https://www.zhihu.com/question/64470274 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ https://jasdeep06.github.io/posts/Understanding-LSTM-in-Tensorflow-MNIST/ https://stackoverflow.com/questions/37901047/what-is-num-units-in-tensorflow-b

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

tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 标签(空格分隔): tensorflow笔记 tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 之前讲过了tensorflow

源码:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/imdb_bidirectional_lstm.py 及keras中文文档 1.imdb数据集 数据集来自 IMDB 的 25,000 条电影评论,以情绪(正面/负面)标记.评论已经过预处理,并编码为词索引(整数)的序列表示.为了方便起见,将词按数据集中出现的频率进行索引,例如整数 3 编码数据中第三个最频繁的词. 这允许快速筛选操作,例如:「只考虑前 10,000 个最常用的

keras-anomaly-detection Anomaly detection implemented in Keras The source codes of the recurrent, convolutional and feedforward networks auto-encoders for anomaly detection can be found in keras_anomaly_detection/library/convolutional.py and keras_an

翻译学长的一片论文:Long Short-Term Memory Neural Networks for Chinese Word Segmentation 传统的neural Model for Chinese Word  Segmentation 中文分词一般是基于字符的序列标签.每个字符可以被标记为集合{B, M, E, S}中的一个元素. B - Begin, M - Middle, E-End of a multi-character segmentation(多字符分割),S 代表

这篇文章是小萌新对西储大学轴承故障进行分析,固定特征为故障直径为0.007,电机转速为1797,12k驱动端故障数据(Drive_End)即DE-time.故障类型y值:滚动体故障,内圈故障,3时,6时,12时外圈故障. 由于CWRU包无法在python3中直接用,因此首先改写了cwru的代码,直接进行数据处理并划分为训练集和测试集.接着对这些数据进行HHT转换,求出imfs,最后再构建LSTM模型进行分析. import PyEMD from PyEMD import * import sci

1.Round函数返回一个数值,该数值是按照指定的小数位数进行四舍五入运算的结果.可是当保留位跟着的即使是5,有可能进位,也有可能舍去,机会各50% 2.python基础 (1)@property 特性    #在cal_add函数前加上@property,使得该函数不可以被赋值,将一个类的函数定义成特性以后,对象再去使用的时候obj.name,根本无法察觉自己的name是执行了一个函数然后计算出来的,这种特性的使用方式遵循了统一访问的原则 def cal_add(self): return s

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

简介 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列,时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值.预测未来股价走势是一个再好不过的例子了.在本文中,我们将看到如何在递归神经网络的帮助下执行时间序列分析.我们将根据过去5年的股价预测苹果公司之后的股价. 数据集 我们将使用从2013年1月1日到2017年12月31日的苹果股票价格作为训练集,2018年1月的价格作为测试集.所以,为了评估算法的效果,也要下载2018年1月的实际股票价格. 打开包含五年数据的苹果股票价格的训练文件后可以看到如下几列:“

keras.layers.recurrent.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros', unit_forget_bias=True, kernel_regularizer=Non

开启深度测试后OpenGL就不会再去绘制模型被遮挡的部分,这样实现的显示画面更为真实,但是由于深度缓冲区精度的限制,对于深度相差非常小的情况(例如在同一平面上进行两次绘制),OpenGL就不能正确判定两者的深度值,会导致深度测试的结果不可预测,显示出来的现象时交错闪烁的前后两个画面,这种情况称为z-fighting. 在旋转(深度值发生变化)的情况下表现的更为明显,如下图所示:     应对这种情况的办法是使用glPolygonOffset给当前绘制对象设置一个深度偏移,函数原型是: void

LSTM 是 long-short term memory 的简称, 中文叫做 长短期记忆. 是当下最流行的 RNN 形式之一 RNN 的弊端 RNN没有长久的记忆,比如一个句子太长时开头部分可能会忘记,从而给出错误的答案. 时间远的记忆要进过长途跋涉才能抵达最后一个时间点. 然后我们得到误差, 而且在 反向传递 得到的误差的时候, 他在每一步都会 乘以一个自己的参数 W. 如果这个 W 是一个小于1 的数, 比如0.9. 这个0.9 不断乘以误差, 误差传到初始时间点也会是一个接近于零的数,

关键词:tensorflow2.LSTM.时间序列.股票预测 Tensorflow 2.0发布已经有一段时间了,各种新API的确简单易用,除了官方文档以外能够找到的学习资料也很多,但是大都没有给出实战的部分找了好多量化分析中的博客和代码,发现在tensorflow方面大家都还是在用1.x的版本,始终没有找到关于2.x的代码,于是自己写了一段,与大家共勉. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd

publish: Transactions of the Association for Computational Linguistics,2016 tasks:  predicting popularity of comments in Reddit discussions contributions:       1\ graph-structured bidirectional LSTM (long-short term memory) which represents both hie

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行.Keras 的开发重点是支持快速的实验.能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键. 本文以Kaggle上的项目:IMDB影评情感分析为例,学习如何用Keras搭建一个神经网络,处理实际问题.阅读本文需要对神经网络有基础的了解. 文章分为两个部分: Keras中的一些基本概念.Api用法.我会给出一些简单的使用样例,或是给出相关知识链接.

前言   在文章:NLP入门(四)命名实体识别(NER)中,笔者介绍了两个实现命名实体识别的工具--NLTK和Stanford NLP.在本文中,我们将会学习到如何使用深度学习工具来自己一步步地实现NER,只要你坚持看完,就一定会很有收获的.   OK,话不多说,让我们进入正题.   几乎所有的NLP都依赖一个强大的语料库,本项目实现NER的语料库如下(文件名为train.txt,一共42000行,这里只展示前15行,可以在文章最后的Github地址下载该语料库): played on Mond

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,

小白一个,刚刚费了老大的劲完成一个练手项目--image caption,虽然跑通了,但是评估结果却惨不忍睹.于是贴上大神的作品,留待日后慢慢消化.顺便记录下自己踩坑的一些问题. 先膜拜下大神的作品. 本次项目采用的模型结构如下.一路输入信息是利用VGG16提取的图像特征,另一路输入信息是利用LSTM提取的单词串特征,输出是预测的下一个单词.即模型的功能是,在给定图像特征和caption前面若干个单词的情况下,能预测出caption的下一个单词:所以循环若干次后即可得到一句完整的caption.

  在文章NLP(二十四)利用ALBERT实现命名实体识别中,笔者介绍了ALBERT+Bi-LSTM模型在命名实体识别方面的应用.   在本文中,笔者将介绍如何实现ALBERT+Bi-LSTM+CRF模型,以及在人民日报NER数据集和CLUENER数据集上的表现.   功能项目方面的介绍里面不再多介绍,笔者只介绍模型训练和模型预测部分的代码.项目方面的代码可以参考文章NLP(二十四)利用ALBERT实现命名实体识别,模型为ALBERT+Bi-LSTM+CRF,结构图如下: 模型训练的代码(alb