(2)以“热带降雨测量任务”（TRMM）卫星降雨数据和中国雨量站资料为例，通过与卷积神经网络（CNN）、长短期记忆人工神经网络（LSTM）、多层感知人工神经网络（MLP）的模型比较，验证CNN-LSTM...图3.时空深度神经网络融合模型的框架 如图3所示，深度神经网络融合模型包括两个部分，即CNN空间特征提取模块和LSTM模块。...CNN空间特征提取模块主要是从卫星数据中提取与网格中心点的降水相关的特征向量。LSTM模块用于获取降水的时间相关性。...3，融合降水量的空间分布 在CNN-LSTM模型的基础上，制作了中国2001~2005年0.05°分辨率的日降水量资料集。（以图6作为说明） ?...根据CNN-LSTM深度融合模型，最终生成了一个卫星-雨量站的数据集，该数据集融合了我国2001年至2005年的日降水量，分辨率为0.05°。
如何开发一个滑动窗口的视频预测问题的CNN-LSTM。...8.1 The CNN-LSTM 8.1.1 Architecture CNN-LSTM包括使用卷积神经网络（CNN）层对输入数据进行特征提取，并结合LSTM来支持序列预测。...关键是CNN的使用，它是在一个具有挑战性的图像分类任务中预先训练的，该任务被重新用作标题生成问题的特征提取程序。...这种架构也被用于语音识别和自然语言处理问题，其中CNNs被用作音频和文本输入数据的LSTMs的特征提取器。...将这种架构定义为两个子模型是很有帮助的：用于特征提取的CNN模型和用于跨时间步长解释特征的LSTM模型。
脑电图（EEG）的信噪比较低，因此如何从脑电图信号中提取特征并正确分类是BCI技术最重要的部分。传统上，通用空间模式（CSP）和支持向量机（SVM）用于对脑电图信号进行分类，并实现良好的分类结果。...与过去的 BCI 竞赛相比，解决了与实际 BCI 系统高度相关的新的挑战性问题，例如（数据集链接已附上）： •无试验结构的连续脑电图分类（数据集 1）。...•受眼球运动伪影影响的 EEG 信号分类（数据集 2）。 •MEG 手腕运动方向的分类（数据集 3）。 •ECoG 中需要细粒度空间分辨率的歧视（数据集 4）。...本文采取了并行结构，基于脑电图的时空特征，构建了一个CNN-LSTM并行结构模型，如上图所示， CNN由一个输入层、一个一维卷积层、一个可分离的卷积层和2个扁平层组成。...此外，即使在嘈杂的数据集上，融合特征的准确性也高于其他算法，这表明使用融合特征的算法可以提取更多信息进行分类，并且对不同主体具有很强的适应性。
算法介绍 该篇论文[1]是双流方法的开山之作，论文所提出的网络使用以单帧RGB作为输入的CNN来处理空间维度的信息，使用以多帧密度光流场作为输入的CNN来处理时间维度的信息，并通过多任务训练的方法将两个行为分类的数据集联合起来...算法介绍 该篇文章[3]作者认识到视频需要更高维度的特征去表达，从而需要收集更多带标签的数据并进行大量的特征工程工作，其中一个解决思路是引入非监督学习去发现、表达视频结构可以节省给数据打标签的繁琐工作。...作者提出一个有效的视频描述子需要具有通用、全面、高效和易于实现四个特点，而本文正是用实验验证了3D卷积深度网络正是这样的描述子，卷积核是3x3x3特征提取效果最好，且使用简单的线性模型就可以在6个不同的...此外作者认为还有两处独特的贡献，一是在Sports-1M庞大数据集上以Scratch训练出了一个3D-CNN网络，二是可以使用有监督迁移学习的进行2D-CNN向3D-CNN的初始化，避免从Scratch...，视频基线如果用Sports-1M太大了，UCF101与ImageNet帧数相同，但又太小，容易过拟合；3) 视频分类模型的设计尤为重要，即如何对输入进行采样，如何预处理，哪种类型卷积核，卷积层设置成多少
判别特征的重要性是对特征进行选择的预先指标，特征根据重要性被分配分数，然后根据分数不同进行排序，其中高分的特征被选择出来放入训练数据集。...对于表格式数据，可以使用主元素分析(Principal Component Analysis)、聚类等映射方法；对于图像数据，可以进行线(line)或边缘(edge)的提取；根据相应的领域，图像、视频和音频数据可以有很多数字信号处理的方法对其进行处理...特征构建需要花费大量的时间对实际样本数据进行处理，思考数据的结构，和如何将特征数据输入给预测算法。...对于表格数据，特征构建意味着将特征进行混合或组合以得到新的特征，或通过对特征进行分解或切分来构造新的特征；对于文本数据，特征够自己按意味着设计出针对特定问题的文本指标；对于图像数据，这意味着自动过滤，得到相关的结构...特征工程的流程 机器学习中数据的转换过程： 选择数据：收集整合数据，将数据规划化为一个数据集 预处理数据：对数据进行清洗、格式化、采样 转换数据：特征工程所在 对数据建模：构建模型、评估模型、调整模型
特征的传统方法说起，目标很明确，就是找到活体与非活体攻击的difference，然后根据这些差异来设计特征，最后送给分类器去决策。...是否也有微小区别，还待验证~ Anti-spoofing 2.0 时代 其实用 Deep learning 来做活体检测，从15年陆陆续续就有人在研究，但由于公开数据集样本太少，一直性能也超越不了传统方法...De-spoofing process[11] 那问题来了，数据集没有像素级别一一对应的 groundtruth，也没有Spoof Noise模型的先验知识（如果有知道Noise模型，可以用Live Face...从出来的图像来说，近红外图像对屏幕攻击的区分度较大，对高清彩色纸张打印的区分度较小。 从特征工程角度来说，方法无非也是提取NIR图中的光照纹理特征[15]或者远程人脸心率特征[16]来进行。...光场相机图 3.2 使用一次拍照的重聚焦图像[18] 原理是可以从两张重聚焦图像的差异中，估计出深度信息；从特征提取来说，真实人脸与非活体人脸的3D人脸模型不同，可提取差异图像中的 亮度分布特征+聚焦区域锐利程度特征
2、特征的重要性 你可以客观的评价特征的实用性。判别特征的重要性是对特征进行选择的预先指标，特征根据重要性被分配分数，然后根据分数不同进行排序，其中高分的特征被选择出来放入训练数据集。...对于表格式数据，可以使用主元素分析(Principal Component Analysis)、聚类等映射方法；对于图像数据，可以进行线(line)或边缘(edge)的提取；根据相应的领域，图像、视频和音频数据可以有很多数字信号处理的方法对其进行处理...特征构建需要花费大量的时间对实际样本数据进行处理，思考数据的结构，和如何将特征数据输入给预测算法。...对于表格数据，特征构建意味着将特征进行混合或组合以得到新的特征，或通过对特征进行分解或切分来构造新的特征；对于文本数据，特征够自己按意味着设计出针对特定问题的文本指标；对于图像数据，这意味着自动过滤，得到相关的结构...特征工程流程 机器学习中数据的转换过程： 选择数据：收集整合数据，将数据规划化为一个数据集 预处理数据：对数据进行清洗、格式化、采样 转换数据：特征工程所在 对数据建模：构建模型、评估模型、调整模型
首先是处理输入数据，包括股票量价、图表和文本等数据；然后提取股票特征（例如：Alpha360）；后续将从数据中提取的特征输入到深度学习模型中进行训练；最后分析训练得到的模型效果。...[85]提出了一种CNN-LSTM模型来预测股票日收盘价，其中CNN模型从10天历史数据时间序列中提取特征，而LSTM模型进行价格预测。...组合图像的行指示时间序列变化，而列指示将涉及并馈送到CNN-LSTM模型中的特征。 图形神经网络GNN GNN（图5c）是一种以图的形式处理数据的人工神经网络。...当根据模型输入要素进行分类时，数据集大致由两组数据组成，即内部数据和外部数据。内在数据主要是从股票数据本身挖掘出来的信息，包括历史股价、财务指数和其他技术分析数据。...模型输入基于预测目标和数据集构成对输入特征进行提取和组织，大致可分为四组：时间序列、文本、知识图等。
译者 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述 了解如何使用计算机视觉和深度学习技术处理视频数据 我们将在Python中构建自己的视频分类模型 这是一个非常实用的视频分类教程，所以准备好...它们的动态特性与图像的静态特性相反，这可能使数据科学家构建这些模型变得复杂。 但不要担心，它与处理图像数据没有什么不同。在本文中，我们将使用Python构建我们自己的视频分类模型。...我们将在本视频分类教程中介绍的内容 视频分类概述 构建视频分类模型的步骤 探索视频分类数据集 训练视频分类模型 评估视频分类模型 视频分类概述 你会如何定义视频?...对于图像分类任务，我们采用图像，使用特征提取器(如卷积神经网络或CNN)从图像中提取特征，然后基于这些提取的特征对该图像进行分类。视频分类仅涉及一个额外步骤。 我们首先从给定视频中提取帧。...让我总结一下我们将构建视频分类模型的步骤： 浏览数据集并创建训练和验证集。
编码器LSTM接收任意长度的输入时间序列并提取关键信息，解码器LSTM基于这些信息构建固定长度的序列，这些序列作为自动提取的分类特征，为时间序列的准确分类提供支持。...Guan通过在每个训练时期保存模型，然后根据验证集的结果选择最佳数量的模型，创建了一个集成LSTM模型，以减少模型的方差。 4.1.3 混合模型 最近的研究主要集中在混合模型上，结合CNN和RNN。...Mekruksavanich比较了4层的CNN-LSTM模型与小模型，发现额外卷积层可提高性能。Chen等人的模型使用并行1D-CNN，每个有不同卷积核和池化大小，提取与不同类型活动相关的特征。...如何设计最佳的网络架构：深度学习模型需要更适应时间序列数据的特点，以提升时间序列分类模型的性能。...构建大型通用标签数据集：时间序列分类领域目前缺乏一个大型通用标签数据集，为了有效评估时间序列分类深度学习模型，迫切需要构建一个时间序列大型通用标签数据集。
Backbone之所以有效是因为我们将其事先在Imagenet等数据集上进行了预训练，所以具有很强的特征提取能力。...在这里，一个带标签的大数据集（比如Imagenet）是至关重要的，但如果我们在面临一个没有大量标注数据的新领域新任务时，要如何提升模型的特征提取能力呢？ 自监督学习的出现回答了这个问题！...，来提升模型的特征提取能力（PS：这里获取的监督信息不是指自监督学习所面对的原始任务标签，而是构造的辅助任务标签）。...常见的辅助任务主要分为以下三类： a、单词预测（Word prediction） 通过随机删去训练集句子中的单词来构造辅助任务训练集和标签，来训练网络预测被删去的单词，以提升模型对于语序特征的提取能力。...可以根据无监督模型获得目标跟踪框，然后让网络学习同一目标和不同目标在不同帧中的相似性判别来提升特征提取能力 三、总结 以上介绍的主要为自监督学习中一些比较经典的辅助任务设计，在实际的任务中，如何根据自己的数据特点来设计有效辅助任务是自监督学习的关键
动量策略是一种根据趋势跟踪的规则来利用时间序列特征的方法，但对于如何确定趋势的规模以获取所期望的风险溢价并没有统一的定义。 三....在这个实验中，选择了回撤为10%来构建目标。通过这种方法将数据分为上升趋势和下降趋势。下面是该方法的伪代码： 3.2 输入特征提取 从机器学习的角度来看，技术指标是一种快速扩展特征空间的有用方法。...3.3 网络模型 如上图所示，本文提出了一种混合的CNN和LSTM深度学习模型，用于分类股票价格的趋势。这个模型结合了CNN模型提取空间特征的方法和LSTM模型提取时间序列特征的方法。...模型包括两个1D卷积层，用于提取空间特征，和一个LSTM层，用于提取时间序列特征。我们还使用池化层和全连接层来进一步处理和组合特征。最后，我们使用sigmoid激活函数生成最终的分类输出。...总结展望 本文提出了一个基于深度CNN-LSTM模型的趋势跟随策略，通过引入一个新的趋势分类算法，我们的模型能够稳定地识别上升趋势。
同一张图，比如Fig. 1，人类看到的是图像画面，而计算机里存储的则是一串数字。这串数据矩阵就是图像数据，如何从这些图像数据中提取有效的图像特征，就是计算机视觉处理的前期研究工作。 ?...Fig. 1 人眼中的图像与计算机眼中的图像显示 对于同一物体的识别，即图像识别问题，一般会采取如下几个任务步骤： 首先，提取图像特征用于表征图像； 其次，对提取特征进行建模以迎合完成不同的任务需求。...特征的构造方式一般具有三种： 第一种是基于兴趣点构造，根据兴趣点的邻域构建图像块，采用人工设计或者学习的方式从该图像块提取特征，此类兴趣点通常只具有可鉴别性或者鲁棒性的点，包括比如角点、斑点、T-型点或者显著性点等...因此，在计算机视觉领域，常规的物体识别的步骤： 首先，提取具有可鉴别性的关键点，并根据这些关键点的邻域构造图像块； 其次，在这些图像块中进行特征提取用于表征这些具有可鉴别性的关键点； 再次，分别计算对应特征之间的距离...BIREF描述子在特征提取和匹配过程中计算代价非常低，并在公开数据库取得非常好的性能。 常见的构造二值特征描述子方式有两种： 第一种，根据像素值之间的比较进行二值化，从而构成对应的特征描述子。
这种策略简化了目标的定位过程，并允许模型快速地对多个目标进行定位和分类。 YOLO的设计强调实时性能，通过一次前向传播就可以完成检测任务，这使得它非常适合用于视频流分析或其他需要快速响应的应用场合。...SPP（空间金字塔池化）可以融合不同尺寸的特征，增大模型的感受野，而PANet（路径聚合网络）则是FPN（特征金字塔网络）的加强版，它融合了自底向上和自顶向下的特征信息，反复提取特征，以增强模型的表征能力...Mosaic增强方式使得模型能够学习如何识别尺寸小的物体，还能够帮助模型在图像的不同部分定位不同类型的目标。...如果是视频数据，需要先将视频帧提取为图片格式。此外，还需要对数据集进行标注，生成包含物体类别和位置信息的注释文件。 修改配置文件：根据您的数据集和训练需求，修改YOLOv4的配置文件。...优化调整：根据模型在实际应用场景中的表现，进一步调整模型参数或数据集，以提高模型的准确性和鲁棒性。 我们还需要参考YOLOv4的官方文档、相关教程以及社区提供的经验分享。
在2020这个时间节点，对于NLP分类任务，我们的关注重点早已不再是如何构造模型、拘泥于分类模型长什么样子了。...Q2: 标注是「人工」智能的精髓所在，如何省成本、鲁棒、高效地构建任务数据集？ 标签定义好后，就需要构建分类任务数据集。数据集构建，是日常工作的重要一环。既要省成本、也要鲁棒，更要高效。...领域化向量挖掘：除了在领域语料上继续预训练词向量外，还可以有监督地构建词向量：例如对于21分类问题，先根据弱监督方法训练21个基于SVM的二分类器，然后提取每个词汇在21个SVM中的权重，即可为每个词汇可以构建...也许有人会问：为何不在初始构造数据集时，就让每个分类标签下的样本数量相同，这不就解决不平衡问题了吗？...无论上层模型怎样。CLS特征要再最后直接进入全连接层。 Q9: 你认真构造离线测试集了吗？指标高，也许是虚高！ 很多时候时候我们构造测试集，往往都是根据初始标注集自动划分测试集，这在任务初期完全OK。
这是一个如何构建DNN的简单示例。这里的初始层（Xinput）由收集的数据样本组成。之后，这些数据信息可以被隐藏层以反向传播的方式提取出来，然后被后续的隐藏层用来学习这些特征的特征。...对于场景分类，该方法只需要对图像的类标签进行标注，而其他任务如目标检测方法则需要为图像中的所有对象绘制一个边界框，这使得构建标记数据集的成本更高。...无监督领域自适应是当前最流行的一种目标模型，它是网络从新的未浏览数据中提取学习特征。...表1：从先前研究中公开获得的基于无人机的数据集 最近的一份出版物(Li等人，2020b)提出了识别和统计田间棉铃状态识别的方法。无论如何，以基于无人机的数据为例，这仍然是一个问题。...元学习比迁移学习更灵活，并且将其应用于训练集以提取元知识时，对测试集中的少拍学习做出了重要贡献。应对较大的类内差异和类间相似性的有趣策略是在特征学习步骤中实现注意力机制，如前所述。
视频中的对象跟踪 对象跟踪是根据先前的信息估计场景中存在的目标对象的状态。 您可以使用涉及一个对象（例如汽车）或多个对象（例如行人、动物等）的视频来构建简单的对象跟踪模型。...该项目的三个主要组成部分包括图像预处理、特征提取和特征分类。...您训练有素的模型将从名片中查找并提取信息。 本质上，该项目将分为三个阶段：图像处理（噪声消除）、OCR（文本提取）和分类（对关键属性进行分类）。 您可以使用名片阅读器自动输入数据。...当您有机会使用卷积神经网络训练模型时，您将学习如何开发、评估和使用卷积深度学习神经网络进行图像分类。 MNIST 数据集包含 60,000 个示例的训练集和 10,000 个示例的测试集。...该任务是一个多阶段过程，包括人脸检测、对齐、特征提取和特征识别。 为了使您的项目更有趣、模型更准确，也可以考虑使用视频数据。
首先介绍了行为识别的主要过程和人类行为识别领域不同数据模态的公开数据集；然后根据数据模态分类，回顾了RGB模态、深度模态和骨骼模态下基于传统手工特征和深度学习的行为识别方法，以及多模态融合分类下RGB模态与深度模态融合的方法和其他模态融合的方法...深度学习网络自适应性更好，能够根据输入数据和设计的网络提取出侧重的特征，并能依靠反向传播等手段优化提取特征的过程，最终得到一个能高效提取动作特征和正确分类的网络模型。...Nguyen等人（2015）提出了一种基于时空注意机制的关键区域提取方法，将密集采样与视频显著信息驱动的时空特征池相结合，构造视觉词典和动作特征。...模型中的图拓扑可以基于输入数据以端到端的方式统一或单独地学习。这种数据驱动的方法增加了图形构造模型的灵活性，使其更具有通用性，以适应各种数据样本。...其中，早期研究者多使用标准卷积网络将骨骼数据编码成像素排列的伪图像，借鉴图像分类和视频分类的思想提取特征。这种方式取得的效果并不理想，因为它割裂了骨骼内在的连接性。
首先是处理输入数据，包括股票数据、图表和文本；然后提取股票特征；后续将提取的特征输入到深度学习模型中进行训练；最后分析训练得到的模型效果。...CNN-LSTM模型可以从历史数据中提取特征并预测股票收盘价，其中CNN组件从10天的历史数据时间序列中提取特征，LSTM组件进行价格预测。...图卷积网络（GCN）GCN是一种专门设计用于处理图数据的深度学习模型，通过图卷积层从图中提取特征，并根据节点之间的关系进行预测。...为了解决这些问题，Zhang等人开发了一种耦合矩阵和张量分解方法，通过创建定量特征矩阵、构建矩阵、提取事件和情感，并应用耦合矩阵和张量分解，能够有效地填充稀疏张量中的缺失值，从而进行准确的预测。...表1 股票市场的简略说明 3.2 输入特征 基于预测目标和数据集构成对输入特征进行提取和组织，大致可分为四组：时间序列、文本、知识图等。 （1）时间序列。
除此之外，他们在图像分类任务中采用了预训练的模型以提取整体语境信息，这可在整体输入图像中为探测结果的推理提供有益的线索。 任务 1b：使用额外的训练数据进行目标检测 根据检测出的目标数量排序 ?...据该团队介绍，他们构建了一个简单、高效、模块化的双路径网络，引入了全新双路径拓扑。这一 DPN 模型包含一个残差路径和一个稠密连接路径，二者能够在保持学习探索新特征的灵活性的同时共享共同特征。...任务 2b：使用额外的训练数据进行分类+定位 根据定位错误率排名 ? 根据分类错误率排名 ?...任务 3b：使用额外的训练数据进行视频目标检测 根据检测出的物体数量排序 ? 根据平均准确率排序 ? 任务 3c：使用提供的训练数据进行视频目标检测/跟踪 ?...，我们很有必要构建一个更大和不那么标准的数据集。
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