時間序列深度學習：狀態 LSTM 模型預測太陽黑子
目錄 時間序列深度學習：狀態 LSTM 模型預測太陽黑子 教程概覽 商業應用 長短期記憶（LSTM）模型 太陽黑子數據集 構建 LSTM 模型預測太陽黑子 1 若干相關包 2 數據 ...
原文：時間序列深度學習：seq2seq 模型預測太陽黑子
目錄 時間序列深度學習：seq seq 模型預測太陽黑子 學習路線 商業中的時間序列深度學習 商業中應用時間序列深度學習 深度學習時間序列預測：使用 keras 預測太陽黑子 遞歸神經網絡 設置 預處理與探索 所用的包 數據 探索性數據分析 使用 cowplot 可視化太陽黑子數據 回測：時間序列交叉驗證 開發一個回測策略 可視化回測策略 LSTM 模型 數據准備 用 recipe 做數據預處理 ...
2018-08-09 00:00 0 1545 推薦指數：
相關推薦
基於seq2seq的時間序列預測實驗（轉）
基於seq2seq的時間序列預測實驗（轉） https://zhuanlan.zhihu.com/p/39140472 本文使用seq2seq模型來做若干組時間序列的預測任務，目的是驗證RNN這種網絡結構對時間序列數據的pattern的發現能力，並在小范圍內探究哪些pattern是可以被識別 ...
NLP與深度學習（三）Seq2Seq模型與Attention機制
1. Attention與Transformer模型 Attention機制與Transformer模型，以及基於Transformer模型的預訓練模型BERT的出現，對NLP領域產生了變革性提升。現在在大型NLP任務、比賽中，基本很少能見到RNN的影子了。大部分是BERT（或是其各種變體 ...
深度學習之seq2seq模型以及Attention機制
RNN，LSTM，seq2seq等模型廣泛用於自然語言處理以及回歸預測，本期詳解seq2seq模型以及attention機制的原理以及在回歸預測方向的運用。 1. seq2seq模型介紹 seq2seq模型是以編碼（Encode）和解碼（Decode）為代表的架構方式，seq2seq模型 ...
【深度學習篇】--Seq2Seq模型從初識到應用
一、前述 架構： 問題： 1、壓縮會損失信息 2、長度會影響准確率 解決辦法： Attention機制：聚焦模式 “高分辨率”聚焦在圖片的某個特定區域並以“低分辨率”，感知圖 ...
序列到序列模型(seq2seq)
1. 什么是seq2seq 在⾃然語⾔處理的很多應⽤中，輸⼊和輸出都可以是不定⻓序列。以機器翻譯為例，輸⼊可以是⼀段不定⻓的英語⽂本序列，輸出可以是⼀段不定⻓的法語⽂本序列，例如： 英語輸⼊：“They”、“are”、“watching”、“.” 法語輸出：“Ils ...
深度學習中的序列模型演變及學習筆記（含RNN/LSTM/GRU/Seq2Seq/Attention機制）
【說在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，職業場的小白。以下內容僅為個人見解，歡迎批評指正，不喜勿噴！[認真看圖][認真看圖] 【補充說明】深度學習中的序列模型已經廣泛應用於自然語言處理（例如機器翻譯等）、語音識別、序列生成、序列分析等眾多領域！ 【再說一句】本文主要介紹深度學習中序列模型 ...
介紹 Seq2Seq 模型
2019-09-10 19:29:26 問題描述：什么是Seq2Seq模型？Seq2Seq模型在解碼時有哪些常用辦法？ 問題求解： Seq2Seq模型是將一個序列信號，通過編碼解碼生成一個新的序列信號，通常用於機器翻譯、語音識別、自動對話等任務。在Seq2Seq模型提出之前，深度學習 ...