使用LSTM深度学习模型进行温度的时间序列单步和多步预测(二)

使用LSTM深度学习模型进行温度的时间序列单步和多步预测(二)

timesteps-样本的长度。功能-使用的功能数量。建模之前的第一件事是将2D格式的数据转换为3D数组。以下功能可以做到这一点:例如,如果我们假设整个数据是数据的前10行,那么我们将过去3个小时用作特征,并希望预测出1步:def create_X_Y(ts: np.array, lag=1, n_...

使用LSTM深度学习模型进行温度的时间序列单步和多步预测(一)

使用LSTM深度学习模型进行温度的时间序列单步和多步预测(一)

本文的目的是提供代码示例,并解释使用python和TensorFlow建模时间序列数据的思路。本文展示了如何进行多步预测并在模型中使用多个特征。本文的简单版本是,使用过去48小时的数据和对未来1小时的预测(一步),我获得了温度误差的平均绝对误差0.48(中值0.34)度。利用过去168小时的数据并提...

使用深度学习模型创作动漫故事,比较LSTM和GPT2的文本生成方法(下)

使用深度学习模型创作动漫故事,比较LSTM和GPT2的文本生成方法(下)

在上面的例子中,我给出的最大长度为100,输入文本为“In the”,这就是我们得到的输出In the days attempt it 's . although it has , however ! what they  believe that humans of these prob...

使用深度学习模型创作动漫故事,比较LSTM和GPT2的文本生成方法(上)

使用深度学习模型创作动漫故事,比较LSTM和GPT2的文本生成方法(上)

这个项目的动机是想看看在短短的几年时间里NLP领域的技术已经走了多远,特别是当它涉及到生成创造性内容的时候。通过生成动画概要,我探索了两种文本生成技术,首先是使用相对陈旧的LSTM,然后使用经过微调的GPT2。在这篇文章中,您将看到AI创建这种废话开始的过程。。。A young woman capa...

Pytorch贝叶斯深度学习库BLiTZ实现LSTM预测时序数据(二)

Pytorch贝叶斯深度学习库BLiTZ实现LSTM预测时序数据(二)

创建神经网络类我们的网络类接收variantal_estimator装饰器,该装饰器可简化对贝叶斯神经网络损失的采样。我们的网络具有一个贝叶斯LSTM层,参数设置为in_features = 1以及out_features = 10,后跟一个nn.Linear(10, 1),该层输出股票的标准化价格...

Pytorch贝叶斯深度学习库BLiTZ实现LSTM预测时序数据(一)

Pytorch贝叶斯深度学习库BLiTZ实现LSTM预测时序数据(一)

本文将主要讲述如何使用BLiTZ(PyTorch贝叶斯深度学习库)来建立贝叶斯LSTM模型,以及如何在其上使用序列数据进行训练与推理。在本文中,我们将解释贝叶斯长期短期记忆模型(LSTM)是如何工作的,然后通过一个Kaggle数据集进行股票置信区间的预测。贝叶斯LSTM层众所周知,LS...

NLP:LSTM之父眼中的深度学习十年简史《The 2010s: Our Decade of Deep Learning / Outlook on the 2020s》的参考文献

目录The 2010s: Our Decade of Deep Learning / Outlook on the 2020sReferences Beyond Those in Reference [MIR]Selected References from Reference ...

Paper:LSTM之父眼中的深度学习十年简史《The 2010s: Our Decade of Deep Learning / Outlook on the 2020s》的解读

 目录The 2010s: Our Decade of Deep Learning / Outlook on the 2020s1. The Decade of Long Short-Term Memory (LSTM) 长短时记忆网络的十年(LSTM)2. The Decade of F...

LSTM视频分类的深度学习——思路参考

LSTM视频分类的深度学习——思路参考

设计思路通过训练一个深层神经网络,直接从原始的 GelSight 视频回归硬度 : 使用一个卷积神经网络模型来表示 GelSight 视频的帧,使用一个递归神经网络模型来模拟凝胶变形随时间的变化。实验 时 GelSight 在一个松散的控制条件下接触物体,并通过 GelSight 的触觉图像序列测量...

NLP:LSTM之父眼中的深度学习十年简史《The 2010s: Our Decade of Deep Learning / Outlook on the 2020s》的参考文献

The 2010s: Our Decade of Deep Learning / Outlook on the 2020sReferences Beyond Those in Reference [MIR][MIR] J. Schmidhuber (2019). Deep Learning: Our...

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

相关电子书
更多
机器能理解上下文吗-RNN和LSTM神经网络的原理及应用
立即下载