布信息图。...逻辑回归背后的数学 | 第8天 为了使我对逻辑回归的见解更加清晰，我在网上搜索了一些资源或文章，然后我就发现了Saishruthi Swaminathan的这篇文章 它给出了逻辑回归的详细描述。...支持向量机(SVM) | 第9天 直观了解SVM是什么以及如何使用它来解决分类问题。 支持向量机和K近邻法 | 第10天 了解更多关于SVM如何工作和实现knn算法的知识。...这基本上是对即将到来的课程的一种介绍。他也介绍了感知算法。 深度学习专业课程2 | 第20天 完成改进深度神经网络第1周内容：参数调整，正则化和优化。...网页搜罗 | 第21天 观看了一些关于如何使用Beautiful Soup进行网络爬虫的教程，以便收集用于构建模型的数据。 学习还可行吗?
这样通过tf.clip_by_value函数就可以保证在进行log运算时，不会出现log0这样的错误或者大于1的概率。第二个运算是tf.log函数，这个函数完成了对张量所有元素依次求对数的功能。...，所以tensorflow对这两个功能进行了同一封装，并提供了tf.nn_softmax_entropy_with_logits函数。...以下代码展示了如何通过tensorflow实现均方误差函数。mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y))其中y代表了神经网络的输出答案，y_代表了标准答案。...2、自定义损失函数：tensorflow不仅支持经典的损失函数。还可以优化任意的自定义损失函数。下面介绍如何通过自定义损失函数的方法，使得神经网络优化的结果更加接近实际问题的需求。...，下面通过一个简单的神经网络程序来讲解损失函数对模型训练结果的影响。
p=15850 在本文中，您将发现如何使用标准深度学习模型（包括多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN））开发，评估和做出预测。...您可能需要使用MLP探索三个预测建模问题；它们是二进制分类，多分类和回归。 让我们针对每种情况在真实数据集上拟合模型。...MLP 我们将使用波士顿住房回归数据集来演示用于回归预测建模的MLP。...因为这是回归型问题，所以我们将在输出层中使用线性激活函数（无激活函数）并优化均方误差损失函数。我们还将使用平均绝对误差（MAE）指标评估模型。...这通常就是为什么在使用神经网络模型进行建模之前先标准化输入数据是一个好主意的原因。 批处理规范化是一种用于训练非常深的神经网络的技术，该技术可将每个输入标准化。
对照经典的机器学习思路，量子机器学习即使用量子计算机加速传统的机器学习任务。如何利用现有的技术优势最大程度的实现和优化人工智能领域的计算任务成为学者和科技企业的一个研究焦点。...就现实情况而言，短时间内我们不应该寄期望于使用量子神经网络对经典数据分类能体现出量子优势。因此量子技术在神经网络中的应用主要在对量子数据的分类方面。...在训练期间，将每个量子数据点上的模型输出与标签进行比较；使用的成本函数是模型输出和标签之间的均方误差，其中平均值取每个批次的自数据集。...这种混合模型可以使用与纯量子模型相同的Keras工具进行训练。 第三种架构创建了三个独立的量子过滤器，并将三种过滤器的输出与单个经典神经网络相结合。...该实验证明了探索混合量子经典体系结构对量子数据进行分类的优势。 图为 混合量子经典体系对量子数据结构的分类优势。三种不同混合分类器训练时间的函数。
("MNIST_data/", one_hot=True) sess = tf.InteractiveSession() 定义神经网络模型 相较于Softmax回归模型，我们添加一个隐藏层，并使用非线性函数...ReLU进行激活，从而构建一个非常浅的深度神经网络，隐藏层的节点数设定为30，模型如下图所示： ?...别小看这样一个简单的函数，在ReLU采用之前，人们通常使用sigmoid函数作为激活函数，但使用sigmoid函数存在梯度消失的问题，特别是神经网络的层数很多时，直到ReLU的出现，才比较完美的解决了梯度消失的问题...当然使用全连接的深度神经网络也是有局限的，即使我们使用很深的网络、很多隐藏节点、进行很多次迭代，也很难在MNIST数据集上获得99%以上的准确率。...这时就该卷积神经网络(CNN)出场了，在下一篇文章中，我们将使用卷积神经网络来提升手写数字的识别率。 参考 TensorFlow实战，黄文坚、唐源著，电子工业出版社。
，我们就不必只对正态分布建模或对非正态分布使用不同的模型。...越复杂，就越适合神经网络。 将深度神经网络用于回归 既然您已经希望了解为什么（不希望）使用深度神经网络进行回归，那么我将向您展示如何做到这一点。...建立网络后，我想直观地检查误差，以了解网络对验证集分布进行建模的程度。 这通常会带来见解，这将有助于我改进模型。 对于回归模型，我想绘制验证集的预测值和实际值的直方图。 让我们看看我的表现如何。...在下一章中，我们将讨论如何使用 TensorBoard 更快地对深度神经网络进行优化和故障排除。...我们在第 1 章“深度学习的基础知识”中讨论了该架构，在此我们展示了如何无法为XOR函数建模。 这样的网络架构无法对数据中的任何非线性进行建模，因此无法通过网络进行建模。
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