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音视频字幕平台(AIT)是一套高效优质的字幕解决方案,能够覆盖音视频转写、翻译、编辑、压制的字幕生产全流程,为企业节省字幕处理成本,提升字幕处理效率,优化字幕质量,简化工作流程。
  • Pytorch实现CNN时间序列预测

    本公众号曾经推出过PyTorch实现的LSTM时间序列预测,并开源了其源码。细心的童鞋可能发现了,我之前使用的LSTM是生成式模型,而不是使用判别式进行预测。换言之,就是将序列本身作为输入,下一时刻作为输出,模型表达的是序列的联合概率分布。有兴趣的可以将其改写为判别模型。本文将使用卷积神经网络(CNN)用于时间序列预测。区别于图像处理(二维卷积如图所示)?CNN用于序列预测时使用的是一维卷积,也就是我们熟悉的离散序列的卷积和,具体公式可以表示为:已知序列a={a0,a1,a2,…,am},L(a)=m+1b={b0,b1,b2,…,bk},L(b)=k+kernel_size的序列,与原序列做卷积(上述卷积公式)得到新的序列表达,一般卷积网络中还包括池化操作,就是对卷积提取的特征进行筛选得到最有用的特征,采用max-pooling方法比较多。C1表示卷积操作1S2表示max-poolingC3表示卷积操作2S4表示max-pooling最后再接一层全连接层输出使用Pytorch构造网络模型如下:?数据沿用LSTM那篇文章:?模型定义:?
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  • Pytorch实现LSTM时间序列预测

    摘要:本文主要基于Pytorch深度学习框架,实现LSTM神经网络模型,用于时间序列的预测。这种循环结构对时间序列数据能够很好地建模,例如语音识别、语言建模、机器翻译等领域。?上一部分简单地介绍了LSTM的模型结构,下边将具体介绍使用LSTM模型进行时间序列预测的具体过程。02— 数据准备 对于时间序列,本文选取正弦波序列,事先产生一定数量的序列数据,然后截取前部分作为训练数据训练LSTM模型,后部分作为真实值与模型预测结果进行比较。03— 模型构建 Pytorch的nn模块提供了LSTM方法,具体接口使用说明可以参见Pytorch的接口使用说明书。
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  • 时间序列

    时间序列数据列:时间序列数据所在的列。滞后阶数:计算相距k个时间间隔的序列值之间的相关性。时间序列数据列:时间序列数据所在的列。滞后阶数:计算相距k个时间间隔的序列值之间的相关性。时间序列数据列:时间序列数据所在的列。时间序列数据列:时间序列数据所在的列。时间序列数据列:时间序列数据所在的列。
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  • PyTorch

    PyTorch 是一个设计精良的深度学习框架。它由 Facebook 的人工智能研究小组在2016年开发,更多详细介绍您可参考 PyTorch 文档。版本说明PyTorch 组件中使用的 Python 版本和支持的第三方模块版本信息如下: Python 3.6SciPy 1.0.0NumPy 1.14.3 如果您需要使用其他第三方的 lib,可使用_internal import mainmain() 操作步骤添加组件从左侧菜单栏中,选择【框架】>【深度学习】列表下的【PyTorch】节点,将其拖拽至画布中。查看 PyTorch 控制台和日志在 PyTorch 节点上单击右键菜单可查看任务状态和详细日志。代码示例以下代码展示了在 PyTorch 框架中,调用 torch.nn 构建一个典型神经网络(NN)的方法。
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  • 云拨测

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  • Pytorch 单机训练任务

    操作场景本文档将向您介绍如何使用 TI SDK 训练 Pytorch 模型。操作步骤使用 TI SDK 训练 Pytorch 模型只需要三步 准备训练脚本构造一个 ti.pytorch.Pytorch Estimator调用 Estimator 的 fit 方法 TI 预置了1.1版本 Pytorch 镜像,用户也可以上传自定义镜像,自定义镜像的版本不受限制,只需要参考 TI 容器规范,参考 使用自定义镜像。准备训练脚本TI 中使用的训练脚本和标准的 Pytorch 脚本非常相似,只需少量的修改就可以将用户现有的 Pytorch 训练脚本适配到TI中。训练脚本可以直接读取注入的环境变量和超级参数。如果未指定,则 Estimator 将根据训练镜像名和时间戳生成一个默认名字。
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  • 时间序列表示方法

    自然界中,除了2D、3D的图片、视频驶距以外,更多的是一些类似于序列的数据,比如语音、文字,这些数据都是有时间先后顺序的现在就有这样一个问题,对于一个2D图片顺序,我们用一个像素点的RGB值来表示这个像素的色彩度语音在某一个时间段会产生一段波形,这段波形中波峰值就可以表示此刻声音的强度。对于一段文字中的字符也可以表示。但是在PyTorch中是没有string类型的,我们必须要把string类型表示为另外一种数值类型。如何进行时间序列的表示(Representation),如何进行时间序列的信息提取(Information Extraction )就成了时间序列研究的关键问题Sequence Representation$$在PyTorch中Word Embedding是通过一个函数来实现的nn.Embeddingimport torchimport torch.nn as nn word_to_idx = {hello
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  • 物联网智能视频服务(行业版)

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