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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第15章 使用RNN和CNN处理序列

函数返回NumPy数组，形状是[批次大小, 时间步数, 1]，每个序列是两个正弦波之和（固定强度+随机频率和相位），加一点噪音。...笔记：当处理时间序列时（和其它类型的时间序列），输入特征通常用3D数组来表示，其形状是 [批次大小, 时间步数, 维度]，对于单变量时间序列，其维度是1，多变量时间序列的维度是其维度数。...如果没有设置，输出的是2D数组（只有最终时间步的输出），而不是3D数组（包含所有时间步的输出），下一个循环层就接收不到3D格式的序列数据。...(keras.layers.Dense(10)) ]) 或者，可以使用通用的keras.layers.RNN layer，设置LSTMCell参数： model = keras.models.Sequential...如果搭建深度序列到序列RNN，哪些RNN层要设置return_sequences=True？序列到矢量RNN又如何？ 假如有一个每日单变量时间序列，想预测接下来的七天。要使用什么RNN架构？

1.5K11

2023-04-29：一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。给你一个整数数组 nums ，返回 nums 。

2023-04-29：一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。...子序列 定义为从一个数组里删除一些（或者不删除）元素， 但不改变剩下元素的顺序得到的数组 例如，[3,6,2,7] 就是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的一个子序列。...排序 首先对数组进行排序，这样我们就可以根据每个子序列的首尾元素来计算它的宽度了。 1....计算宽度 我们使用 A 表示当前子序列的宽度，即末尾元素与首元素的差值，使用 B 表示上一个子序列的宽度，即前一次循环中的 A 值。...C 分别表示当前子序列的长度和可能的贡献值，计算方法如下： C = (C * 2) % mod D = (D + C) % mod 1.

20130
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    2023-04-29：一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。 给你一个整数数组 nums ，返回 nums 的所有非空 子序列 的 宽度之和

    2023-04-29：一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。...给你一个整数数组 nums ，返回 nums 的所有非空 子序列 的 宽度之和由于答案可能非常大，请返回对 109 + 7 取余 后的结果。...子序列 定义为从一个数组里删除一些（或者不删除）元素，但不改变剩下元素的顺序得到的数组例如，3,6,2,7 就是数组 0,3,1,6,2,2,7 的一个子序列。输入：nums = 2,1,3。...答案2023-04-29：解题思路：排序首先对数组进行排序，这样我们就可以根据每个子序列的首尾元素来计算它的宽度了。...计算宽度我们使用 A 表示当前子序列的宽度，即末尾元素与首元素的差值，使用 B 表示上一个子序列的宽度，即前一次循环中的 A 值。

    70700

    大厂算法面试:使用移动窗口查找两个不重叠且元素和等于给定值的子数组

    我们看看这次题目： 给定一个所有元素都是正整数的数组，同时给定一个值target，要求从数组中找到两个不重叠的子数组，使得各自数组的元素和都等于给定数值target，并且要求两个数组元素个数之和最小，例如给定数组为...策略如下，我们使用一种叫滑动窗口的办法，所谓窗口其实就是两个标记：start, end，它分别对应窗口的起始和结束位置，例如start = 0, end = 2,那么这个窗口所包含的元素就是[1,2,1...使用滑动窗口我们能方便的找到元素和等于给定值的子数组。注意到数组只包含正整数，因此如果保持start不变，end向右边移动，那么窗口内部的元素和就会变大，如果保持end不变，那么窗口内元素和就会减小。...如此类推，我们从数组最左端出发，如果窗口内元素和小于给定指定值，那么就向右移动end，如果大于给定值，那么就像左移动一个单位，当窗口挪出数组，也就是end的值大于数组最后一个元素的下标时，查找结束，当前能找到所有满足元素和等于特定值的所有子数组...首先使用对应sub_array记录当前找到的满足条件的子数组，使用subarray_index作为遍历队列的标记。

    1.6K20

    Seq2seq强化，Pointer Network简介

    他们不是把一个序列转换成另一个序列, 而是产生一系列指向输入序列元素的指针。最基础的用法是对可变长度序列或集合的元素进行排序。 seq2seq的基础是一个LSTM编码器加上一个LSTM解码器。...请注意, 这是Keras所报告的 “分类精度”, 意思是在正确位置上元素的百分比。...数据结构 3D数组中的数据。第一个维度 (行) 是像往常一样的例子。第二个维度“列”通常是特征(属性), 但带序列的特征进入第三个维度。第二个维度由给定序列的元素组成。...，但实际上数据是3D数组，如上所示。...如果 mask_zero设置为True, 那么作为一个序列，词汇表中不能使用索引0(input_dim应等于词汇量“+1”)。 关于实现 我们使用了一个Keras执行的指针网络。

    1.3K60

    Seq2seq模型的一个变种网络：Pointer Network的简单介绍

    他们不是把一个序列转换成另一个序列, 而是产生一系列指向输入序列元素的指针。最基础的用法是对可变长度序列或集合的元素进行排序。 seq2seq的基础是一个LSTM编码器加上一个LSTM解码器。...有关更多细节和公式, 请参阅论文： https://arxiv.org/abs/1506.03134 注意, 不需要使用所有的指针。...请注意, 这是Keras所报告的 “分类精度”, 意思是在正确位置上元素的百分比。...数据结构 3D数组中的数据。第一个维度 (行) 是像往常一样的例子。第二个维度“列”通常是特征(属性), 但带序列的特征进入第三个维度。第二个维度由给定序列的元素组成。...如果 mask_zero设置为True, 那么作为一个序列，词汇表中不能使用索引0(input_dim应等于词汇量“+1”)。 关于实现 我们使用了一个Keras执行的指针网络。

    1.8K50

    2025-01-04：不包含相邻元素的子序列的最大和。用go语言，给定一个整数数组 nums 和一个由二维数组 queries

    2025-01-04：不包含相邻元素的子序列的最大和。...用go语言，给定一个整数数组 nums 和一个由二维数组 queries 组成的查询列表，其中每个查询的格式为 queries[i] = [posi, xi]。...对于每个查询 i，首先将 nums[posi] 的值更新为 xi，然后计算在这一更新后，数组 nums 中所有不包含相邻元素的子序列的最大和。 最后，返回所有查询的结果之和。...4.实现了两个 SegNode 结构体的方法：Set 和 Best，分别用于设置节点的值和获取最佳值。...8.在 main 函数中，给定了一个示例数组 nums 和查询 queries，然后调用 maximumSumSubsequence 函数计算不包含相邻元素的子序列的最大和，并打印结果。

    6520

    keras doc 9 预处理等

    配置文件~/.keras/keras.json的image_dim_ordering值,如果你从未设置过的话,就是'th' ---- 方法 fit(X, augment=False, rounds=1)...batch_size=32, shuffle=True, seed=None, save_to_dir=None, save_prefix='', save_format='jpeg')：接收numpy数组和标签为参数...sparse"返回1D的整数标签,如果为None则不返回任何标签, 生成器将仅仅生成batch数据, 这种情况在使用model.predict_generator()和model.evaluate_generator..., 仅当设置了save_to_dir时生效 save_format："png"或"jpeg"之一，指定保存图片的数据格式,默认"jpeg" 例子 使用.flow()的例子 (X_train, y_train...epsilon：大于0的小浮点数，防止除0错误 参考文献 ---- Adadelta - an adaptive learning rate method Adam keras.optimizers.Adam

    1.2K20

    使用2D卷积技术进行时间序列预测

    本文将展示一种新的时间序列预测方法。 目标数据集 在这个项目中使用的数据是来自北卡罗来纳州夏洛特分校的全球能源预测竞赛的数据。...如果你仔细观察这3个数组中前8个左右的读数，你会注意到每一个新的数组都是一个向前移动了1小时的序列。因此，这72个长度的输入数组中的每一个数据都代表了最后72小时对这个能源网实时需求的读数。...我们的优化函数设置为均方误差/均方根误差。我们同时也监测R²，不过，如果存在冲突，我们只使用均方误差作为损失函数和优化目标。 对于基线模型，我们将看到均方误差和R²的数据情况。...1D卷积预测方法 另一种预测时间序列的方法是使用一维卷积模型。1D卷积使用一个过滤窗口并在数据上循环该窗口以产生新的输出。...在我们的例子中，一个输入数据序列是我们之前设置的72小时的数据。如果我们添加padding=“same”选项，我们的输入数据将在开始和结束处用零进行填充，以保持输出长度等于输入长度。

    72540

    《python数据分析与挖掘实战》笔记第2章

    print(a) #输出数组 print(a[:3]) #引用前三个数字（切片） print(a.min()) #输出a的最小值 a.sort() #将a的元素从小到大排序，此操作直接修改a，因此这时候...Series就是序列，类似一维数组；DataFrame则是相当于一张二维的表格，类似二维数组，它的每一列都是一个Series。...有必要介绍一下Theano，它也是python的一个库，用来定义、优化和高效的解决多维数组数据对应数学表达式的模拟估计问题。...因此linux下安装theano和keras非常简单，在windows下就没有那么简单了，因为它没有现成的编译环境。...一般而言是先安装MinGW（windows下的GCC和G++）然后在安装Theano（提前安装好numpy等依赖库），最后安装keras。如果要实现GPU加速，还需要安装和配置CUDA。

    1.1K10

    R语言中的keras

    为了准备训练数据，通过将宽度和高度转换为一维(28x28的矩阵被简化成长为784的向量)，从而把三维数组转换为矩阵。然后，我们将值为0到255的整数之间的灰度值转换成0到1之间的浮点值。...序列在这里指的是比如语音数据、文本数据、视频数据等一系列具有连续关系的数据。接下来我们看下序列模型的构建。...具体函数列表如下 use_bias=True：布尔值，该层是否使用偏置向量b input_shape是指输入张量的shape。所谓张量就是维度，把矩阵的概念进行扩展。对应的矩阵，数组的大小。...如784个元素的向量就是784。 input_dim是指的张量的维度。此处维度指的就是普通的矩阵就是二维张量，数组就是一维张量，空间矩阵就是三维张量，类似的，还有四维、五维、六维张量。...BatchSize的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。

    2.5K40

    keras中文-快速开始Sequential模型

    Merge层支持一些预定义的合并模式，包括： sum(defualt):逐元素相加 concat:张量串联，可以通过提供concat_axis的关键字参数指定按照哪个轴进行串联 mul：逐元素相乘 ave...详情见objectives 指标列表metrics：对分类问题，我们一般将该列表设置为metrics=['accuracy']。...---- 训练 Keras以Numpy数组作为输入数据和标签的数据类型。训练模型一般使用fit函数，该函数的详情见这里。下面是一些例子。...---- 例子 这里是一些帮助你开始的例子 在Keras代码包的examples文件夹中，你将找到使用真实数据的示例模型： CIFAR10 小图片分类：使用CNN和实时数据提升 IMDB 电影评论观点分类...：使用LSTM处理成序列的词语 Reuters（路透社）新闻主题分类：使用多层感知器（MLP） MNIST手写数字识别：使用多层感知器和CNN 字符级文本生成：使用LSTM ...

    93340

    Keras中创建LSTM模型的步骤

    在这篇文章中，您将了解创建、训练和评估Keras中长期记忆（LSTM）循环神经网络的分步生命周期，以及如何使用训练有素的模型进行预测。...阅读这篇文章后，您将知道： 如何定义、编译、拟合和评估 Keras 中的 LSTM; 如何为回归和分类序列预测问题选择标准默认值。...训练网络需要指定训练数据，包括输入模式矩阵 X 和匹配输出模式数组 y。 网络采用反向传播算法进行训练，根据编译模型时指定的优化算法和损失函数进行优化。...完整的代码如下： # 使用LSTM学习序列数据示例 from pandas import DataFrame from pandas import concat from keras.models import...我们可以看到序列学得很好，特别是如果我们把预测四舍五入到小数点位。 总结 在这篇文章中，您发现了使用 Keras 库的 LSTM 循环神经网络的 5 步生命周期。

    3.7K10

    使用神经网络为图像生成标题

    与此同时，我们还将研究使用Tensorflow、Keras和Python开发混合神经网络的实际实现。 神经网络的总体结构 让我们来看看我们将用于生成字幕的神经网络的总体架构。 ?...对于每个图像我们都有 图像特征(X1)：利用ResNet50模型提取的形状的Numpy数组(18432，) 输入序列(X2)：这需要更多的解释。...每个标题只是一个序列列表，我们的模型试图预测序列中下一个最好的元素。因此，对于每个标题，我们将首先从序列中的第一个元素开始，对该元素的相应输出将是下一个元素。...在下一次迭代中，前一次迭代的输出将和前一次迭代的输入(内存)一起成为新的输入，这样一直进行，直到我们到达序列的末尾。 输出(y)：序列中的下一个单词。...我们将使用Spacy内建的“en_core_web_lg”模型来创建令牌的向量表示(即每个令牌将被表示为(300，)numpy数组)。

    1.1K20

    tf.lite

    在调用此函数之前，请确保设置输入大小、分配张量和填充值。另外，请注意，这个函数释放了GIL，因此在Python解释器继续运行时，可以在后台完成繁重的计算。...生成的元素必须具有与模型输入相同的类型和形状。八、tf.lite.TargetSpec目标设备规格。关于目标设备的详细信息。转换器为特定的设备优化生成的模型。...类型和形状使用foo计算。形状和foo.dtype。output_tensors:输出张量列表(仅使用.name)。...如果不提供输入数组，则使用SignatureDef中的输入数组。...如果没有提供SignatureDef的输出数组，则使用它。(默认没有)custom_objects: Dict将名称(字符串)映射到要在模型反序列化期间考虑的自定义类或函数。

    5.3K60

    Deep learning with Python 学习笔记（6）

    本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络（RNN，recurrent neural network）处理序列的方式是，遍历所有序列元素，并保存一个状态（state），其中包含与已查看内容相关的信息。...真正改变的是，数据点不再是在单个步骤中进行处理，相反，网络内部会对序列元素进行遍历，RNN 的特征在于其时间步函数 ?...在这种情况下，你需要让所有中间层都返回完整的输出序列，即将return_sequences设置为True 简单Demo with SimpleRNN from keras.datasets import...这二者都内置于 Keras 的循环层中，所以你只需要使用循环层的 dropout 和 recurrent_dropout 参数即可 最后是双向 RNN，它常用于自然语言处理 RNN是特别依赖顺序或时间的...使用双向LSTM和双向GRU的方法 from keras.models import Sequential from keras import layers from keras.optimizers

    70820

    2023-04-03：如何使用滑动窗口算法和回溯算法解决亚马逊面试题——最长连续相同元素子序列问题？

    2023-04-03：给定一个数组arr，和一个正数k 你可以随意删除arr中的数字，最多删除k个 目的是让连续出现一种数字的长度尽量长 返回这个尽量长的长度 比如数组arr = { 3, -2, 3...如果是，则说明已经遍历到了数组末尾，需要统计当前子序列中最长的连续相同元素的长度，并返回该长度。...4.如果当前下标 i 小于 arr 的长度，则有两种情况： 选择保留当前元素：把当前元素加入到 path 数组末尾，然后递归调用 process1 函数，更新 path、size 和 i 的值。...选择删除当前元素：将 k 的值减 1，然后递归调用 process1 函数，更新 size 和 i 的值。 5.最后返回两种情况的最大值。...2.遍历数组 arr，对于数组中的每个元素 value，做如下操作： 如果 value 已经在 HashMap 中存在，则取出它最后一次出现的位置 indies，将其左侧超过 k 个元素的位置都从 indies

    21120

    时序数据预测：ROCKET vs Time Series Forest vs TCN vs XGBoost

    我将尝试使用 sktime 库（一个时间序列库）以及 XGBoost 和 keras-TCN（一个时间卷积网络库）为 NIFTY 回答这个问题。...我将在这里重点介绍的是 ROCKET transform 和时间序列分类器。这里实际上有大量有趣的时间序列分类器，其中许多属于符号表示类型（将时间序列表示为字母或符号序列，如 DNA）。...Sktime 分类器要求数据以一种奇怪的格式存储——一个 Pandas DataFrame，除了每个时间戳的一列（239 个特征，一个形状数组 (N, 239)，你有 1 列，其中每一行或每个元素 该列本身就是一个...pandas Series，意思是一个 (N,1) 数组，其中单个特征是 239 个元素系列。...TCN——为简单起见，我使用基于 keras/tensorflow 的库 keras-tcn。它使用扩张的内核。我没有更改任何默认设置，只是确保最后一层使用 log-loss 作为损失函数。

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