目录 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测 问题描述 长短记忆网络 LSTM 网络回归 LSTM 网络回归结合窗口法 基于时间步的 LSTM 网络回归 在批量训练之间保持 LSTM 的记忆 在批量训练中堆叠 LSTM 网络 总结 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 原文使用 python 实现模型

视觉问题引入深度神经网络后,针对端对端的训练和预测网络,可以看是特征的表达和任务的决策问题(分类,回归等).当我们自己的训练数据量过小时,往往借助牛人已经预训练好的网络进行特征的提取,然后在后面加上自己特定任务的网络进行调优.目前,ILSVRC比赛(针对1000类的分类问题)所使用数据的训练集126万张图像,验证集5万张,测试集10万张(标注未公布),大家一般使用这个比赛的前几名的网络来搭建自己特定任务的神经网络. 本篇博文主要简单讲述怎么使用TensorFlow调用预训练好的VGG网络,其他的

    距离上一篇文章,正好两个星期. 这边文章9月15日 16:30 开始写. 可能几个小时后就写完了.用一句粗俗的话说, "当你怀孕的时候,别人都知道你怀孕了, 但不知道你被日了多少回 " ,纪念这两周的熬夜,熬夜.  因为某些原因,文章发布的有点仓促,本来应该再整理实验和代码比较合适.文章都是两个主要作用: 对自己的工作总结, 方便自己回顾和分享给有兴趣的朋友.   不说废话了, 进入正题. 本次的课题很简单, 深度神经网络(AI)来预测5日和22日后的走势. (22日尚未整理,

目录 网络流量预测入门(一)之RNN 介绍 RNN简介 RNN 结构 RNN原理 结构原理 损失函数$E$ 反向传播 总结 参考 网络流量预测入门(一)之RNN 介绍 了解RNN之前,神经网络的知识是前提,如果想了解神经网络,可以去参考一下我之前写的博客:数据挖掘入门系列教程(七点五)之神经网络介绍 and 数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST 这篇博客介绍RNN的原理,同时推荐大家去看李宏毅老师的课程:ML Lecture 21-1: Recu

目录 网络流量预测入门(二)之LSTM介绍 LSTM简介 Simple RNN的弊端 LSTM的结构 细胞状态(Cell State) 门(Gate) 遗忘门(Forget Gate) 输入门(Input Gate) Cell State的更新 输出门(Output Gate) 输出$h_t$ 总结 参考 网络流量预测入门(二)之LSTM介绍 ​ 这篇blog大家就随便看一下吧,基本上是参照RNN模型与NLP应用(4/9):LSTM模型这个是video和Understanding LSTM Ne

目录 网络流量预测入门(三)之LSTM预测网络流量 数据集介绍 预测流程 数据集准备 SVR预测 LSTM 预测 优化点 网络流量预测入门(三)之LSTM预测网络流量 在上篇博客LSTM机器学习生成音乐中,介绍了如何使用LSTM生成音乐,而在上上篇网络流量预测入门(二)之LSTM介绍中,介绍了LSTM的基本原理 在这篇博客中,将介绍如何使用SVR和LSTM对网络流量进行预测. LSTM介绍:网络流量预测入门(二)之LSTM介绍.LSTM机器学习生成音乐 An Introduction to Su

出现Nan : 说法1: 说法2:说法3:     震荡 : 分析原因:  1:训练的batch_size太小 1.  当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大,内存不够.但盲目减少会导致无法收敛,batch_size=1时为在线学习. 2.  batch的选择,首先决定的是下降方向,如果数据集比较小,则完全可以采用全数据集的形式.这样做的好处有两点, 1)全数据集的方向能够更好的代表样本总体,确定其极值所在. 2)由于不同权重的梯度值差别巨大,因此选取一个全局的学

caffe训练自己的图片进行分类预测 标签: caffe预测 2017-03-08 21:17 273人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: caffe之旅(4)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 搭建好caffe环境后,就需要用自己的图片进行分类预测,主要步骤如下,主要参照http://www.cnblogs.com/denny402/p/5083300.html,感谢博主: 1.数据准备,下载待训练的图片集,共5类400张,测试集100张,目录分别为data\re\t

对于训练好的Caffe 网络 输入:彩色or灰度图片 做minist 下手写识别分类,不能直接使用,需去除均值图像,同时将输入图像像素归一化到0-1直接即可. #include <caffe/caffe.hpp>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <iosf

现在一直都是用Caffe在跑别人写好的网络,如何运行自定义的网络和图片,是接下来要学习的一点. 1. 使用Caffe中自带的网络模型来运行自己的数据集 参考 [1] :http://www.cnblogs.com/denny402/p/5083300.html,下面几乎是全文转载,有部分对自己踩过的坑的补充,向原作者致敬! 一.准备数据 我去网上找了一些其它的图片来代替,共有500张图片,分为大巴车.恐龙.大象.鲜花和马五个类,每个类100张.需要的同学,可到我的网盘下载:http://pan.

分成两种情况,一种是公开的训练好的模型,下载后可以使用的,一类是自己训练的模型,需要保存下来,以备今后使用. 如果是第一种情况,则参考    http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 使用的是Application应用,文档中的例子如下 利用ResNet50网络进行ImageNet分类 from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preproc

from:https://www.zhihu.com/question/49346370   Harick     梯度爆炸了吧. 我的解决办法一般以下几条:1.数据归一化(减均值,除方差,或者加入normalization,例如BN.L2 norm等):2.更换参数初始化方法(对于CNN,一般用xavier或者msra的初始化方法):3.减小学习率.减小batch size:4.加入gradient clipping: 发布于 2016-09-04   仁孟     说明训练不收敛了, 学习率

ARIMA模型实例讲解:时间序列预测需要多少历史数据? from:https://www.leiphone.com/news/201704/6zgOPEjmlvMpfvaB.html   雷锋网按:本文源自美国机器学习专家 Jason Brownlee 的博客,雷锋网(公众号:雷锋网)编译. 时间序列预测,究竟需要多少历史数据? 显然,这个问题并没有一个固定的答案,而是会根据特定的问题而改变. 在本教程中,我们将基于 Python 语言,对模型输入大小不同的历史数据,对时间序列预测问题展开讨论,

本来想用SVProgressHUD 但是由于这个需求相对要简单 所以自己写了 下面上代码 .h 文件 #import <UIKit/UIKit.h> @interface HaveNoMore : UIView + (instancetype)sharedHaveNoMoreView; @property (nonatomic,strong)UILabel *textLabel; - (void)show; @end .m 文件 #import "HaveNoMore.h"

题意: 给定一个有向网络,每条边均有一个容量.问是否存在一个从点1到点N,流量为C的流.如果不存在,是否可以恰好修改一条弧的容量,使得存在这样的流? 分析: 先跑一遍最大流,如果最大流大于等于C,则输possible.如果最大流小于C,则表明需要修改边的流量.很显然,需要修改的弧一定是满流的弧.但是如果直接暴力会超时,所以我们可以有两个优化. 1.第一次求完最大流以后,把每条弧的流量保存下来,每次修改完一条弧的容量以后,都从当前残量网络开始继续增广. 2.每次不需要增广到最大流,当流量大于等于C

原文:http://www.open-open.com/code/view/1446382328960 import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; /** * 判断网络连接状况. * @author nagsh * */ public class NetState { public boolean i

Time Series Anomaly Detection in Network Traffic: A Use Case for Deep Neural Networks from:https://jask.com/time-series-anomaly-detection-in-network-traffic-a-use-case-for-deep-neural-networks/ Introduction As the waves of the big data revolution cas

环境:windows/android/ios windows端保存以下内容为reg文件并运行 Windows Registry Editor Version 5.00 [HKEY_CLASSES_ROOT\vlc] "URL Protocol"="C:\\Program Files (x86)\\VideoLAN\\VLC\\vlc.exe" @="FileVersionProtocol" [HKEY_CLASSES_ROOT\vlc\Defau

本节涉及点: 从命令行参数读取需要预测的数据 从文件中读取数据进行预测 从任意字符串中读取数据进行预测 一.从命令行参数读取需要预测的数据 训练神经网络是让神经网络具备可用性,真正使用神经网络时,需要对新的输入数据进行预测, 这些输入数据 不像训练数据那样是有目标值(标准答案),而是需要通过神经网络计算来获得预测的结果. 通过命令行参数输入数据: import numpy as np import sys predictData = None argt = sys.argv[1:] # 获取命令

本节来自<pattern recognition and machine learning>第5章. 五.神经网络 在本书的第3.4章分别是基于回归和分类的线性模型,都是通过将固定的基函数进行线性组合来处理.这些函数虽然分析和计算清晰,可是却受到维数灾难的困扰,当需要将模型用在大规模问题上时,有必要让基函数去适应数据.在后面的第7章介绍的SVM是首先在这些训练数据点中心部分定义基函数,然后在训练的时候选择这些基函数的一个子集来处理.SVM的一个优点就是虽然涉及到的是非线性优化问题,可是目标函数

博客断更了一周,干啥去了?想做个聊天机器人出来,去看教程了,然后大受打击,哭着回来补TensorFlow和自然语言处理的基础了.本来如意算盘打得挺响,作为一个初学者,直接看项目(不是指MINIST手写数字识别这种),哪里不会补哪里,这样不仅能学习到TensorFlow和算法知识,还知道如何在具体项目中应用,学完后还能出来一个项目.是不是要为博主的想法双击666?图样! 现在明白了什么叫基础不牢地动山摇,明白了什么叫步子太大直接就放弃,明白了我是适合循序渐进的学习,暂时不适合对着项目直接干. 同时