博主之前参与的一个科研项目是用 LSTM 结合 Attention 机制依据作物生长期内气象环境因素预测作物产量.本篇博客将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测.所用项目和数据集来自:真实业界数据的时间序列预测挑战. 1 项目简单介绍 1.1 背景介绍 本项目的目标是建立内部与外部特征结合的多时序协同预测系统.数据集采用来自业界多组相关时间序列(约40组)与外部特征时间序列(约5组).课题通过进行数据探索,特征工程,传统时序模型探索,机器学习模型探索,深度学

学习了Keras文档里的文本预处理部分,参考网上代码写了个例子 import keras.preprocessing.text as T from keras.preprocessing.text import Tokenizer text1='some thing to eat' text2='some thing to drink' texts=[text1,text2] #文本到文本列表 print (T.text_to_word_sequence(text1)) #以空格区分,中文也不例

相关参数描述:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/preprocessing/image/其中validation_split参数(官方上使用方法未描述):设置训练集与验证集的比例. 要与flow_from_directory或flow函数配合.在函数中subset参数中设置为'training' 或者 'validation',生成对应的数据集. from keras.models import Sequential from keras.laye

自己要搞深度学习,正好手上有本keras之父写的深度学习书,于是就从keras入手吧.看了一个电影的二分类问题,确实很简单,可以熟悉深度学习的流程.首先熟悉了结果keras的模块,如model,Sequential等,这和numpy有什么区别吗?没有啊 有了keras框架,预处理图片数据,构建网络都很快,就像搭乐高积木一样.但是我在做一个猫狗识别network时,准确率一直在50%,数据和参数和书上的差不多,但是人家是70%,这是为什么?如何提高准确率,这也是深度学习领域的一个重要问题,如何发现

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 上一篇文章中一直围绕着CNN处理图像数据进行讲解,而CNN除了处理图像数据之外,还适用于文本分类.CNN模型首次使用在文本分类,是Yoon Kim发表的"Convolutional Neural Networks for Sentence Classification"论文中.在讲解text-CNN之前,先介绍自然语言处理和Keras对自然语言的预处理.

TensorFlow API 汉化 模块:tf   定义于tensorflow/__init__.py. 将所有公共TensorFlow接口引入此模块. 模块 app module:通用入口点脚本. bitwise module:操作整数二进制表示的操作. compat module:Python 2与3兼容的函数. contrib module:包含易失性或实验代码的contrib模块. datamodule:tf.data.Dataset输入管道的API. debugging module:

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

目录 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 问题描述 多层感知机回归 多层感知机回归结合"窗口法" 改进方向 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction With Deep Learning in Keras 原文使用 python 实现模型,这里是用 R 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 时间序列预测一直以来是机器学习中的一个难题. 在本篇文章中,将介绍如何在 R 中使用 keras 深度学习包构建神经网络

一.  数据集的准备与预处理 1 . 收集dataset (大量用户名--包含正常用户名与非法用户名) 包含两个txt文件  legal_name.txt  ilegal_name.txt. 如下图所示 2. 用文件进行预处理 # Data sets import os import pandas as pd DATAPATH = "../dataset" POS = os.path.join(DATAPATH, "legal_name.txt") POS_OUTP

1.测试数据下载 https://datamarket.com/data/set/22w6/portland-oregon-average-monthly-bus-ridership-100-january-1973-through-june-1982-n114#!ds=22w6&display=line 2.LSTM预测 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime

补充:https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-15-276 如果用arima的话,还不如使用随机森林... 原文地址:https://medium.com/open-machine-learning-course/open-machine-learning-course-topic-9-time-series-analysis-in-python-a270cb05e0b3 数据集样子: y ti

软件环境(Windows): Visual Studio Anaconda CUDA MinGW-w64 conda install -c anaconda mingw libpython CNTK TensorFlow-gpu Keras-gpu Theano MKL CuDNN 参考书籍:谢梁 , 鲁颖 , 劳虹岚.Keras快速上手:基于Python的深度学习实战 Keras 简介 Keras 这个名字来源于希腊古典史诗<奥德赛>的牛角之门(Gate of Horn):Those tha

首先,对需要导入的库进行导入,读入数据后,用jieba来进行中文分词 # encoding: utf-8 #载入接下来分析用的库 import pandas as pd import numpy as np import xgboost as xgb from tqdm import tqdm from sklearn.svm import SVC from keras.models import Sequential from keras.layers.recurrent import LST

1.将文本数据预处理为有用的数据表示 将文本分割成单词(token),并将每一个单词转换为一个向量 将文本分割成单字符(token),并将每一个字符转换为一个向量 提取单词或字符的n-gram(token),并将每个n-gram转换为一个向量.n-gram是多个连续单词或字符的集合 将向量与标记相关联的方法有:one-hot编码与标记嵌入(token embedding) 具体见https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/9970320.html 2.使用循环神

目录 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 学习路线 商业中的时间序列深度学习 商业中应用时间序列深度学习 深度学习时间序列预测:使用 keras 预测太阳黑子 递归神经网络 设置.预处理与探索 所用的包 数据 探索性数据分析 回测:时间序列交叉验证 LSTM 模型 数据准备 用 recipe 做数据预处理 调整数据形状 构建 LSTM 模型 在所有分割上回测模型 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning,

目录 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 教程概览 商业应用 长短期记忆(LSTM)模型 太阳黑子数据集 构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 3 探索性数据分析 4 回测:时间序列交叉验证 5 用 Keras 构建状态 LSTM 模型 结论 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R

http://geek.csdn.net/news/detail/138968 Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步.自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜.在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准.本文节选自<TensorFlow实战>第二章. 主流深度学习框架对比 深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源

目录: Keras的模块结构 数据预处理 模型 网络层 网络配置 Keras中的数据处理 文本预处理 序列预处理 图像预处理 Keras中的模型 Sequential顺序模型 Model模型[通用模型] Keras中的Layers网络层 核心层 卷积层 池化层 循环层 嵌入层 合并层 Keras中的网络配置 激活函数 初始化 正则化 Keras模型保存和读取 保存 读取 一.Keras的模块结构 采用keras搭建一个神经网络: 二.Keras的数据处理: Keras提供的处理数据工具所有函数都

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! Keras是Python中以CNTK.Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境.相对于其他深度学习的计算软件,如:Tensorflow.Theano.Caffe等,Keras在实际应用中有一些显著的优点,其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了,支持现有的常见模型(CNN.RNN等),更重要的是建模过程相当方便快速,加快了开发速度

Tensorflow 时间序列数据的处理 数据集简介 数据来源:Kaggle Ubiquant Market Prediction 数据集描述了多个投资项目在一个时间序列下的300个匿名特征("f_0"至"f_299")以及一个目标特征("target").要求根据后续时间节点的匿名特征预测目标特征. 本文的主要目标是构建特定长度的时间序列RNN网络训练和测试集. 训练集和验证集.测试集的划分 由于给出的要求是预测后续时间点的目标特征,模型的建立