严格来说,softmax回归应该不算深度学习,不过这是我用Tensorflow搭建的第一个模型,所以如果你之前没接触过Tensorflow,我觉得softmax作为入门的第一个项目是一个不错的选择。
在去年介绍的一篇paper中,应用了多任务RNN来解决问题,当时RNN指的即是LSTM。本文介绍LSTM实现以及应用。
大家好,使用pytorch实现简单的人工神经网络跟卷积神经网络的mnist手写识别案例之后,今天给大家分享一下如何基于循环神经网络实现mnist手写数字识别。这里基于pytorch提供的函数,简单封装分别实现了一个RNN跟LSTM的模型,然后分别使用这两个模型完成了mnist数字识别。下面就来说说数据集跟模型实现部分。
【新智元导读】谷歌大脑实习项目(Google Brain Residency Program)一周年,硕果累累,在 ICML、ICLR、CVPR 等顶会上发文 30 多篇,还有十几篇正在 NIPS,ICCV 审核中。从机器学习理论到机器人技术到音乐生成,本文摘选介绍首届谷歌大脑实习的10个研究。 2015 年 10 月,谷歌大脑宣布推出“谷歌大脑实习计划”(Google Brain Residency Program),为期一年,为关注机器学习和深度学习的人开始职业生涯做准备。实习生能够利用谷歌得天独厚的基
TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架,也是入门深度学习必须掌握的三大框架,但是官方文档相对内容较多,初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源,并对资源目录进行翻译,强烈建议初学者下载学习,这些资源包含了大量的代码示例(含数据集),个人认为,只要把以上资源运行一次,不懂的地方查官方文档,很快就能理解和运用这三大框架。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 递归神经网络 在传统神经网络中,模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻,每一次都只会关注当前时刻的处理。举个例子来说,我们想对一部影片中每一刻出现的事件进行分类,如果我们知道电影前面的事件信息,那么对当前时刻事件的分类就会非常容易。实际上,传统神经网络没有记忆功能,所以它对每一刻出现的事件进行分类时不会用到影片已经出现的信息,那么有什么方法可以让神经网络能够记住这些信息呢?答案就是Recurrent
原文:Which deep learning network is best for you? http://www.cio.com/article/3193689/artificial-intel
Dance generator using Variational Autoencoder, LSTM and Mixture Density Network.
做图像识别的使用卷积神经网络CNN是最好的选择,但是其实我们也可以使用循环神经网络RNN做,只是大部分时候没有卷积网络效果好!下面分析一下如何使用RNN做手写数字的识别。
【新智元导读】你永远不知道汉字的潜力。谷歌大脑东京分部的研究员hardmaru,用神经网络根据笔画生成汉字,新造了一系列“假汉字”。你别说,有些看上去还真像那么一回事。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 中文微博情感分类语料库 "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt)
Deep Learning = Learning Hierarchical Representations 深度学习即学习层次的表征。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt) 数据格式 文档的每一行代
首先祝各位专知好友,中秋佳节快乐! 【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。值国庆佳节,专知特别推出独家特刊-来自中科院自动化所专知小组博士生huaiwen和Jin创
自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
作者 | MirzaZhao 编辑 | NewBeeNLP 面试锦囊之面经分享系列,持续更新中 211菜硕,手里2篇水文。听说之前算法很卷,头铁一次试试。 阿里 一面 没打招呼突击电话面试(30min) 地点ok?时间ok?(base杭州,暑期,全部ok ok ok)简单自我介绍一下,项目经历选一个说说? 项目中对于没有标签的数据,怎么处理,还有什么别的方法?(我用的远程监督,别的还有one-shot zero-shot label embedding) 假设一个情景题,微博创立初期,短文本,10w数
生成对抗网络(GAN)是一种神经网络,可以生成类似于人类产生的材料,如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告,包括一些图形和统计输出。
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)。
现实的西方程序员世界里,也有与之如出一辙的精神:The Best Code is No Code At All。最好的代码就是根本没代码。
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。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 任务 给定微博ID和微博内容,设计算法对微博内容进行情绪识别,判断微博内容是积极的、消极的还是中性的。 全部 代码 ,方案详情 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 情绪识别 即可获取。 A榜第二,B榜第一方案 1.数据处理 我们把数据编码转换为utf-8,把所有英文标点符号转换为中文标点符号,繁体转换为简体。把数据划分为5折。 使用训练集、测试集和90万条语料训练GloVe词向量,在分词阶段把
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)
开源的深度学习神经网络正步入成熟,而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢?本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点,从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢? 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手,但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以,本文希望下面的图表和讲解能够提供直观方法,帮助读者解决业务问题。 下图总结了在 GitHub 中最受
现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手,但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以,本文希望下面的图表和讲解能
从今天起,量化投资与机器学习公众号将为大家带来一个系列的 Deep Learning 原创研究。本次深度学习系列的撰稿人为 张泽旺 。希望大家有所收获,共同进步! 漫谈RNN之基本概念 RNN是一个图灵完全的模型,便意味着只要设计好RNN的外部存储机制,RNN模型的应用之广泛将远超我们的想象。为了更好地了解时序模型,从这期开始谈谈以RNN为核心的可扩展时序模型的研究状况及应用。 在神经网络模型中,一般分为非时序模型和时序模型,对于非时序模型而言,其应用场景有单一手写字识别、图像物体分类等等,最基本的模型是
---- 新智元报道 来源:reddit 编辑:LRS 【新智元导读】Reddit扫盲贴火了!提问者对手写体生成技术惊呆了,寻求网友帮助探究背后原理,引来无数热心网友分析论文!其中有一位眼尖的网友发现可以上传手写体数据,但生成的数据并不好,于是怀疑作者是来骗数据的! Reddit上一个问题火了! 一个小哥访问了一个手写体生成的网站之后,感觉太不可思议了,想问一下是机器学习技术是怎么帮助生成手写体的? 为了避免广告嫌疑,提问者声明:我不是制作这个的人,但它的工作原理是如此的令人着迷---- 我的笔
循环神经网络是一类人工神经网络,其中节点之间的连接可以创建一个循环,允许某些节点的输出影响对相同节点的后续输入。涉及序列的任务,如自然语言处理、语音识别和时间序列分析,非常适合 RNN。与其他神经网络不同,RNN 具有内部存储器,允许它们保留来自先前输入的信息,并根据整个序列的上下文做出预测或决策。
选自CIO 作者:Mitch De Felice 机器之心编译 参与:Jane W、黄玉胜 开源的深度学习神经网络正步入成熟,而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢?本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点,从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢? 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手,但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以,本文希望
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
上次写了TensorFlow和PyTorch的快速入门资料,受到很多好评,读者强烈建议我再出一个keras的快速入门路线,经过翻译和搜索网上资源,我推荐4份入门资料,希望对大家有所帮助。
【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
如果你用过 PyTorch 进行深度学习研究和实验的话,你可能经历过欣喜愉悦、能量爆棚的体验,甚至有点像是走在阳光下,感觉生活竟然如此美好 。但是直到你试着用 PyTorch 实现可变大小的 mini-batch RNNs 的时候,瞬间一切又回到了解放前。
最近,普拉纳夫 · 达尔(Pranav Dar)发文总结了 2018 年 2 月份 Github 上最火的 5 个数据科学和机器学习项目。
上篇博文《使用循环神经网络做手写数字识别》介绍了利用LSTM做手写数字的识别,想着好事成双,也写一个姊妹篇卷积网络实现手写数字的识别。
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。
选自analyticsvidhya 机器之心编译 参与:思源 PyTorch 是一个有潜力能改变深度学习实现面貌的 Python 库,它的使用非常灵活与轻松。在本文中,我们将以更实用的方式探索 PyTorch,包括基础知识和案例研究等。此外,本文还将比较使用 NumPy 和 PyTorch 从头构建神经网络的方式,以了解它们在实现中的相似之处。 PyTorch 的构建者表明,PyTorch 的哲学是解决当务之急,也就是说即时构建和运行我们的计算图。这恰好适合 Python 的编程方法,因为我们不需等待整个代
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。
注意:对于中文汉字和日文汉字我根据具体情况交替使用它们。
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试。
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试
Pytorch添加的一个新特性是更好地支持带有TorchScript (PyTorch JIT)的快速自定义递归神经网络(fastrnns)。
Demo 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM、BiLSTM的结合还有多层多通道CNN、LSTM、BiLSTM等多个神经网络模型的的实现。这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题、处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚。 Demo Site: https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch
在本文中,在数据科学学习之旅中,我经常处理日常工作中的时间序列数据集,并据此做出预测
今天更新关于常见深度学习模型适合练手的项目。这些项目大部分是我之前整理的,基本上都看过,大概俩特点:代码不长,一般50-200行代码,建议先看懂然后再实现和优化,我看基本上所有的实现都有明显可优化的地方;五脏俱全,虽然代码不长,但是该有的功能都有,该包含的部分也基本都有。所以很适合练手,而且实现后还可保存好,以后很多任务可能就会用到。
我们可以通过深度学习,检测到一个人,但是那个人在做什么我们不知道。所以我们就想让神经网络既检测到人,又知道他在做什么。也就是对这个人的行为进行识别。
如今DT(数据技术)时代,数据变得越来越重要,其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。
请完成每次练习后把report上传到QQ群中的共享文件夹中的“Reports of nlp-beginner”目录,文件命名格式为“task 1+姓名”。
导读 本文讨论了最新爆款论文(Training RNNs as Fast as CNNs)提出的LSTM变种SRU(Simple Recurrent Unit),以及基于pytorch实现了SRU,并且在四个句子分类的数据集上测试了准确性以及与LSTM、CNN的速度对比。 一.为什么要提出SRU? 深度学习的许多进展目前很多均是来源于增加的模型能力以及相关的计算,这经常涉及到更大、更深的深层神经网络,然而,虽然深层神经网络带来了明显的提升,但是也耗费了巨大的训练时间,特别是在语音识别以及机器翻译的模型训练
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