作者:何之源 转载自知乎专栏:AI Insight 量子位 已获授权编辑发布 这篇文章中,作者详细介绍了TensorFlow Time Series(TFTS)库的使用方法。主要包含数据读入、AR模型的训练、LSTM模型的训练三部分内容。内容翔实有趣,量子位转载分享给大家。 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题,然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”,会发现star数最高的tgjeon/Tensor
本案例适合作为大数据专业TensorFlow深度学习实战课程的配套教学案例。通过本案例,能够达到以下教学效果:
自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
我们能用机器学习准确地预测股价吗? 一种普遍的说法是股价是完全随机和不可预测的——让一只猴子蒙住眼睛在报纸的金融版面用飞镖选出来的投资组合,也能和投资专家精心选择的一样好。 那么问题来了,为什么像摩根斯坦利和花旗集团这样的顶级公司还要雇佣大量的分析师来建立预测模型呢? 曾几何时,证券交易中心的大厅里挤满了人,全都打了鸡血一样,系着松垮的领带,边跑边冲着电话叫嚷。但是现如今你更可能见到的是成排的机器学习专家,静静地坐在电脑屏幕前。事实上,华尔街大约70%的交易现在是在电脑软件上进行的。欢迎来到算法时代!
前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题,然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”,会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了,并且其他的项目使用的方法也各有不同,比较混乱。 在刚刚发布的TensorFlow 1.3版本中,引入了一个TensorFlow Time Series模块,以下简称为TFTS)。TFT
如何用 TensorFlow 结合 LSTM 来做时间序列预测其实是一个很老的话题,然而却一直没有得到比较好的解决。如果在 Github 上搜索 “tensorflow time series”,会发现 star 数最高的 tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series ( http://t.cn/Rpvepai)已经和 TF 1.0 版本不兼容了,并且其他的项目使用的方法也各有不同,比较混乱。 在刚刚发布的 TensorFlow 1.3 版本中,引入了一个 Ten
AI 科技评论按:本文作者何之源,原文载于知乎专栏AI Insight,AI 科技评论获其授权发布。 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题,然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”,会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了,并且其他的项目使用的方法也各有不同,比较混乱。 在刚刚发布的TensorFlow
作者 | 何之源 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题,然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”,会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了,并且其他的项目使用的方法也各有不同,比较混乱。 在此前发布的TensorFlow 1.3版本中,引入了一个TensorFlow Time Series模块(源码地
作者 | 何之源 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题,然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time seri
在本文中,长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络,能够学习长期依赖关系
中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0。
该文章介绍了在深度学习模型中,不同的层对输入进行计算,从而影响模型的性能。文章详细讨论了卷积层、池化层、全连接层和LSTM层的特点和作用,以及如何使用这些层来构建高性能的模型。此外,文章还探讨了如何通过冻结层和重新训练层来提高模型的性能。
选自Medium 机器之心编译 参与:Ellan Han、吴攀 在深度学习中,循环神经网络(RNN)是一系列善于从序列数据中学习的神经网络。由于对长期依赖问题的鲁棒性,长短期记忆(LSTM)是一类已经有实际应用的循环神经网络。现在已有大量关于 LSTM 的文章和文献,其中推荐如下两篇: Goodfellow et.al.《深度学习》一书第十章:http://www.deeplearningbook.org/ Chris Olah:理解 LSTM:http://colah.github.io/posts/2
吴恩达的deeplearning.ai上新了!新的AI课程叫做TensorFlow in Practice,面向那些希望学习使用TensorFlow编写AI程序的人。
本文将利用机器学习的手段来对鸢尾花按照物种进行分类。本教程将利用 TensorFlow 来进行以下操作:
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。
特别补充: 泰迪杯报名参赛后,一定要利用好官网资源!泰迪云中对参赛选手基础给予了全免费的教程,可以学到对于需要用到知识的大部分基础,从python基础到数据集可视化,tensorflow sklearn建模,以及赛题分析,论文写作也有教程,在官网资源库中也有历年的特等奖论文进行参考,一定好利用好这部分资源。
tensorflow基于图结构深度学习框架,内部通过session实现图和计算内核交互。
这些数据是根据国家和地区报告新病例的数据,但我们只想预测国家的新病例,因此我们使用 groupby 根据国家对它们进行分组
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)
关键时刻,第一时间送达! 📷 参与 |王赫 编辑 | Donna 近年来,以比特币为代表的加密数字货币一直是社交媒体和搜索引擎上的热门。但是,比特币价格浮动也使各位看官们经历了过山车般的体验。 随着本周各大权威机构纷纷表示看好区块链的未来,从1月17日到18日凌晨,比特币成功止住前一日暴跌的颓势,涨幅接近20%(18.46%)。 如果我们能够智能化的制定投资策略的话,就能发现这些反复无常的波动背后潜藏着巨大的利润。 与传统金融工具相比,加密货币由于缺乏指标数据,预测变得非常困难。 本文以当下最火的比特币为例
图片来源:Hacker News 翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | 王赫 编辑 | Donna 近年来,以比特币为代表的加密数字货币一直是社交媒体和搜索引擎上的热门。但是,比特币价格浮动也使各位看官们经历了过山车般的体验。 随着本周各大权威机构纷纷表示看好区块链的未来,从1月17日到18日凌晨,比特币成功止住前一日暴跌的颓势,涨幅接近20%(18.46%)。 如果我们能够智能化的制定投资策略的话,就能发现这些反复无常的波动背后潜藏着巨大的利润。 与传统金融工具相比,加密货币由于
本文将介绍当前 TensorFlow 上的所有抽象模型,描述每个模型的使用情况以及简单的代码样例。详细的示例请访问这里:https://github.com/c0cky/TensorFlow-in-a
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法,帮助客户对高校教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import tensorflow as tf import sys with tf.variable_scope('ha'): a1 = tf.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.int32) with tf.variable_scope('haha'): a2 = tf.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.int32) with tf.variable_scop
以苏州商品房房价为研究对象,帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型,利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化。
【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 【视频】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 使用R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言量化交易RSI策略:使用支持向量机SVM R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究 R语言动量交易策略分析调整后的数据 TMA三均线股票期货高频交易策略的R语言实现 R语言时间序列:ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用 R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略 r语言多均线股票价格量化策略回测 使用R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 R语言Fama-French三因子模型实际应用:优化投资组合 R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现 Python计算股票投资组合的风险价值(VaR) R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化 R语言中的广义线性模型(GLM)和广义相加模型(GAM):多元(平滑)回归分PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD R语言深度学习:用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 【视频】CNN(卷积神经网络)模型以及R语言实现回归数据分析 Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类 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 结合新冠疫情COVID-19股票价格预测:ARIMA,KNN和神经网络时间序列分析 深度学习:Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列:多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)数据分析报告 R语言深度学习:用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据(MNIST) MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN(卷积神经网络)模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN(卷积神经网络)模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆(LSTM)神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python:使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
争取每天更新 ? 126 蜗牛的历程: [入门问题] [机器学习] [聊天机器人] [好玩儿的人工智能应用实例] [TensorFlow] [深度学习] [强化学习] [神经网络
本文为机器之心编译:该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语,但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。 A 准
多模生物学、影像学和神经心理学标记物已经展示了区分阿尔茨海默病(AD)患者和认知正常的老年人的良好表现。然而,早期预测轻度认知功能障碍(MCI)患者何时和哪些会转变为AD痴呆仍然困难。通过模式分类研究表明,基于纵向数据的模式分类器比基于横截面数据的模式分类器具有更好的分类性能。研究人员开发了一个基于递归神经网络(RNN)的深度学习模型,以学习纵向数据的信息表示和时间动态。将个体受试者的纵向认知测量,与基线海马MRI相结合,建立AD痴呆进展的预后模型。大量MCI受试者的实验结果表明,深度学习模型可以从纵向数据中学习信息性测量,以描述MCI受试者发展为AD痴呆的过程,并且预测模型可以以高精度在早期预测AD进展。最近的研究表明,如果使用纵向而非横截面数据构建分类器,可以获得更好的性能
在这个例子中,我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比,这个人由13个物理属性描述。
选自GitHub 机器之心编译 参与:刘晓坤、路雪 本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集,本文详细介绍了实现过程。 长短期记忆(LSTM)是目前循环神经网络最普遍使用的类型,在处理时间序列数据时使用最为频繁。关于 LSTM 的更加深刻的洞察可以看看这篇优秀的博客:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/。 我们的目的 这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 Tenso
本示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出。
在上一篇文章中,我们介绍了循环神经网络的建立方式。本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的,奈何笔者有点咕,到现在还没写完,所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧!本文介绍以下内容:
它由节点层组成,其中每个节点连接到上一层的所有输出,每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
到目前为止,我们所接触的都是二分类问题,神经网络输出层只有一个神经元,表示预测输出\hat{y}y^是正类的概率{P}(y=1|x), \hat{y} > {0.5}P(y=1∣x),y^>0.5则判断为正类,反之判断为负类。那么对于多分类问题怎么办?
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。
机器之心整理 参与:路雪、蒋思源 2017年,人工智能技术出现了很多新的技术和发展,在这一年中机器之心发布了很多教程类文章,有适合入门学习者的,有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的;有关于语言的,有关于框架的,有关于硬件配置的,甚至还有关于猫片、漫画的…… 教程那么多,你……看完了吗? 本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结,共分为 What 和 How 两大部分,在两大板块下又进行细分,目录如下: What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How
选自Stanford University 作者:Zhang Jian等 机器之心编译 参与:李泽南、Smith 手动调整 SGD(随机梯度下降)动量(momentum)的方法可与目前最先进的自适应方法(如 Adam)竞争,那么 SGD 动量能不能自动调节呢?斯坦福大学的研究人员近日提出了 YellowFin,一种自动调整 SGD 动量超参数的方法。YellowFin 在大型 ResNet 和 LSTM 模型的训练中迭代次数少于此前的最佳水平,而且通过负反馈环路机制,它在异步设置的运行中表现得更好。目前,Y
下面是一个关于如何使用长短期记忆网络(LSTM)来拟合一个不平稳的时间序列的例子。
Matt MacGillivray 拍摄,保留部分权利 翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。它似乎是实现时间序列预测的完美方法,事实上,它可能就是。在此教程中,你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完此教程后,您将学会: 如何为预测问题制定性能基准。 如何为单步时间序列预测问题设计性能强劲的测试工具。 如何准备数据以及创建并评测用于预测时间序列的LSTM 递归神经网络。 让我们开始吧。 Python中使用
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。
本文将从损失函数的本质、损失函数的原理、损失函数的算法三个方面,详细介绍损失函数Loss Function。
国内的新冠肺炎疫情从发现至今已经持续3个多月了,这场起源于吃野味的灾难给大家的生活造成了诸多方面的影响。
用于R语言的多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)进行时间序列预测。请注意,由于神经网络无法利用GPU处理,因此大型网络的训练速度往往很慢(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践,并分享各种案例,涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者,更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦,更加学术,更加深入,也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的,系统安全也是块硬骨头,但我也试试,看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度,漫漫长征路,偏向虎山行。享受过程,一起加油~
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