重塑神经网络层输出，使其成为时间序列 - 腾讯云开发者社区

p=23902 递归神经网络被用来分析序列数据。它在隐藏单元之间建立递归连接，并在学习序列后预测输出。...在本教程中，我们将简要地学习如何用R中的Keras RNN模型来拟合和预测多输出的序列数据，你也可以对时间序列数据应用同样的方法。...下一个元素成为x的第二和第三行以及y的第三行，这个序列一直持续到结束。下表解释了如何创建x和y数据的序列。如果步长值为3，我们将取3行x数据，第三行y数据成为输出。...dim(trains$x) \[1\] 798 3 2 dim(trains$y) \[1\] 798 2 定义模型我们将通过添加简单的RNN层、用于输出的Dense层和带有MSE损失函数的...我们将在模型的第一层设置输入维度，在最后一层设置输出维度。 model %>% summary() 我们将用训练数据来拟合这个模型。

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在Python中用一个长短期记忆网络来演示记忆

长期短期记忆（LSTM）网络是一种能够在长序列上学习的递归神经网络。这不同于没有记忆的常规多层神经网络，它只能学习输入和输出模式之间的映射。...最后一步是重塑数据，使其可以被LSTM网络直接使用。...我们可以通过将LSTM层上的状态参数设置为True并手动管理训练时期来使状态成为有状态，以确保在每个序列之后重置LSTM的内部状态。...网络拓扑结构将配置一个20个单元的隐藏LSTM层，以及输出模式中每5个列产生5个输出的正常密集层。...由于二进制输出，输出层将使用S形（逻辑）激活函数，而LSTM层将使用默认的tanh（双曲正切）激活函数。

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长短时记忆网络（LSTM）完整实战：从理论到PyTorch实战演示

循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）: 为了处理序列数据（如时间序列或自然语言）而引入，但在处理长序列时存在一些问题。...循环神经网络（RNN）的局限性循环神经网络（RNN）是一种能够捕捉序列数据中时间依赖性的网络结构。...逻辑结构的实际应用 LSTM的逻辑结构使其在许多实际应用中非常有用，尤其是在需要捕捉时间序列中长期依赖关系的任务中。...其对信息流的精细控制和长期记忆的能力使其成为许多序列建模任务的理想选择。了解LSTM的这些逻辑概念有助于更好地理解其工作原理，并有效地将其应用于实际问题。...小结 LSTM网络在许多方面表现出色，特别是在处理具有复杂依赖关系的序列数据方面。其能够捕捉长期依赖，缓解梯度消失问题，和广泛的应用潜力使其成为许多实际问题的理想解决方案。

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一文看懂AI的 Transformer 架构！

2.1 启用大规模模型转换器通过并行计算处理整个长序列，这大大减少了训练和处理时间。这使得训练可以学习复杂语言表示的超大型语言模型（LLM）（例如 GPT 和 BERT）成为可能。...转换器神经网络架构具有多个软件层，协同工作以生成最终输出。...这允许解码器在生成词语时参考输入序列的信息加和规范化（Add & Norm）：与编码器的相同前馈神经网络（Feed Forward）：与编码器的相同最终输出线性层（Linear）：将解码器的输出映射到词汇表大小的向量...RNN 在循环迭代中一次处理一个元素的数据序列。该过程从输入层接收序列的第一个元素开始。然后将信息传递到隐藏层，该隐藏层处理输入并将输出传递到下一个时间步骤。...此输出与序列的下一个元素相结合，将反馈到隐藏层。该循环对序列中的每个元素重复执行，RNN 保持一个隐藏的状态向量，该向量会在每个时间步骤进行更新。此过程有效地使 RNN 能够记住过去输入的信息。

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循环神经网络RNN完全解析：从基础理论到PyTorch实战

输出层：RNN可以有一个或多个输出，例如在序列生成任务中，每个时间步都会有一个输出。...隐藏到隐藏：隐藏层之间的循环连接使得信息可以在时间步之间传播，从而捕捉序列中的依赖关系。隐藏到输出：每个时间步的隐藏状态都会传递到输出层，以生成对应的输出。...总结 RNN的这些应用场景共同反映了其在理解和处理具有时序依赖关系的序列数据方面的强大能力。无论是自然语言处理、语音识别、时间序列分析，还是视频内容分析，RNN都已成为实现这些任务的重要工具。...其在捕获长期依赖、理解复杂结构和生成连续序列方面的特性，使其成为深度学习中处理序列问题的首选方法。...然而，LSTM的复杂结构也使其在计算和参数方面相对昂贵。总结长短时记忆网络（LSTM）是循环神经网络的重要扩展，具有捕获长序列依赖关系的能力。

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稀疏性在机器学习中的发展趋势：MoE、稀疏注意力机制

嵌入在循环（recurrent）语言模型中的专家混合 (Mixture of Experts，MoE) 层。在这种情况下，稀疏门控函数选择两个专家来执行计算。它们的输出由门控网络的输出调制。...将 Transformer 中的密集前馈网络 (FFN) 层替换为稀疏 Switch FFN 层（浅蓝色）。该层独立地对序列中的标记进行操作。...Switch FFN 层返回所选 FFN 的输出乘以 Router 门控值（虚线）。 Switch 层的好处有三方面：减少了路由器计算，因为只将标记路由给单个专家。...仅仅使用更多的参数就可以使其执行得更好，但训练这些大型模型却是极其计算密集的。...GLaM 将每隔一个 Transformer 层的单个前馈网络（人工神经网络的最简单层，蓝框中的Feedforward 或 FFN）替换为 MoE 层。

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《Neural Networks and Deep Learning》的理论知识点

为什么使用RNN（循环神经网络）作为机器翻译，这是因为RNN是一个可以被训练的监督学习的问题；RNN的输入和输出是一个序列，翻译就是从一种语言序列映射到另一种语言的序列。...假设img是一个(32,32,3)的数组，代表具有3个颜色通道红色，绿色和蓝色的3232的图像，重塑这个成为列向量应该为：x = img.reshape((3232*3,1)) "Logistic Loss...一个隐藏层的神经网络： ?...属于超参数的是：迭代次数，学习率，神经网络LLL的层数，隐层的数量。深层神经网络比浅层神经网络计算更加复杂的输入特征。以下这个网络是4层的神经网络，有3个隐层 ?...计算层数的方式：层数=隐层+1，输入层和输出层不属于隐层。

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Transformer大模型的运行原理

Encoder用于编码输入序列,得到 vector 表示;Decoder用于生成输出序列。...二、产品介绍Transformer是一种重要的神经网络结构,由Encoder和Decoder两部分组成。Encoder编码输入信息,得到向量表示。Decoder生成输出序列。...综上,Transformer得益于Encoder-Decoder结构、多头注意力、位置编码、层规范化和残差连接等元素,成为当下最重要的神经网络结构之一,广泛应用于自然语言处理。...2) Decoder生成的输出也是一段一段的,其中每个段落都对应Encoder的某个时间步的输出。3) 多头注意力机制允许模型捕捉输入段落之间的依赖关系,产生连贯的回复。...这使其成为自然语言理解的先驱之作。三、场景应用GPT-3(OpenAI):专注语言理解,能自动完成各类写作任务,xn--openai-9i7k537u.com,用户数不公开。

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用神经网络预测股票市场

作者：Vivek Palaniappan 编译：NumberOne 机器学习和深度学习已经成为定量对冲基金常用的新的有效策略，以最大化其利润。...传统的时间序列方法（如ARIMA和GARCH模型）仅在静止时才有效，这是一个限制性假设，需要通过记录返回，或其他变换，来对序列进行预处理。...，其中输入将被喂到模型中，并且会使用特定权重，值通过隐藏层向前送入以产生输出。...LSTM对此进行了打击，使其更有效。 ▍实现模型为了实现模型，我选择了keras，因为它使用了向网络添加层而不是一次定义整个网络的想法。这使我们能够快速更改层数和层类型，这在优化网络时非常方便。...虽然似乎标准化是从空气中汲取的，但它仍然有效地确保神经网络中的权重不会变得太大。让我们从更简单的MLP开始。在keras中，这是通过制作顺序模型并在其上添加密集层来完成的。

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TimesNet:时间序列预测的最新模型

2023年4月发表了一个新的模型，它在时间序列分析的多个任务中实现了最先进的结果，如预测、imputation、分类和异常检测:TimesNet。...与以前的模型不同，它使用基于cnn的架构来跨不同的任务获得最先进的结果，使其成为时间序列分析的基础模型的绝佳候选。在本文中，我们将探讨TimesNet的架构和内部工作原理。...所以TimesNet的作者提出在二维空间中重塑序列，以模拟周期内和周期间的变化。 TimesNet的架构从上图中，我们可以看到TimesNet是多个带有跳过连接的TimesBlock的堆栈。...捕捉多周期性为了捕获时间序列中多个时期的变化，作者建议将一维序列转换为二维空间，同时模拟周期内和周期间的变化。在上图中，我们可以看到模型是如何表示二维空间中的变化的。...这就是为什么FTT的输出也被发送到softmax层，这样可以使用每个周期的相对重要性进行聚合。聚合的数据是单个TimesBlock的输出。

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AI: Transformer在神经网络中的位置及其重要性

Transformer在神经网络中的位置 Transformer模型在神经网络的发展中具有里程碑意义，其结构和机制使其在许多任务中优于传统的RNN和CNN。...Transformer的并行处理能力和全局注意力机制使其在处理长时间序列数据时表现优异。...Transformer的工作原理 Transformer模型的核心是自注意力机制和多头注意力机制，其主要组件包括：编码器（Encoder）：由多个相同的层堆叠而成，每层包含一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络...解码器（Decoder）：结构与编码器类似，但每层还包括一个编码器-解码器注意力机制，用于将编码器的输出与解码器的输入结合。...结论 Transformer模型通过其独特的注意力机制和并行处理能力，在神经网络领域中占据了重要位置。其广泛的应用和优越的性能，使其成为现代深度学习中的关键模型。

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推理速度暴增，Mamba终结Transformer的统治！！

逐位置前馈网络：经过注意力处理后，一个简单的神经网络独立且统一地处理每个位置的输出，通过残差连接与输入结合，并进行层规范化。...结构化状空间（Structured State Space，S4）模型最近成为了序列模型领域的一种有前景的新类别，它融合了循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和传统状态空间模型的特性。...它们在某种程度上类似于 CNN 中的卷积层，为各种神经网络架构中的序列建模提供了基础支撑。...Selective SSM提升了传统SSM的能力，使其参数可以依赖于输入，引入了一种以前时间不变模型无法实现的适应性。...Mamba 的代码库和预训练模型的开源可用性使其成为 AI 和深度学习领域研究人员和开发人员的一个易于接入且强大的工具。

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独家 | 教你用不到30行的Keras代码编写第一个神经网络（附代码&教程）

它通过多个将上一层的输出作为下一层的输入的层来传递这些信息。当通过这些层时，输入的信息将被权重和偏差修改，并被发送到激活函数以映射输出。...在这个例子中，我们的神经网络通过比较它的输出和标记的数据来学习。...我们初始化一个称为网络的序列模型。 ? 我们加上神经网络层。在本例中，我们将使用dense层（即全连接神经网络层）。一个dense层仅仅意味着每个神经元接收来自前一层所有神经元的输入。...[784]和[10]指的是输出空间的维数，我们可以把它看作是后续层的输入数量，由于我们试图解决一个有10个可能类别（数字0到9）的分类问题，最后一层有10个单位的潜在输出。...你刚刚构建了你自己的神经网络，重塑和编码了一个数据集，并且训练了你的模型！当您第一次运行python脚本时，keras将下载mnist数据集并将遍历训练5次！

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通俗理解ChatGPT中Transformer架构

编码器和解码器层（Encoder and Decoder Layers） Transformer模型由编码器和解码器组成，每个部分包含多个层。编码器用于处理输入序列，解码器用于生成输出序列。...层归一化和残差连接为了稳定训练过程，Transformer模型在每个子层（自注意力和前馈神经网络）的输出上应用层归一化。此外，每个子层的输出都会通过一个残差连接，然后将结果传递给下一个子层。...应用 Transformer架构最初是为机器翻译任务设计的，但其灵活性和高效性使其迅速成为NLP领域的主流模型。它不仅用于文本生成任务，还被应用于文本摘要、问答系统、语音识别等多种NLP任务。...随着时间的推移，宠物学会了根据你的指令做出正确的反应。同样地，Transformer模型通过不断调整自己来更好地预测输出，从而“学习”如何完成任务。 7....这些特性使得Transformer在处理长序列和捕捉复杂依赖关系方面表现出色，成为了现代NLP模型的基石。

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python在Keras中使用LSTM解决序列问题

p=8461 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。递归神经网络（RNN）已被证明可以有效解决序列问题。...我们的输入有25个样本，其中每个样本包含1个时间步，每个时间步包含2个特征。以下脚本可重塑输入。...在一对一序列问题中，每个样本都包含一个或多个特征的单个时间步。具有单个时间步长的数据实际上不能视为序列数据。事实证明，密集连接的神经网络在单个时间步长数据下表现更好。...我们将数据集重塑为15个样本，3个时间步长和两个特征。...结论简单的神经网络不适用于解决序列问题，因为在序列问题中，除了当前输入之外，我们还需要跟踪先前的输入。具有某种记忆的神经网络更适合解决序列问题。LSTM就是这样一种网络。

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RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据

p=25133 最近我们被客户要求撰写关于神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。...为简化分析，我们将仅考虑离散时间序列。长短期记忆 (LSTM) 网络是一种特殊的循环神经网络 (RNN)，能够学习长期依赖关系。...输出是一个介于 0 和 1 之间的数字，0 表示全部删除，1 表示全部记住更新门：在这一步中， tahn 激活层创建一个潜在候选向量，如下所示： sigmoid 层创建一个更新过滤器，如下所示...：接下来，旧单元状态 Ct-1 更新如下：输出门：在这一步中，sigmoid 层过滤将要输出的单元状态。...为了实现这一点，我们通过滞后序列来变换序列，并将时间 (t−k)的值作为输入，将时间 t 的值作为输出，用于 k 步滞后数据集。

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从头开始了解Transformer

这是所谓的序列模型中的嵌入层，它将单词序列从得到向量序列如果我们将该序列输入self-attention层，输出则为另外一列向量，其中是第一个序列中所有嵌入向量的加权和，由它们的点积(归一化)与...(attended + x) fedforward = self.ff(x) return self.norm2(fedforward + x) 我们做了相对随意的选择，使前馈的隐藏层的隐藏层节点数量成为输入和输出节点数量的...我们向序列到序列模型输入一个序列，并且我们要求它预测序列中每个时间点的下一个字符。...虽然这允许信息沿着序列传播，但这也意味着我们无法在时间步骤 i 计算单元，直到我们在时间步长 i-1 计算单元。将此与 1D 卷积进行对比：在该模型中，每个输出向量可以与其他每个输出向量并行计算。...理论上，窗口在第n层时只会使用n层之前的信息。 RNN训练中的类似技巧称为随时间截断的反向传播。我们为模型提供了一个很长的序列，但只反向传播它的一部分。

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深度学习简史（一）

），这是一种非常简单的机器，后来成为今天智能机的核心和起源。...过了一段时间之后，人们才认识到，必须增加更多的层（感知机是一层的神经网络）才可以让网络具备学习复杂函数的能力。这样就产生了多层感知机（MLPs）。...1998: 长短期记忆（LSTM）由于梯度不稳定的问题，简单的循环神经网络（RNN）不能处理长序列，长短期记忆（LSTM）是可以用于处理长序列的 RNN 版本。...“输入门”识别输入序列； “遗忘门”去除输入序列中所有无关信息，并且将相关信息储存在长期记忆中； “更新门”改变神经元状态； “输出门”控制着发送到下一个循环的信息。 LSTM架构。...图片来自MIT 6.S191深度学习简介 LSTM 擅长处理序列的能力，使其常用于如文本分类、情感分析、语音识别、图像标题生成和机器翻译等有关序列类业务。LSTM 功能强大，但它的计算成本很高。

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RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测

本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 ---- 简单的介绍时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。...sigmoid 函数/层输出 0 到 1 之间的数字，其中 0 表示没有通过， 1 表示 _全部通过_。因此，LSTM 能够有条件地从单元状态中添加或删除信息。...输出是一个介于 0 和 1 之间的数字，0 表示全部删除，1 表示全部记住更新门：在这一步中， tahn 激活层创建一个潜在候选向量，如下所示： sigmoid 层创建一个更新过滤器...，如下所示：接下来，旧单元状态 Ct-1 更新如下：输出门：在这一步中，sigmoid 层过滤将要输出的单元状态。...为了实现这一点，我们通过滞后序列来变换序列，并将时间 (t−k)的值作为输入，将时间 t 的值作为输出，用于 k 步滞后数据集。

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编织人工智能：机器学习发展总览与关键技术全解析

集成学习方法 21世纪初期，集成学习方法得到了广泛的关注和研究，其中随机森林和XGBoost成为了该领域的代表算法。...卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN）特别适用于图像分类和分析任务。...: 训练准确率循环神经网络（RNN）循环神经网络（RNN）在处理序列数据，如时间序列分析和语音识别等方面具有优势。...未来可能会有更多的研究集中在如何将常识融入机器学习模型中，使其能够进行更为合理和人性化的推理。...它不仅将继续推动技术的边界，还可能重塑许多传统领域的工作方式和思维方式。 6. 总结机器学习作为人工智能的关键部分，在过去的几十年中取得了显著的进展。

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R语言深度学习Keras循环神经网络(RNN)模型预测多输出变量时间序列

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