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。
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
神经网络的学习就是学习如何利用矩阵的线性变换加激活函数的非线性变换,将原始输入空间投向线性可分/稀疏的空间去分类/回归。增加节点数:增加维度,即增加线性转换能力。增加层数:增加激活函数的次数,即增加非线性转换次数。
众自20世纪80年代至今,随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO,我国的对外贸易实现了跨越式的发展,中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国,中国经济对世界经济做出了重大贡献(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
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本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 : Report on Text Classification using CNN, RNN & HAN 翻译 | 小猪咪、莫尔•约瑟夫、M.Y. Li
你好,世界!!我最近加入Jatana.ai 担任NLP研究员(实习生and),并被要求使用深度学习模型研究文本分类用例。在本文中,我将分享我的经验和学习,同时尝试各种神经网络架构。我将介绍3种主要算法,例如:
anaconda或者pip安装tensorflow,tensorflow只支持win7 64系统,本人使用tensorflow1.5版本(pip install tensorflow==1.5)
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。
数据的标签错误随处可见,如何在噪声数据集上学习到一个好的分类器,是很多研究者探索的话题。在 Learning With Noisy Labels 这个大背景下,很多方法在图像数据集上表现出了非常好的效果。
来源:机器之心 本文长度为2527字,建议阅读5分钟 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处,因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程,你
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法,帮助客户对高校教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
本示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出。
近年来,对深度学习的需求不断增长,其应用程序被应用于各个商业部门。各公司现在都在寻找能够利用深度学习和机器学习技术的专业人士。在本文中,将整理深度学习面试中最常被问到的25个问题和答案。如果你最近正在参加深度学习相关的面试工作,那么这些问题会对你有所帮助。
前两篇推文分别介绍了DNN和CNN,今天本文来介绍深度学习的另一大基石:循环神经网络,即RNN。RNN应该算是与CNN齐名的一类神经网络,在深度学习发展史上具有奠基性地位。
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x1 和 x2 输入对于 H1 和 H2 将具有相同的值。但是,H1和H2的权重可能不同,也可能相同。而且,偏差也可以不同,即b1和b2可以不同。
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
选自machinelearningmastery 机器之心编译 参与:朱乾树、路雪 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处,因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程,你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间
身边最近也有好多朋友打算换工作,和他们交流了许多,都在说今年的就业市场没有之前那么好,以往简历投出去,马上就能收到好几个面试机会,而现在隔几天才能收到一个面试。确实是这样,毕竟今年是资本寒冬,大环境都不行,许多企业都已经开始裁员了,直接导致就业需求和往年相比大大降低,再加上被裁人员的再就业竞争,想要再寻求一份称心如意的工作就难上加难了。所以建议大家要是目前工作还是可以的话,最好是先干着,更不建议裸辞找工作。
CT技术伴随着一定剂量的辐射,会对患者的身体健康造成影响,而且 高剂量的辐射会损害人体的遗传物质,甚至造成不可逆的损伤,进而诱发癌症。 因此,如何在保证成像质量的前提下尽可能地降低 CT 辐射剂量一直是科学家们 研究的热点目标之一。此外,传统的CT扫描技术只能显示患者体内病灶的形态, 无法显示目标结构的化学成分信息。由于不同化学组分的生物组织经过 X 射线扫描后可能会具有相近甚至相同的衰减系数,从而导致成像不准确进而造成误诊。
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在内容爆炸性增长的今天,个性化推荐发挥着越来越重要的作用,如何在海量的数据中帮助用户找到感兴趣的物品,成为大数据领域极具挑战性的一项工作;另一方面,深度学习已经被证明在图像处理,计算机视觉,自然语言处理等领域都取得了不俗的效果,但在个性化推荐领域,工程应用仍然相对空白。 本文是深度学习在个性化推荐实践应用的第二篇,在第一篇中,我详述了如何利用历史沉淀数据挖掘用户的隐藏特征,本文在上一篇的基础上进行延伸,详细分析如何利用LSTM,即长短时记忆网络来进行序列式的推荐。 1从RBM,RNN到
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大部分机器学习项目死在第1步和第2步,平时我们说的机器学习,指的是3、4、5这3步,实践中,其实最难的是业务理解这一步,业务理解OK了,后面的一切都有章可循。
作者:谢志宁 https://www.zhihu.com/question/46688107/answer/117448674
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
电力系统源源不断向各用户提供持续稳定的电能,本文通过对数据的提取,帮助客户分别对不同客户端日,月,年的用电负荷情况进行分析,并通过模型对单户负荷情况进行预测。
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)。
读取数据->生成标签(下一天收盘价)->分割数据集->LSTM模型预测->可视化->预测结果评估
机器学习:构建自动根据数据开展学习的模型的技术。可以分为“传统机器学习” 和 “深度机器学习”。 传统机器学习
自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
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
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
f(\frac{x_1+x_2}{2})\leq{\frac{f(x_1)+f(x_2)}{2}}
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)
编者按:路面峰值附着系数是实现车辆精确运动控制的关键参数。现有的路面识别方法多是基于车辆动力学构建状态观测器实现。此类方法通常适用于车辆加速和减速期间,在轮胎力饱和的情况下,例如在强制动条件下,确定摩擦系数是可行的。困难在于在更正常的驾驶环境下获得摩擦估计,也就是当轮胎滑移率较小时的估计(路面附着利用较低)。实际的道路环境往往复杂多变,而此类方法的收敛速度往往不足以实现实时估计的要求。因此,如何实现高精度实时的路面识别方法将会是此类方法研究的难点与重点。与此同时,基于机器视觉的路面识别方法的优势在于探测范围广、预测性强,但是易受环境中的光线等因素干扰,未来此类方法的研究重点会放在抗干扰能力和对图像识别准确率上。而基于车辆动力学的识别方法与基于图像的识别方法的有效结合,可以充分解决实时性与准确性冲突的问题,基于图像的识别方法为基于车辆动力学的识别方法提供预测的参考输入,可以提前获悉前方路面的特征,使得智能驾驶系统的性能得到提升。
最近正在审查Andrew Ng的团队在使用卷积神经网络(CNN)的心律不齐检测器上的工作。发现这尤其令人着迷,尤其是随着可穿戴产品(例如Apple Watch和便携式EKG机器)的出现,它们能够在家中监测心脏。因此很好奇如何构建可以检测异常心跳的机器学习算法。在这里,将使用ECG信号(对心脏进行连续电测量)并训练3个神经网络来预测心脏心律不齐:密集神经网络,CNN和LSTM。
它由节点层组成,其中每个节点连接到上一层的所有输出,每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
最近把2014年Yoon Kim的《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》看了下,不得不说虽然Text-CNN思路比较简单,但确实能够在Sentence Classification上取得很好的效果。另外,之前@霍华德大神提了这个问题,链接如下:
深度学习(deep learning)已经广泛应用于各个领域,解决各类问题,例如在图像分类问题下,如图1,区分这10类目标的准确率目前可以轻松做到94%。然而,deep learning是一种data hungry的技术,需要大量的标注样本才能发挥作用。
(1) 思想 改变全连接为局部连接,这是由于图片的特殊性造成的(图像的一部分的统计特性与其他部分是一样的),通过局部连接和参数共享大范围的减少参数值。可以通过使用多个filter来提取图片的不同特征(多卷积核)。 (2)filter尺寸的选择 通常尺寸多为奇数(1,3,5,7)
为什么LR需要归一化或者取对数,为什么LR把特征离散化后效果更好,为什么把特征组合之后还能提升,反正这些基本都是增强了特征的表达能力,或者说更容易线性可分吧 naive bayes和logistic regression的区别http://m.blog.csdn.net/blog/muye5/19409615
光学字符识别技术(OCR)目前被广泛利用在手写识别、打印识别及文本图像识别等相关领域。小到文档识别、银行卡身份证识别,大到广告、海报。因为OCR技术的发明,极大简化了我们处理数据的方式。
本文介绍了如何通过光学字符识别(OCR)技术来识别收据中的文本内容,并探讨了在识别过程中可能遇到的文本噪声问题,以及如何解决这些问题。同时,文章还介绍了如何使用CNN和LSTM等深度学习技术来提高文本识别的准确率。
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