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

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顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中,我们总结了对RNN模型做了总结.由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常规RNN的梯度消失,因此在工业界得到了广泛的应用.下面我们就对LSTM模型做一个总结. 1. 从RNN到LSTM 在RNN模型里,我们讲到了RNN具有如下的结构,每个序列索引位置t都有一个隐藏状态$h^{(t)}$. 如果我们略去每层都有的$o^{(

1. RNN神经网络模型原理 2. RNN神经网络模型的不同结构 3. RNN神经网络-LSTM模型结构 1. 前言 之前我们对RNN模型做了总结.由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常规RNN的梯度消失,因此在工业界得到了广泛的应用.下面我们就对LSTM模型做一个总结. 2. LSTM模型结构 我们先看下LSTM的整体结构. 由于RNN梯度消失的问题,大牛们对于序列

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/kMD8d5R/article/details/82111558 作者:徐瑞龙,量化分析师,R语言中文社区专栏作者 博客专栏: https://www.cnblogs.com/xuruilong100 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R> 由于数据科学机器学习和深度学

目录 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 教程概览 商业应用 长短期记忆(LSTM)模型 太阳黑子数据集 构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 3 探索性数据分析 4 回测:时间序列交叉验证 5 用 Keras 构建状态 LSTM 模型 结论 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R

摘自:http://www.voidcn.com/article/p-ntafyhkn-zc.html (二)LSTM模型 1.长短期记忆模型(long-short term memory)是一种特殊的RNN模型,是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的:在传统的RNN中,训练算法使用的是BPTT,当时间比较长时,需要回传的残差会指数下降,导致网络权重更新缓慢,无法体现出RNN的长期记忆的效果,因此需要一个存储单元来存储记忆,因此LSTM模型被提出: 2.下面两个图可以看出RNN与LSTM的区

UML动态模型图描述了系统动态行为的各个方面,包括用例图.序列图.协作图.活动图和状态图.下面就每种图做一个简单介绍: 用例图 用例图描述系统外部的执行者与系统提供的用例之间的某种联系.所谓用例是指对系统提供的功能的一种描述.执行者是使用用例的人或外部系统,二者之间的联系描述了“谁使用哪个用例”.用例图着重于从系统外部执行者的角度来描述系统需要提供哪些功能,并指明该执行者是谁.在用例图中,椭圆表示用例,小人表示执行者.下图所示为一个普通用户进入某系统的用例图,该图描述了当普通用户进入系统时,“普

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,

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

文 | 帆软数据应用研究院 水手哥 本文出自:知乎专栏<帆软数据应用研究院>——数据干货&资讯集中地   无论国内还是国外,多数企业的BI和分析平台建设之路并不平坦:一是对自身的环境和需求认识不足,未能打蛇打七寸,导致成效产出不高:二是眼光只放在当前,未能考虑以后的变数,导致BI建设不能有序延展响应需求:三是经验和水平不足,难以驾驭BI建设路线图,导致走了不少弯路甚至回头路. 对此Gartner推出了BI成熟度模型,帮助企业应用“ITScore for BI and Analytics

# coding: utf-8 # In[1]: import urllib.request import os import tarfile # In[2]: url="http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz" filepath="example/data/aclImdb_v1.tar.gz" if not os.path.isfile(filepath): result=url

  2017年1月12日, 星期四 桥接模式_NAT模式_仅主机模式_模型图   null

1. 在Sql server数据库中创建数据库的模型图 -- Database Diagrams 2. 控制面板--管理工具--ODBC数据源链接--创建一个Sql server的数据源链接 3. 打开Visio工具,打开数据库模型--Database--Reverse Engineer[反向工程] 选择要导入到Visio中的表: 4. 将DB的表结构导入到Visio中,界面可能需要略微调整一下 可以在Visio中查看字段的详细信息 将Visio保存成一个文件. 5.打开Word,插入对象 将V

转自:http://blog.csdn.net/shuixin536/article/details/8289746 由于电脑上没有安装Rose,因此决定用visio来画UML中的用例模型图,在绘制的时候,却发现里边竟然没有表示用例与用例之间的include关系的箭头,很郁闷.开始以为是我自己对visio使用不熟悉,于是仔细找了下,也没有找到,问问同事,他们很少用visio,网上一查,原来visio确实没有此功能,不知道微软为何将此关系去掉.没办法,只能想想其他办法,发现一种投机取巧的方法: 1

本文转自UML 的九种模型图,仅供学习交流! 一.作为一种建模语言,UML的定义包括UML语义和UML表示法两个部分. UML语义:描述基于UML的精确元模型定义. UML表示法:定义UML符号的表示法,为开发者或开发工具使用这些图形符号和文本语法为系统建模提供了标准.这些图形符号和文字所表达的是应用级的模型,在语义上它是UML元模型的实例. 二.标准建模语言UML可以由下列5类图来定义. 用例图:从用户角度描述系统功能,并指出各功能的操作者. 静态图:包括类图和对象图.类图描述系统中类的静态结

(1)数据库设计的优劣: 糟糕的数据库设计: ①数据冗余冗余.存储空间浪费. ②数据更新和插入异常. ③程序性能差. 良好的数据库设计 ①节省数据的存储空间. ②能够保证数据的完整新. ③方便进行数据应用系统的开发. (2)软件项目开发周期中的数据库设计: 一个完整的项目 开发需要经过: 1.需求分析:分析客户的业务和数据处理需求. 2.概要设计:设计数据库的E-R模型图,确认需求信息的正确和完整. 详细设计:应用三大范式审核数据库结构,将E-R模型图转换为数据库模型图. 代码编写:物理实现数据

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,

所看到的. 首先强调一下,这个结构也是一个解决对照两个句子类似性的通用RNN解决方式,不只能够使用在问答社区.凡是涉及到对照两个句子或者实体关系的场合全然能够套用这个模型来解决.这点希望读者注意. 首先.由于我们面临的问题是对照两个问题Qi和Qj是否语义同样,那么对于RNN来说存在一个神经网络的输入层怎样构造的难题.CNN解决这类问题就比較直观.一般一个输入套上一个CNN来抽取出句子特征.然后再套上MLP神经网络来表达两者之间的关系就可以.RNN表达单个输入句子是非常直观的,可是直接表达两个句子

众所周知,LSTM的一大优势就是其能够处理变长序列.而在使用keras搭建模型时,如果直接使用LSTM层作为网络输入的第一层,需要指定输入的大小.如果需要使用变长序列,那么,只需要在LSTM层前加一个Masking层,或者embedding层即可. from keras.layers import Masking, Embedding from keras.layers import LSTM model = Sequential() model.add(Masking(mask_value=

导读:开始是想一个阶段一个阶段的写文档,再写了可行性分析报告之后,发现这种方法整体性不强,写出来的文档也总是有考虑不周的地方.后来,就看完了全部的软工视频再写.现在该写项目开发总结报告了.在写文档的过程中遇到了很多问题,首先就是解决文档中的图表问题.在数据库设计说明书的时候,发现了一个很强大的软件:PowerDesigner. 问题说明:在写文档的时候,需要一些图表说明.最开始的时候,是想着能省则省,如果能弄文字说明的东西,我坚决不画图.后来,写到一个文档的时候,必须画数据流程图,然后,实在逃不