问题:航班乘客预测 数据:1949 到 1960 一共 12 年,每年 12 个月的数据,一共 144 个数据,单位是 1000 下载地址 目标:预测国际航班未来 1 个月的乘客数 import numpy import matplotlib.pyplot as plt from pandas import read_csv import math from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from ke

欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-03-09 前言: 根据我本人学习 TensorFlow 实现 LSTM 的经历,发现网上虽然也有不少教程,其中很多都是根据官方给出的例子,用多层 LSTM 来实现 PTBModel 语言模型,比如: tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 但是感觉这些例子还是太复杂了,所以这里写了个比较简单的版本,虽然不优雅,但是还是比较容易理解. 如果你想了解 LSTM 的原理的

#-*-coding:utf8-*- __author = "buyizhiyou" __date = "2017-11-21" ''' 单步调试,结合汉字的识别学习lstm,ctc loss的tf实现,tensorflow1.4 ''' import tensorflow as tf import numpy as np import pdb import random def create_sparse(batch_size, dtype=np.int32):

Ref: http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52759104 Time: 2min Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz bytes. Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz Successfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz bytes. Extracting M

三个月之前 NLP 课程结课,我们做的是命名实体识别的实验.在MSRA的简体中文NER语料(我是从这里下载的,非官方出品,可能不是SIGHAN 2006 Bakeoff-3评测所使用的原版语料)上训练NER模型,识别人名.地名和组织机构名.尝试了两种模型:一种是手工定义特征模板后再用CRF++开源包训练CRF模型:另一种是最近两年学术界比较流行的 BiLSTM-CRF 模型. 小白一枚,简单介绍一下模型和实验结果,BiLSTM-CRF 模型的数据和代码在GitHub上. 命名实体识别(Named

前一段时间做了一些项目,把一些笔记放在了txt中,现分享出来,自己也能够时长预习. 1) 读取文件时,将固定的文件地址,采用数组或者字符串的形式,提前表示出来,后期使用时候采用拼接操作 2) # 得到该目录下的文件 file_list = os.listdir(base_path + '/data/cnn_train/') file_list Out[6]: ['finance', 'it', 'sports'] 3) 打开一个文件 f = open(base_path + '/data/cnn

TCN是指时间卷积网络,一种新型的可以用来解决时间序列预测的算法.在这一两年中已有多篇论文提出,但是普遍认为下篇论文是TCN的开端. 论文名称: An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling 作者:Shaojie Bai 1 J. Zico Kolter 2 Vladlen Koltun 3 自从TCN提出后引起了巨大反响,有人认为 时间卷积网络(TCN)

递归神经网络 人类并不是每时每刻都从头开始思考.正如你阅读这篇文章的时候,你是在理解前面词语的基础上来理解每个词.你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考.你的思想具有持续性. 传统的神经网络不能做到这点,而且这似乎也是它的主要缺陷.比如,你想对电影中每个点发生的事件类型进行分类.目前还不清楚传统神经网络如何利用之前事件的推理来得出后来事件. 递归神经网络能够解决这一问题.这些网络中具有循环结构,能够使信息持续保存. 递归神经网络具有循环结构 在上图中,一组神经网络A,接收参数,输出,循环A可以使

PaddlePaddle出教程啦,教程一部分写的很详细,值得学习. 一期涉及新手入门.识别数字.图像分类.词向量.情感分析.语义角色标注.机器翻译.个性化推荐. 二期会有更多的图像内容. 随便,帮国产框架打广告:加入TechWriter队伍,强大国产深度学习利器.https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . . 一.情感分类模型介绍CNN.RNN.LSTM.栈式双向LSTM 教程链接:http://book.paddlepaddle.or

1. Embedding的使用 pytorch中实现了Embedding,下面是关于Embedding的使用. torch.nn包下的Embedding,作为训练的一层,随模型训练得到适合的词向量. 建立词向量层 embed = torch.nn.Embedding(n_vocabulary,embedding_size) 找到对应的词向量放进网络:词向量的输入应该是什么样子 实际上,上面通过随机初始化建立了词向量层后,建立了一个"二维表",存储了词典中每个词的词向量.每个mini-b

目录: 1.RNN 2.GRU 3.LSTM 一.RNN 1.RNN结构图如下所示: 其中: $a^{(t)} = \boldsymbol{W}h^{t-1} + \boldsymbol{W}_{e}x^{t} + \mathbf{b}$ $h^{t} = f(a^{t})$, f 是激励函数,sigmoid或者tanh $\hat{y}^{t} = Uh^{t}$ 2.RNN中的梯度消失与梯度膨胀 总损失是所有时间步的和:$E =  \sum_{t=1}^{T}E_{t}$,所以$\frac{

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

本文中的RNN泛指LSTM,GRU等等 CNN中和RNN中batchSize的默认位置是不同的. CNN中:batchsize的位置是position 0. RNN中:batchsize的位置是position 1. 在RNN中输入数据格式: 对于最简单的RNN,我们可以使用两种方式来调用,torch.nn.RNNCell(),它只接受序列中的单步输入,必须显式的传入隐藏状态.torch.nn.RNN()可以接受一个序列的输入,默认会传入一个全0的隐藏状态,也可以自己申明隐藏状态传入. 输入大小

Convolutional LSTM Network: A Machine LearningApproach for Precipitation Nowcasting 这篇文章主要是了解方法. 原始文档: https://www.yuque.com/lart/papers/nvx1re 这篇文章主要提出了一种改进的卷积实现的LSTM结构. 从而更好的利用时空特征. LSTM大致历史回顾 原始LSTM 圆圈是CEC, 里面是一条y = x的直线表示该神经元的激活函数是线性的,自连接的权重为1. +

#RNN 循环神经网络 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.set_random_seed(1) # set random seed # 导入数据 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) # hyperparameters lr = 0.001 # learning rate t

长时依赖是这样的一个问题,当预测点与依赖的相关信息距离比较远的时候,就难以学到该相关信息.例如在句子”我出生在法国,……,我会说法语“中,若要预测末尾”法语“,我们需要用到上下文”法国“.理论上,递归神经网络是可以处理这样的问题的,但是实际上,常规的递归神经网络并不能很好地解决长时依赖,好的是LSTMs可以很好地解决这个问题. 原理不再介绍. keras.layers.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoi

转自:https://www.csdn.net/article/2015-06-05/2824880 LSTM递归神经网络RNN长短期记忆   摘要:根据深度学习三大牛的介绍,LSTM网络已被证明比传统的RNNs更加有效.本文由UCSD研究机器学习理论和应用的博士生Zachary Chase Lipton撰写,用浅显的语言解释了卷积网络的基本知识,并介绍长短期记忆(LSTM)模型. [编者按]使用前馈卷积神经网络(convnets)来解决计算机视觉问题,是深度学习最广为人知的成果,但少数公众的注

转自公号“机器之心” LSTM入门必读:从入门基础到工作方式详解 长短期记忆(LSTM)是一种非常重要的神经网络技术,其在语音识别和自然语言处理等许多领域都得到了广泛的应用..在这篇文章中,Edwin Chen 对 LSTM 进行了系统的介绍.机器之心对本文进行了编译. 我第一次学习 LSTM 的时候,它就吸引了我的眼球.然而并不是那种看到果冻甜圈圈时候的惊喜的形式.事实证明 LSTM 是对神经网络的一个相当简单的扩展,而且在最近几年里深度学习所实现的惊人成就背后都有它们的身影.所以我会尽可能直

自然语言处理 (NLP)问题都是序列化的.前馈神经网络,在单次前馈中对到来数据处理,假定所有输入独立,模式丢失.循环神经网络(recurrent neural network,RNN)对时间显式建模神经网络.RNN神经元可接收其他神经元加权输入.RNN神经元可与更高层建立连接,也可与更低层建立连接.隐含活性值在同一序列相邻输入间被记忆.2006年 LSTM.语音识别.语音合成.手写连体字识别.时间序列预测.图像标题生成.端到端机器翻译. RNN由神经元和连接权值构成任意有向图.输入神经元(inp

Improvise a Jazz Solo with an LSTM Network Welcome to your final programming assignment of this week! In this notebook, you will implement a model that uses an LSTM to generate music. You will even be able to listen to your own music at the end of th

本文介绍了LSTM网络中的TimeDistributed包装层,代码演示了具有TimeDistributed层的LSTM网络配置方法. 演示了一对一,多对一,多对多,三种不同的预测方法如何配置. 在对多对一预测中用了不配置TimeDistributed的方法,在多对多预测中使用了TimeDistributed层. 对代码的解析在代码注释中 源码地址: https://github.com/yangwohenmai/LSTM/tree/master/%E9%95%BF%E7%9F%AD%E6%9C