21_RNN与LSTM：序列建模的经典方法
引言 在自然语言处理领域，处理序列数据是一个核心挑战。传统的机器学习方法难以捕捉序列中的时序依赖关系，而循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）及其变种长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）通过其独特的循环结构ÿ...
SARIMA，神经网络，RNN-LSTM，SARIMA和RNN组合方法预测COVID-19每日新增病例
项目挑战 开发一个预测模型，根据一个国家的历史每日COVID-19确诊病例，预测接下来115天当地的每日新增确诊病例。 解决方案 任务/目标 采用多种预测模型实现预测，评估每种模型的性能，找到最小MSE的模型参数（调参） 数据预处理 首先进行EDA（探索性数据分析），理解原始数据集。处理可能的缺失值或异常值（本例中没有缺失或异常）。将数据转换成浮点...
DNN、CNN和RNN的12种主要dropout方法的数学和视觉解释（三）
Cutout让我们更深入地研究克服相邻像素高度相关这一事实的方法。可以在区域中应用它们，而不是在每个特征图上应用伯努利遮罩。这是T. DeVries和G. W. Taylor提出的Cutout方法。上一次以猫图像为例：该方法可以通过隐藏图像区域来进行泛化，从而限制过拟合。我们最终得到的图像是猫头掉落的地方。这迫使CNN识别描述猫的不太明显的属性。同样在本节中没有数学。这种方法在很大程度上取决于我....
DNN、CNN和RNN的12种主要dropout方法的数学和视觉解释（二）
Standout作为标准的Dropout方法，L。J. Ba和B. Frey引入的Standout 基于伯努利蒙版（我将根据它们遵循的分布来称呼这些蒙版，这会更简单）。区别在于神经元遗漏的概率p在该层上不是恒定的。它根据权重的值是自适应的。这可以用于任何g激活函数，甚至可以是单独的神经网络。类似地，对于Ws可以是W的函数。然后对于测试阶段，我们通过存在概率进行平衡。有点晦涩，所以让我们举个例子。....
DNN、CNN和RNN的12种主要dropout方法的数学和视觉解释（一）
动机在（深度）机器学习中训练模型时的主要挑战之一是协同适应。这意味着神经元彼此非常依赖。它们彼此之间影响很大，并且在输入方面不够独立。找到某些神经元具有比其他神经元重要的预测能力的情况也是很常见的。换句话说，我们的输出可能会过度依赖一个神经元。为了避免这些影响，必须分配权重以防止过拟合。某些神经元的共适应和高预测能力可以用不同的正则化方法来调节。其中最常用的一种是Dropout。但是，大多数情况....
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