LSTM 01：理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02：如何为LSTM准备数据 LSTM 03：如何使用Keras编写LSTM LSTM 04：4种序列预测模型及Keras实现 LSTM 05：Keras实现多层LSTM进行序列预测 LSTM 06：Keras实现CNN-LSTM模型 LSTM 07：Keras实现Encoder-Decoder LSTM LSTM 08：超详细LSTM调参指南
在传统软件工程中，程序问题（即Bugs）会导致程序崩溃，但开发人员可以通过检查错误来了解原因。
上一篇文章中，我们一起了解了用“移动平均”、“线性回归”预测股价的方法，今天这篇文章中，我们继续讲解XGBoost、LSTM的方法预测股价。
大脑功能网络的活动是时变认知和行为的基础。研究证实，静息功能磁共振成像中的时变相关性（即功能连通性）可以预测行为特征、精神疾病和神经系统疾病。本文提出了一种研究方法，将平均大脑活动和功能连接(FC)的变化建模为能够在不同的时间相互发生。本文将这种方法称为多动态对抗生成器-编码器(MAGE)模型，在fMRI数据上使用生成对抗网络的原理进行评估，并可以捕获时间依赖性的网络动态模型。
本文介绍的是ICML 2020 论文《Do RNN and LSTM have Long Memory? 》，论文作者来自华为诺亚方舟实验室与港大。 作者 | 诺亚方舟实验室 编辑 | 丛 末 论文地
perceptual loss 图1. 给定一个文本描述，构成一个语义结构，（box+mask）,由前面的两个大条件，合成图片。与Reed的思路很像，但解决方案不同。 一、从文本来推断语义布局 1.bounding box 的生成 bounding box (图1中的box)决定了生成图片的全局布局，因为，box定义了图片中有哪种目标以及将这些目标放到哪些位置。我们将第 t 个标注的 bounding box 表示为 图二. 其中, b_{t} 里面包含四个变量，分别表示boundi
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
摘要 计算正确奖励函数的能力对于通过加强学习优化对话系统十分的关键。在现实世界的应用中，使用明确的用户反馈作为奖励信号往往是不可靠的，并且收集反馈花费也十分地高。但这一问题可以有所减轻，如果能提前知道用户的意图或是数据能预先训练任务离线的任务成功预测器。在实践中这两种都不太适合现实中的大多数应用。在这里我们提出了一个在线学习框架，通过带有高斯过程模式的主动学习，对话策略能按照奖励模式共同进行训练。高斯过程开发了一系列连续的空间对话表示，但都是在无监督的情况下使用递归神经网络编码和解码器完成的。试验结果表明所
作者：Jose A. Arjona-Medina、Michael Gillhofer、Michael Widrich、Thomas Unterthiner、Sepp Hochreiter
练习NLP是一回事，破解面试是另一回事。对NLP人员的面试与一般的数据科学非常不同。在短短几年内，由于迁移学习和新的语言模型，这些问题已经完全改变了。我个人经历过，随着时间的推移，NLP面试变得越来越艰难，因为我们取得了更多的进步。
投资组合管理是最大化投资组合回报的过程。投资组合经理根据他们对风险的偏好，代表客户做出交易决策。他们在决定他们应该在投资组合中持有哪些股票以平衡风险和获取最大回报之前，分析不同的资产的优势和劣势。这使得投资组合管理变得困难。我们的目标是通过使用预测建模和深度学习技术使这个过程更好，根据下个季度的预测股价生成稳定的投资组合。
GPT 是基于 Transformer 架构的预训练语言模型。以下是 GPT 发展历程的重要时间节点：
本文介绍了Fraternal Dropout一种简单RNNs正则化方法，通过作为正则项来减少模型在不同的dropout mask上预测结果的方差。实验证明，该方法在基准语言建模任务上取得了最先进的成果，同时具有更快的收敛速度。
编译 | Troy·Chang、爱心心、reason_W 校对 | reason_W 下个月机器学习领域的顶会Nips就要在大洋彼岸开幕啦，那么这次的Nips又有什么值得关注的亮点呢？Bengio在新作中提出了RNN优化的新概念fraternal dropout，通过最小化使用不同的dropout mask的同一个RNN的预测差异，提升RNN对于不同dropout mask的不变性，来对RNN进行优化。模型在对比实验中取得了非常惊艳的效果，同时在图像标注和半监督任务上也表现不俗，下面就跟随小编对这篇文章
近年来，随着微电子技术的进步与发展，传感器愈加智能化、微型化且价格低廉，相关产品在国防军工、机械装备、医疗电子以及环境治理等领域具有广泛的应用。传感器工作过程中能够产生大量的监测数据，工程师如何从数据中提取有用信息来辅助管理人员制定决策信息显得尤为关键。
时间序列分析是一种重要的数据分析方法，用于处理随时间变化的数据。在Python数据分析中，有许多强大的工具和技术可用于进行时间序列分析。本文将详细介绍Python数据分析中时间序列分析的高级技术点，包括时间序列预处理、模型建立、预测和评估等。
在最近的一篇文章中，我们展示了一个LSTM模型，通过假近邻（FNN）损失进行正则化，可以用来重建一个非线性动态系统 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
时间序列预测是机器学习的一个重要领域。说它重要是因为有很多预测问题都涉及时间成分。然而，虽然时间成分补充了额外的信息，但与其他预测任务相比，时间序列问题更难以处理。
2020 年的 ICLR 会议原计划于4 月 26 日至 4 月 30 日在埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴举行，这本是首次在非洲举办的顶级人工智能国际会议，但受到疫情影响，ICLR 2020 被迫取消线下会议改为线上虚拟会议。今年的 ICLR 论文接受情况如下：共计接收 679 片文章，其中：poster-paper 共 523 篇、Spotlight-paper（焦点论文）共 107 篇、演讲 Talk 共 48 篇，另有被拒论文（reject-paper）共计 1907 篇，接受率为 26.48%。
师从李飞飞，现在在英伟达工作的大佬，用49条推文，带你回顾过去一年AI圈的重要研究。
导语：高中的时候，班主任让我们每学完一个章节，整理出这个章节的关键词和一份问题列表。现在回想起来，其实是很有用的，这让我们可以从另外一个视角来审视所学习的内容，而不是单纯的填鸭式的记忆；最近在复习机器学习相关内容，也从问题的视角来回顾机器学习知识体系，对于机器学习方向同学可以作为考察，看看里面的内容是否都能回答上来；而对于想学习机器学习的同学来说，应该可以作为一个方向，把这些内容一个个解决了，在各大厂算法岗面试中应该可以横着走了啦啦啦！
机器学习有很多应用，其中之一就是预测时间序列。一个最有趣（或者可能是最赚钱）的时间序列是股票价格。
虽然自然语言通常以序列形式呈现，但语言的基本结构并不是严格序列化的。语言学家们一致认为，该结构由一套规则或语法控制（Sandra & Taft，2014），且规定了单词组成语句的逻辑。不管其表现形式如何，这种结构通常是树状的。虽然语言学家们已发现这一规律，但其潜在结构的真正起源却仍不得而知。某些理论认为，这可能与人类认知的内在机制相关（Chomsky & Lightfoot，2002）。由于人工神经网络的灵感来源于生物神经系统的信息处理及通讯模式，上述可能性让更多人对使用人工神经网络研究语言的潜在结构产生了兴趣。
MLP网络是一种应用最为广泛的一种网络，其中DNN就是属于MLP网络，它是一个前向结构的人工神经网络，输入一组向量向前传播输出向量，网络结构如下：
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
注意力机制在 NLP 系统中起着重要作用，尤其是对于循环神经网络（RNN）模型。那么注意力模块提供的中间表征能否解释模型预测的推理过程，进而帮助人们了解模型的决策过程呢？近期，很多研究人员对这个话题产生了浓厚的兴趣。一篇题目为《Attention is not Explanation》(Jain and Wallace, 2019) 的论文表示，注意力机制并不能提高模型的可解释性。
时间序列建模在销量预测，天气预测，车流量预测，股票价格预测等问题中扮演着至关重要的角色，一般时间序列的问题可以表述为下面的形式
数据预处理的方式较多，针对不同类型的数据，预处理的方式和内容也不尽相同，这里我们简单介绍几种较为常用的方式：
本文提出超越神经架构搜索（NAS）的高效神经架构搜索（ENAS），这是一种经济的自动化模型设计方法，通过强制所有子模型共享权重从而提升了NAS的效率，克服了NAS算力成本巨大且耗时的缺陷，GPU运算时间缩短了1000倍以上。在Penn Treebank数据集上，ENAS实现了55.8的测试困惑度；在CIFAR-10数据集上，其测试误差达到了2.89%，与NASNet不相上下（2.65%的测试误差）
选自arxiv 作者：Denny Britz等 机器之心编译 参与：微胖、蒋思源、吴攀 这样的实验只有谷歌级别的公司才能处理的了。这篇文章对大型 NMT 模型训练过程中的各个超参数对结果的影响进行了经验分析，并得出了一些有意义的结论。比如，嵌入用 2048 维结果最好，但是也没有好到哪里去，基本上，128 维的结果就不错了；LSTM 比 GRU 效果好；2-4 层的双向编码器效果最好。作为论文的一部分，作者们发布了一个开源 NMT 框架，能让研究员轻松试验新技术并得出最先进的试验结果，机器之心也有报道，请见
最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN的研究报告，包括一些图形和统计输出。
最近我们被客户要求撰写关于向量自回归模型VAR的研究报告，包括一些图形和统计输出。
【新智元导读】深度学习重要会议 ICML2016 接收谷歌 DeepMind ９篇论文，新智元系统整理，继上篇之后，本次邀请国家千人计划专家、平安科技数据平台部总经理肖京进行点评：《用记忆增强的神经网络进行单点学习》提出了新的存储读写更新策略；《深度生成模型中的单点泛化》延续了去年 Science 那篇小数据学习文章（Lake et. al.）的工作，不过，小数据学习（one-short learning）尚处于初步阶段，本文提出的方法还有待提高。其他３篇，《蒙特卡洛目标变分推断》提出了首个为重要性采样设计
【导语】用深度学习预测股票价格不是一个新话题，随着技术的不断发展，大家一直在不断尝试新技术。这次教程中，作者设计了一个强强联合型模型来预测股票价格，为什么这么形容？作者设计了一个 GAN 模型，其生成网络为 LSTM 模型用来预测时间序列数据、CNN 模型作判别网络，用 BERT 模型作为情绪分析模型。带有高斯过程的贝叶斯优化和深度强化学习方法来获得 GAN 的超参数。为什么创建这样的组合？AI科技大本营都将在下面的内容中为大家进行一一解答。
论文 | Stock Market Prediction via Deep Learning Techniques: A Survey
今年 5 月，美图公司联合中国模式识别与计算机视觉学术会议（PRCV2018）共同举办的 PRCV2018「美图短视频实时分类挑战赛」正式开赛。来自中科院自动化所、中科院自动化所南京人工智能芯片创研院的史磊、程科在张一帆副研究员的指导下获得了 PRCV2018「美图短视频实时分类挑战赛」冠军。不同于以往只关注分类精度的比赛，本竞赛综合考察「算法准确率」和「实时分类」两个方面，将运行时间作为重要指标参与评估，将促进视频分类算法在工业界的应用。以下是冠军团队对本次挑战赛的技术分享总结：
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
训练之前一定要执行参数初始化，否则可能减慢收敛速度，影响训练结果，或者造成Nan数值溢出等异常问题。
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
LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要训练 LSTM 网络进行时间序列预测，请训练具有序列输出的回归 LSTM 网络，其中响应（目标）是训练序列，其值偏移了一个时间步长。换句话说，在输入序列的每个时间步，LSTM 网络学习预测下一个时间步的值。
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类具有内部环状连接的人工神经网络，用于处理序列数据。其最大特点是网络中存在着环，使得信息能在网络中进行循环，实现对序列信息的存储和处理。
就像 20 世纪初，爱因斯坦的 Annus mirabilis 论文成为了量子力学的基础。只是这一次，是 AlexNet 论文 [1]，这是一种挑战计算机视觉的架构，并重新唤起了人们对机器学习（后来转变为深度学习）的兴趣。在过去的十年里，人们见证了机器学习领域革命性的进步，这是无可否认的。
课程地址：https://web.stanford.edu/class/cs230/
本文介绍了如何利用Keras框架开发基于序列数据的循环神经网络模型，并给出了一个序列到序列预测问题的实例。首先介绍了如何定义一个简单的编码器-解码器模型，然后利用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型，最后利用Keras的Dataset API从数据集中加载数据并划分训练集和测试集。在划分数据集之后，使用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型，并使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优。最后，使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优，并使用测试集对模型进行评估。实验结果表明，该模型在序列到序列预测问题上的性能优于传统的循环神经网络模型。
原标题 | Extreme Event Forecasting with LSTM Autoencoders
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距离展示国外人工智能震撼人心、撬动地球的核心所在。在此之前雷锋网将网罗全国顶尖的人工智能和机器人专家和各大公司的首席科学家，同这些国际大拿同台交流。如果你不想错过这个机会，请用邮件直戳我心，lizongren@leiphone.com 国际机器学习大会（ICML）即将于6月19日-24日在纽约召开，众多顶尖的科研
很高兴看到很多论文都在从方法上研究现有模型以及它们捕获的内容，而不是一直在引入更新的模型。进行这样的研究最常用的办法是自动创建一个侧重于泛化行为的某个特定方面的数据集，并用该数据集对不同训练模型进行评估：
在本课程中，我们将介绍神经网络的基础知识以及如何建立深度学习编程环境。 我们还将探讨神经网络的常见组件及其基本操作。 我们将通过探索使用 TensorFlow 创建的训练有素的神经网络来结束本课程。
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