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 ...
笔记摘抄 . 问题描述 已知 k, k n 时刻的正弦函数,预测 k t, k n t 时刻的正弦曲线。 因为每个时刻曲线上的点是一个值,即feature len 如果给出 个时刻的点,即seq len 如果只提供一条曲线供输入,即batch 输入的shape seq len, batch, feature len , , 。 . 代码实现 . 梯度裁剪 如果发生梯度爆炸,在上面代码loss.ba ...
2020-07-23 23:17 0 760 推荐指数:
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https://zh.gluon.ai/chapter_recurrent-neural-networks/lang-model.html 翻译自: https://stackabuse.c ...
笔记摘抄 1. 词嵌入 其为一个简单的 存储固定大小的词典 的 嵌入向量的查找表 意思是说,给一个编号,嵌入层就能 返回这个编号对应的嵌入向量(嵌入向量反映了各个编号代 ...
LSTM详解 LSTM实现 笔记摘抄 1. nn.LSTM 1.1 lstm=nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers) 参数: in ...
《深度学习与Pytorch入门实战》2019 其他 https://www.cnblogs.com/taosiyu/category/1538754.html 1-深度学习框架简介 pytorch动态图: 一步一步给定数据计算,随时查看每一步数据,较符合人的思维逻辑 ...
1.问题描述 已知[k,k+n)时刻的正弦函数,预测[k+t,k+n+t)时刻的正弦曲线。因为每个时刻曲线上的点是一个值,即feature_len=1,如果给出50个时刻的点,即seq_len=50,如果只提供一条曲线供输入,即batch=1。输入的shape=[seq_len, batch ...
作者|Christophe Pere 编译|VK 来源|Towards Datas Science 介绍 长期以来,我听说时间序列问题只能用统计方法(AR[1],AM[2],ARMA[3],ARIMA[4])。这些技术通常被数学家使用,他们试图不断改进这些技术来约束平稳和非平稳的时间序列 ...
写在测试报告前的一些话: 呼……从最最开始全员被拉上贼船到现在,项目终于有了还算不错的样子。这期间算法的不断出错曾让我们一度陷入崩溃,页面设计的调整也是根本停不下来,但幸运的是我们最终克服了所有的困难,实现了我们的项目——基于深度学习的时间序列预测系统。这一个学期里,作为算法组,我们努力的把算法 ...