I am going through the following blog on LSTM neural network:http://machinelearningmastery.com/understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/ The author reshapes the input vector X as [samples, time steps, features] for different

前言 一.专注话题 重点话题 Retrain mobileNet (transfer learning). Train your own Object Detector. 这部分讲理论,下一篇讲实践. 其他资料 Convolutional neural networks on the iPhone with VGGNet 如何使用TensorFlow API构建视频物体识别系统 看上去有实践借鉴价值: http://blog.csdn.net/muwu5635/article/details/7

@http://www-cs-faculty.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015papers/ CVPR 2015 papers (in nicer format than this) maintained by @karpathy NEW: This year I also embedded the (1,2-gram) tfidf vectors of all papers with t-sne and placed them in an interf

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

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

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

博文的翻译和实践: Understanding Stateful LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 正文 一个强大而流行的循环神经网络(RNN)的变种是长短期模型网络(LSTM). 它使用广泛,因为它的架构克服了困扰着所有周期性的神经网络梯度消失和梯度爆炸的问题,允许创建非常大的.非常深的网络. 与其他周期性的神经网络一样,LSTM网络保持状态,在keras框架中实现这一点的细节可能会令人困惑. 在这篇文章中,您将会确切地了解

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

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

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera

所属分类:Keras Keras FAQ:常见问题 如何引用Keras? 如何使Keras调用GPU? 如何在多张GPU卡上使用Keras "batch", "epoch"和"sample"都是啥意思? 如何保存Keras模型? 为什么训练误差(loss)比测试误差高很多? 如何获取中间层的输出? 如何利用Keras处理超过机器内存的数据集? 当验证集的loss不再下降时,如何中断训练? 验证集是如何从训练集中分割出来的? 训练数据在训练时会被随

一.先看一个Example 1.描述,输入为一个字母,输出为这个字母的下一个顺序字母 A->B B->C C->D 2.Code import numpy from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM from keras.utils import np_utils # 固定每次的随机数都是相同的 numpy.random.seed(7) #

Keras FAQ:常见问题 如何引用Keras? 如果Keras对你的研究有帮助的话,请在你的文章中引用Keras.这里是一个使用BibTex的例子 @misc{chollet2015keras, author = {Chollet, François and others}, title = {Keras}, year = {2015}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished = {\url{htt

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

注:本文主要是在http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 这篇文章的基础上理解写成,姑且也可以称作 The understanding of understanding LSTM network. 感谢此篇作者的无私分享和通俗精确的讲解. 一. RNN 说到LSTM,无可避免的首先要提到最简单最原始的RNN.在这一部分,我的目标只是理解“循环神经网络”中的‘循环’二字,不打算扔出任何公式,顺便一提曾经困惑过我的keras中

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

学习的一个github上的代码,分析了一下实现过程.代码下载链接:https://github.com/Choco31415/Attention_Network_With_Keras 代码的主要目标是通过一个描述时间的字符串,预测为数字形式的字符串.如“ten before ten o'clock a.m”预测为09:50 在jupyter上运行,代码如下: 1,导入模块,好像并没有全部使用到,如Permute,Multiply,Reshape,LearningRateScheduler等,这些

Given data: 时间序列数据. Goal:做预测 方法:在滑动窗口中取DWT特征,并验证. 实验验证: Load forcast 数据集. 问题: 小波变换的物理意义是什么? 小波变换的数学意义是什么? 抽取的feature的意义?为什么对预测会有帮助? 滑动窗口的大小应该取多少? 小波函数应该取哪个? 方法1:看代码 安装PyWavelets

时间序列(time series)是一系列有序的数据.通常是等时间间隔的采样数据.如果不是等间隔,则一般会标注每个数据点的时间刻度. time series data mining 主要包括decompose(分析数据的各个成分,例如趋势,周期性),prediction(预测未来的值),classification(对有序数据序列的feature提取与分类),clustering(相似数列聚类)等. 这篇文章主要讨论prediction(forecast,预测)问题. 即已知历史的数据,如何准确

说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力. 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例: 把上述的计算结果269带入此公式,得出f(x)=1 1.3 神经元 如图是一个人工神经元的模型: (