时间序列异常检测任务，目标是判断时间序列的各个片段是否异常。今天这篇文章是ICLR 2023中一篇利用BERT解决时间序列异常检测的工作。...核心是利用BERT模型结合时间序列异常样本生成做预训练，让BERT具有判别异常片段的能力，再应用到下游时间序列异常检测任务中。...在经过大量数据的训练后的BERT，就具有了判别时间序列每个片段是否异常的能力。 2、模型细节 下面主要从异常样本生成、模型结构、训练方式3个部分，介绍AnomalyBERT的模型细节。...异常样本生成，主要目的是将一个正常的时间序列处理成某个片段异常的序列，通过这种方式实现有监督的训练。...优化目标上，是一个二分类任务，对于人工构造异常片段部分，希望模型打分接近1。损失函数是简单的二分类交叉熵损失。 3、模型效果 下图是一些可视化的例子。
#下载维基百科数据 # wget https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 # 解析...wikie的xml文件为txt文件 python wikiextractor/WikiExtractor.py zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 -o wiki.txt...python remove_en_blank.py -i corpus.zhwiki.simplified.txt -o corpus.zhwiki.simplified.done.txt # 选取合适的句子...【】_-—℃％¥℉°（）·「」『』 《》 “”‘’[\\]^_`{|}~]+' ) python select_words.py # 对句子进行分词 python seg_words.py # 生成训练数据...npy python generate_train_data.py # 解析wikie的xml文件为txt文件 : #!
我们已经看到像谷歌的BERT和OpenAI的GPT-2这样的模型真的很厉害。在这里中，我将介绍6种最先进的文本分类预训练模型。...它的性能超过了BERT，现在已经巩固了自己作为模型的优势，既可以用于文本分类，又可以用作高级NLP任务。...Transformer-XL是BERT中使用的Transformer的增强版本，因为添加了这两个组件，： 句段层级的循环 相对位置编码方案 正如我前面提到的，XLNet在几乎所有任务上都超越BERT，包括文本分类...以下是文本分类任务的摘要，以及XLNet如何在这些不同的数据集上执行，以及它在这些数据集上实现的高排名： 预训练模型2：ERNIE 尽管ERNIE 1.0（于2019年3月发布）一直是文本分类的流行模式...例如，任务1的输出用作任务1、任务2的训练；任务1和任务2的输出用于训练任务1、2和3等等 我真的很喜欢这个过程，他非常直观，因为它遵循人类理解文本的方式。
然后，我们将演示预训练BERT模型在文本分类任务的微调过程，这里运用的是TensorFlow 2.0+的 Keras API。 文本分类–问题及公式 一般来说, 分类是确定新样本的类别问题。...我们有数据集D，在文档中包含文本序列，如 ? 这里 Xi 是每一段文本 而N 是文本的个数。 实现分类的算法称为分类器。...微调（Fine-tuning） 一旦我们自己预训练了模型，或者加载了已预训练过的模型（例如BERT-based-uncased、BERT-based-chinese）,我们就可以开始对下游任务（如问题解答或文本分类...我们可以看到，BERT 可以将预训练的 BERT 表示层嵌入到许多特定任务中，对于文本分类，我们将只在顶部添加简单的 softmax 分类器。 ? ?...数据集 使用THUCNews的一个子集进行训练与测试，数据集请自行到THUCTC：一个高效的中文文本分类工具包下载，请遵循数据提供方的开源协议。
BERT 和以往的语言表示模型不太一样，其是通过在所有层左右文本内容联合调节来预训练深层双向表征的模型。...与 BERT 最具可比性的现有预训练方法是 OpenAI 的 GPT 模型，它在大型文本语料库中训练从左到右的 Transformer LM。...；而 BERT 在 BooksCorpus（800M字）和维基百科（2,500M字）数据集上预训练。...CLS：每个序列的第一个 token 始终是特殊分类嵌入（special classification embedding），即 CLS。...对应于该 token 的最终隐藏状态（即，Transformer的输出）被用于分类任务的聚合序列表示。如果没有分类任务的话，这个向量是被忽略的。 SEP：用于分隔一对句子的特殊符号。
泊松和类泊松回归模型常用于基于计数的数据集，即包含整数计数的数据。例如，每小时走进医院急诊室的人数就是一个这样的数据集。...基于普通最小二乘回归的线性模型或非线性模型（例如基于基于神经网络的回归技术的线性模型）不适用于此类数据集，因为它们可以预测负值。...如果数据集是计数的时间序列，则会产生额外的建模复杂性，因为时间序列数据通常是自相关的。以前的计数会影响将来计数的值。...该数据是一个月度时间序列，显示了从1968年到1976年，美国制造业活动(偏离趋势线)与美国制造业合同罢工数量之间的关系。 ? 这个数据可以使用statsmodels数据集包来获取。...如系数的p值（0.034和0.000）所示，输出和色散参数alpha在95％置信度上都具有统计学意义。 贴合度 伪R平方仅为0.9％，说明训练数据集的拟合质量非常差。
keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping from keras.optimizers import Adam from keras_bert..._is_space(c): R.append('[unused1]') # space类用未经训练的[unused1]表示 else:...R.append('[UNK]') # 剩余的字符是[UNK] return R tokenizer = OurTokenizer(token_dict) neg = pd.read_csv...if label in [2, 0, 1]: if isinstance(d, str): data.append((d, label)) # 按照9:1的比例划分训练集和验证集...early_stopping] model.compile( loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=Adam(1e-5), # 用足够小的学习率
数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型，研究和开发新算法，改进数据质量，解决实际问题，推动科学研究，支持数据可视化，以及决策制定。...Penn Treebank:一个广泛用于自然语言处理任务的数据集，Penn Treebank包含来自华尔街日报的解析文本。...SQuAD:斯坦福问答数据集包含维基百科文章中提出的问题，以及相应的答案文本跨度。...LJSpeech:一个用于文本到语音合成的数据集，LJSpeech包含131000个单个说话者朗读报纸上句子的短音频记录。演讲者从7本非虚构的书中摘录了部分内容。...Chess:用于国际象棋比赛预测的数据集，包含来自数千场比赛的数据，其中包含玩家评级和棋子移动序列等信息。
导语 Google-research开源的BERT代码中，微调BERT进行文本分类的demo代码是基于TPUEstimator的单卡实现，即使机器上有多块GPU，也无法并行训练，不满足大规模训练的要求...在多卡机器上单卡运行 Google-research开源的BERT官方Tensorflow代码（项目地址）中，提供了run_classifier.py作为接口，用于finetune一个文本分类模型。...训练步数被用于控制estimator的训练。...因此当训练数据量很大时，多卡训练能显著节省训练时间。 6. 其它注意事项 使用上述改动进行多卡训练时，要注意： 多卡并行的调度和同步等操作本身需要一定的时间。...以前面CoLA数据集的实验为例，当使用8块P40GPU并行训练时，在执行训练命令大约3-4分钟后，实际的训练才开始。因此，是否使用多卡并行训练需要考虑训练量的大小。
p=8640 介绍 在本文中，我们将看到如何开发具有多个输出的文本分类模型。我们将开发一个文本分类模型，该模型可分析文本注释并预测与该注释关联的多个标签。多标签分类问题实际上是多个输出模型的子集。...在本文结尾，您将能够对数据执行多标签文本分类。 数据集 数据集包含来自Wikipedia对话页编辑的评论。 评论可以属于所有这些类别，也可以属于这些类别的子集，这使其成为多标签分类问题。 ...这里我们不需要执行任何一键编码，因为我们的输出标签已经是一键编码矢量的形式。 下一步，我们将数据分为训练集和测试集： 我们需要将文本输入转换为嵌入式向量。 ...但是，我们要为每个标签创建单独的输出层。我们将创建6个变量，这些变量存储来自训练数据的各个标签，还有6个变量，分别存储测试数据的各个标签值。 下一步是将文本输入转换为嵌入的向量。 ...结论 多标签文本分类是最常见的文本分类问题之一。在本文中，我们研究了两种用于多标签文本分类的深度学习方法。在第一种方法中，我们使用具有多个神经元的单个密集输出层，其中每个神经元代表一个标签。
开始网络训练 train.py的默认参数用于训练VOC数据集，直接运行train.py即可开始训练。 训练结果预测 训练结果预测需要用到两个文件，分别是yolo.py和predict.py。...classes_path用于指向检测类别所对应的txt，这个txt和voc_annotation.py里面的txt一样！训练自己的数据集必须要修改！...train_percent用于指定(训练集+验证集)中训练集与验证集的比例，默认情况下 训练集:验证集 = 9:1。...前海征信大数据算法：风险概率预测 【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目，让你掌握深度学习图像分类 VGG16迁移学习，实现医学图像识别分类工程项目 特征工程(一) 特征工程...(二) :文本数据的展开、过滤和分块 特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF 特征工程(四): 类别特征 特征工程(五): PCA 降维 特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠
DuckDB 是一款进程内分析数据库，它可以在无需维护分布式多服务器系统的情况下处理出人意料的大型数据集。最棒的是什么？您可以直接从 Python 应用程序分析数据。...数据将被分析、建模和可视化。数据科学家倾向于不使用数据库，而是依赖 CSV 文件和其他非结构化或半结构化数据源。Duck 允许他们将数据操作直接嵌入到其代码本身中。...它是一个从 Python 安装程序进行的单一二进制安装，可用于多个平台，所有平台均已预编译，因此可以通过命令行或通过客户端库下载并运行。...总之，DuckDB 是一个具有革命性意图的快速数据库，即使对于非常大的数据集，它也可以实现单计算机分析。它质疑 基于大数据的解决方案 的必要性。...他写道：“用于分析工作负载处理的数据量几乎肯定比你想象的要小。”因此，在投入更昂贵的数据仓库或分布式分析系统之前，先考虑一个简单的基于单计算机的分析软件是有意义的。
TextWorld 是一个沙盒环境，用于训练和测试基于文本游戏的强化学习 Agent。...[prompt,vis] [prompt]：启用命令自动完成（仅适用于生成的游戏）。要激活它，请在运行 tw-play 脚本时使用 --hint 选项，然后在提示符处按TAB-TAB。...[vis]：启用游戏状态查看器（仅适用于生成的游戏）。要激活它，请在运行 tw-play 脚本时使用 --html-render 选项，并在浏览器中显示游戏的当前状态。...要求 为了使用 TextWorld 生成和播放基于文本的游戏，需要以下系统库： sudo apt-get -y install uuid-dev libffi-dev build-essential xdot...tw-make 脚本生成简单的基于文本的游戏的简便方法。
尹成林 编辑 | 李仲深 论文题目 DA-Net: Dual-attention network for multivariate time series classification 摘要 多元时间序列分类是机器学习中越来越重要的问题之一...现有方法侧重于建立全局远程依赖关系或发现局部关键序列片段。然而，他们经常忽略来自全局和局部特征的组合信息。...在本文中，作者提出了一种基于双重注意力的新型网络（称为 DA-Net），用于挖掘多元时间序列分类的局部-全局特征。...对于 SSAW 层，较少的计算量保留了丰富的激活分数，以扩大捕获全局远程依赖关系的窗口范围。基于这两个精心设计的层，DA-Net 可以在建立全局远程依赖关系的过程中挖掘关键的局部序列片段。...实验结果表明，DA-Net 能够在多元时间序列分类上与最先进的方法实现最好的性能。
摘要 多标签文本分类（MLTC）是自然语言处理中的一项基本且具有挑战性的任务。以往的研究主要集中在学习文本表示和建模标签相关性上。然而，在预测特定文本的标签时，通常忽略了现有的类似实例中的丰富知识。...实验表明，该方法可以为多个MLTC模型带来一致的和可观的性能改进，包括SOTA的预训练和非预训练模型。 2....2.2 最近邻MLTC 为了在推理过程中从现有实例中获取知识，作者提出了一个MLTC的k个最近邻机制，包括两个步骤： 构建训练实例的数据存储（步骤2）：给定来自训练集 （x_i，y_i）∈D 的一个实例...那么，训练实例的数据存储 D` 可以通过通过每个训练实例离线构造： D‘=\{（h_i，yi）\}^N_{i=1} 。...基于训练实例的数据存储进行kNN预测（步骤3）： 在推理阶段，给定一个输入文本x，模型输出预测向量 yˆ_{Mo}∈\{p|p∈[0,1]\} ^L 。
要恰当地了解 BERT 究竟是什么，你需要了解很多概念。所以我们先来看看可以如何使用 BERT，之后再介绍涉及该模型的概念。 示例：句子分类 使用 BERT 最直接的方式是将其用于分类单个文本。...也就是说我们需要一个有标注的数据集来训练模型。对于这个垃圾邮件分类器示例，有标注的数据集即为邮件信息和对应标签构成的列表（每条邮件信息被标注为「垃圾邮件」或「非垃圾邮件」）。 ?...其一部分工作流程是让分类器阅读新闻并检查声明的事实（将文本分类为「事实声明」或「非事实声明」），之后再进行事实查证（这个事情现在是人类在做，希望未来能让机器做）。...这一领域很快认识到，使用在大规模文本数据上预训练后的词嵌入是一个很棒的思路，而不是在通常很小的数据集上与模型一起训练词嵌入。...ELMo 的训练方式是预测一个词序列的下一个词，并以此来获得对语言的理解——这个任务被称为语言建模。这是很方便的，因为我们有大量文本数据，这样的模型无需标签也能学习。 ?
文本分类任务是一个经久不衰的课题，其应用包括垃圾邮件检测、情感分析等。 传统机器学习的做法是先进行特征工程，构建出特征向量后，再将特征向量输入各种分类模型（贝叶斯、SVM、神经网络等）进行分类。...2 训练数据 2.1 中文垃圾邮件数据集 说明：对TREC06C进行了简单的清洗得到，以utf-8格式存储 完整代码 数据集下载地址： 1、转发本文至朋友圈 2、关注微信公众号 datayx 然后回复...文本分类 即可获取。...重复的地方不再说明，主要说说不同的地方。 那篇文章中实现的CNN是用于英文文本二分类的，并且在卷积之前，有一层embedding层，用于得到文本的向量表示。...而本博文中实现的CNN在上面的基础上略有修改，用于支持中文文本的分类。
，深度学习(DL)可以准确地将视频分类为数百个不同的类。...但是，对视频数据进行标注的代价非常高。为此Zero-shot learning (ZSL)训练一个模型，提出了一种解决方案。...ZSL算法只需要训练一次就可以在新的任务中有很好的的表现，这大大增加了模型的泛化能力。为此，本文第一次提出了基于端到端分类算法的ZSL模型应用于视频分类中。...本文模型在最近的视频分类文献的基础上，建立训练程序，使用3DCNN来训练学习视觉特征。本文方案还扩展了当前的基准测试范例，使得测试任务在训练时未知，这是以往技术达不到的。...该模型支持通过训练和测试数据实现域的转变，而不允许将ZSL模型分割为特定的测试数据集。本文提出的模型易于理解和扩展，而且训练和评估方案很容易与其他方法结合使用，同时性能远远超过现有方法。
作者：Panagiotis Meletis,Rob Romijnders,Gijs Dubbelman 摘要：训练用于具有强（每像素）和弱（每边界框）监督的语义分割的卷积网络需要大量弱标记数据。...我们提出了两种在弱监督下选择最相关数据的方法。 第一种方法设计用于在不需要标签的情况下找到视觉上相似的图像，并且基于使用高斯混合模型（GMM）建模图像表示。...作为GMM建模的副产品，我们提供了有关表征数据生成分布的有用见解。 第二种方法旨在寻找具有高对象多样性的图像，并且仅需要边界框标签。...这两种方法都是在自动驾驶的背景下开发的，并且在Cityscapes和Open Images数据集上进行实验。...我们通过将开放图像使用的弱标签图像数量减少100倍，使城市景观最多减少20倍来证明性能提升。
一些最复杂的实时数据分析涉及在生产环境中部署先进的机器学习模型的同时对其进行训练。通过这种方法，模型的权重和特征会随着可获得的最新数据不断更新。...离线训练，在线部署和评分 尽管存在通过在线同时训练和部署模型来加速数据科学过程的倾向，但在某些情况下，保持这两步分离对实时数据分析仍有好处。...离线创建和训练模型，然后使用实时事件数据在线部署模型并评分，之后再与离线表现比较，这种做法并不少见。 采用这种成熟方法的决定性因素之一与模型训练所需的数据量和变化相关。...通过离线训练，组织可以利用更广泛的数据选择和更多的历史数据(例如遥远的几年前的确定流失的财务记录)来训练模型。...其基本前提是这些模型“需要用足够的数据进行训练，以捕捉正常情况，这样在部署时才能捕捉异常情况”，Ege 说。 这一要求适用于某些异常检测应用。
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