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 ...

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need（Transformer）算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BER ...

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作者：Tobin 日期：2019/04/12 缘起：最近在做时间序列分析的实验，FCN网络做时序数据分类的效果还可以，由于时间的依赖性，自然地想到是否可以利用LSTM网络进行时序数据的分类。我对 ...

　　硕士毕业之前曾经对基于LSTM循环神经网络的股价预测方法进行过小小的研究，趁着最近工作不忙，把其中的一部分内容写下来做以记录。 　　此次股票价格预测模型仅根据股票的历史数据来建立，不考虑消 ...

学习RNN时原理理解起来不难，但是用TensorFlow去实现时被它各种数据的shape弄得晕头转向。现在就结合一个情感分析的案例来了解一下LSTM的操作流程。 一、深度学习在自然语言处理中的应用 ...

感谢中国人民大学的胡鹤老师，课程容量巨大，收获颇丰。 之前提到的CNN模型主要用到人类的视觉中枢，但其有一劣势，无论是人类的视觉神经还是听觉神经，所接受到的都是一个连续的序列，使用CNN相当于割裂了 ...

RNN（Recurrent Neural Networks，循环神经网络）是一种具有短期记忆能力的神经网络模型，可以处理任意长度的序列，在自然语言处理中的应用非常广泛，比如机器翻译、文本生成、问答系统 ...

本文不会介绍LSTM的原理，具体可看如下两篇文章 Understanding LSTM Networks DeepLearning.ai学习笔记（五）序列模型 -- week1 ...

一、简介 　　上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识，也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能，本篇就将对如何利用tensorflow，在实际时间序列预测任务中搭建模 ...