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经典时间序列模型 DeepAR 预测股票趋势
该机制可使模型关注时间序列的相关部分，并根据数据中存在的模式动态调整其关注度。 分位数损失训练：DeepAR 采用概率方法进行训练，以最小化分位数损失。 现在，我们将通过定义 DeepAR 估计模型的各种超参数来初始化该模型，具体参数如下： freq：该参数定义时间序列数据的频率。 DeepAR 预测股票 DeepAR 建立了一个全局模型，适用于多步骤预测、多序列预测，并能提供具有不确定性的预测。我们用沃尔玛商店每周销售额的多个时间序列测试了 DeepAR 的预测能力。 DeepAR是亚马逊推出的一种基于神经网络的概率性时间序列预测模型，它专门针对具有类似趋势和周期性的多元时间序列数据进行了优化，非常适合对一篮子股票的联合价格序列进行建模和预测。 在验证时间序列模型时，我们会使用测试数据集进行预测，并评估预测性能。这个过程可以封装在“make_evaluation_prediction”函数中。
1.1K11编辑于 2024-05-22 - 来自专栏深度学习
序列生成模型（一）：序列概率模型
序列概率模型的两个基本问题 序列概率模型与一般的概率模型类似，主要面临两个基本问题： 概率密度估计（Probability Density Estimation）： 问题描述： 给定一组序列数据 应用： 样本生成在生成式模型中非常重要，例如，在自然语言生成、图像生成、音乐生成等任务中，我们希望模型能够生成符合特定规律或者语境的新序列。 解决这两个问题的方法通常依赖于具体的序列概率模型。 这些模型在深度学习中被广泛应用，能够学习并捕捉序列数据中的复杂关系，从而进行概率密度估计和样本生成。 一、序列概率模型 1. N元统计模型使用 N 元语法模型来建模条件概率。 深度序列模型： 基于深度学习的方法，使用神经网络来建模条件概率。 深度序列模型通常能够更灵活地捕捉序列中的复杂关系，但在某些情况下，N元统计模型可能仍然是一个有效的选择。 2. 序列生成
72110编辑于 2024-07-30 - 来自专栏Duncan's Blog
记录几个经典模型
. - 加法模型 模型最终可描述为:$F_M(x)=\sum_{m=1}^{M}T(x;\theta_{m})$ 模型一共训练M轮,每轮产生一个弱分类器$T(x;\theta_m)$,弱分类器的损失函数 argmin\_{\theta\_m}\sum\_{i=1}^{N}L\{y\_i,F\_{m-1}(x\_i)+T\_m(x\_i;\theta\_m)\} gbdt在每轮迭代的时候,都去拟合损失函数在当前模型下的负梯度 1.结合了多个弱分类器,是集成学习,所以泛化能力和准确率更高 2.SVM对于训练集不同的维度,数据量的大小,核函数的选择直接决定了模型的训练效果.gbdt相较于SVM和LR更不容易过拟合,因为它的超参学习能力较好 1.框架参数 步长 - 选择一个较大的步长 迭代次数或者说学习器的个数 - 100左右 学习率$\eta$ 损失函数 - 分类问题和回归问题不一样(分类问题有对数似然和指数似然函数;回归模型有均方误差, 1.优点 泛化能力强,不容易过拟合 不需要复杂的特征工程 2.缺点 难以实行并行化 模型复杂度较高,深入分析和调优有一定难度 2.XgBoost(Extreme Gradient Boosting) 1
87520发布于 2018-09-04 - 来自专栏全栈程序员必看
CNN经典模型汇总
本文主要对CNN领域的经典模型进行汇总，算是对近期的学习做一个小总结。 AlexNet包含了6亿3000万个连接，6000万个参数和65万个神经元，拥有5个卷积层，其中3个卷积层后面连接了最大池化层，最后还有3个全连接层。 （6）数据增强，随机地从256´256的原始图像中截取224´224大小的区域（以及水平翻转的镜像），相当于增加了(256-224)2´2=2048倍的数据量。 3×3 过滤器（filter），并把它们组合作为一个卷积序列进行处理的网络。 图6所示为VGGNet各级别的网络结构图，图7所示为每一级别的参数量，从11层的网络一直到19层的网络都有详尽的性能测试。
3.1K20编辑于 2022-08-02 - 来自专栏Michael阿明学习之路
05.序列模型 W1.循环序列模型
为什么选择序列模型 2. 数学符号 3. 循环Recurrent 神经网络模型 4. 通过时间的反向传播 5. 不同类型的循环神经网络 6. 语言模型和序列生成 7. 对新序列采样 8. 为什么选择序列模型 ? 有些问题，输入数据 X 和 输出数据 Y 都是序列，X 和 Y 有时也会不一样长。在另一些问题里，只有 X 或 只有 Y 是序列 2. 数学符号 ? ? 3. 6. 对新序列采样 训练一个序列模型之后，要想了解到这个模型学到了什么，一种非正式的方法就是进行一次新序列采样 ? 还有比较经典的是LSTM，即长短时记忆网络，见下节 10.
54710发布于 2021-02-19 - 来自专栏杨熹的专栏
6 种用 LSTM 做时间序列预测的模型结构 - Keras 实现
今天我们根据问题的输入输出模式划分，来看一下几种时间序列问题所对应的 LSTM 模型结构如何实现。 ? ---- 1. Univariate ? 这个是最基本的模型结构，我们后面几种模型会和这个进行比较。 相比： 模型结构的定义中，多了一个 return_sequences=True，即返回的是序列， 输出为 Dense(n_features)，而不是 1. ---- 4. ，此例中 = 2，因为输入有 2 个并行序列 和 Univariate 相比： 模型结构的定义中，多了一个 return_sequences=True，即返回的是序列， 而且 input_shape= ---- 6. Multiple Parallel Input & Multi-Step Output ?
10.9K51发布于 2019-04-07 - 来自专栏前端菜鸟变老鸟
WEB性能(6)--经典最佳实践
本文链接：https://blog.csdn.net/caomage/article/details/101906142 经典最佳实践 1. 6. 在客户端缓存资源 应该缓存应用资源，从而避免每次请求都发送相同的内容。 7. 传输压缩过的内容 传输前应该压缩应用资源，把要传输的字节减至最少，确保对每种要传输的资源采用最好的压缩手段。 8.
64910发布于 2019-10-22 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
序列模型1.1-1.2序列模型及其数学符号定义
1.1 什么是序列模型 在进行语音识别时，给定了一个输入音频片段 X，并要求输出片段对应的文字记录 Y，这个例子中的输入和输出都输序列数据。 情感分类问题中，输入是一串文字，输出是情感的评价 DNA 序列分析问题中，输入是一段 DNA 序列，用来标记出 DNA 序列的那些片段是用于匹配蛋白质的。 在命名实体识别问题中，会给定一个句子，要求识别出句子中的人名 虽然都是序列模型，但是序列问题存在着差异，例如:有的是输入数据是一个序列，而输出不是序列。有的是输出数据是一个序列，而输入不是一个序列。 1.2 序列模型数学符号定义 示例：命名实体识别 Name entity recognition system 输入: Harry Potter and Hermione Granger invented 假设设定模型的输出是一个与输入句式对应的序列，即通过 0 或 1 来表示输入的句式中的单词是否是人名或地名的一部分。例如 Y: 1 1 0 1 1 0 0 0 0 。
98910发布于 2020-08-14 - 来自专栏C/C＋＋、数据结构、算法
DP：子序列模型
1、子数组（n^2） 子序列(2^n) 2、子数组是子序列的一个子集 3、子数组必须连续，子序列可以不连续 一、最长递增子序列 . - 力扣（LeetCode） 算法原理： 1、状态表示 表全都初始化为1 4、填表顺序 需要借助前面的状态，所以要从左往右 5、返回值 dp表中的最大值——>可以用ret去更新出最大值，也可以用*max_element(dp.begin(),dp.end()) 6、 （经典） . - 力扣（LeetCode） 算法原理： 1、状态表示（经验+题目要求） dp[i]表示以i位置为结尾所有子序列中，最长的等差子序列长度 2、状态转移方程 dp[i]: (1)b不存在 因为我们至少得确定两个位置，才能知道序列是否满足等差子序列的要求。 dp[i][j]表示以i位置及j位置为结尾所有子序列中，最长的等差子序列长度。 ，再枚举最后一个数（可以等i位置填完后再将i的位置丢进哈希表，这样可以保证哈希表内的元素的下标必然是小的，就可以不需要判断b<a<c的情况） 5、返回值 dp表的总和——用一个sum去统计 6、细节处理
43010编辑于 2024-06-07 - 来自专栏计算机魔术师
【机器学习 | ARIMA】经典时间序列模型ARIMA定阶最佳实践，确定不来看看？
缺点：对于复杂的时间序列，图像解释可能不明确；需要主观判断截尾和拖尾的位置。 缺点：对于复杂的时间序列，可能无法找到最佳模型。ACF & PACF 定阶使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来确定AR和MA的阶数。 示例代码：对于经典的时间序列数据，您可以使用其他专门的库来获取，例如 pandas-datareader、yfinance、Alpha Vantage 等。 假设我们有以下数据集：X = 1, 2, 3, 4, 5Y = 2, 4, 6, 8, 10我们可以考虑的模型阶数有1、2、3、4。对于每个阶数，我们拟合相应的线性回归模型，并计算AIC和BIC的值。 * np.log(rss) return bic# 生成示例数据X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1)Y = np.array([2, 4, 6,
96900编辑于 2023-11-23 - 来自专栏计算机魔术师
【机器学习 | ARIMA】经典时间序列模型ARIMA定阶最佳实践，确定不来看看？
缺点：对于复杂的时间序列，图像解释可能不明确；需要主观判断截尾和拖尾的位置。 缺点：对于复杂的时间序列，可能无法找到最佳模型。 ACF & PACF 定阶 使用**自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）**来确定AR和MA的阶数。 示例代码： 对于经典的时间序列数据，您可以使用其他专门的库来获取，例如 pandas-datareader、yfinance、Alpha Vantage 等。 假设我们有以下数据集： X = [1, 2, 3, 4, 5] Y = [2, 4, 6, 8, 10] 我们可以考虑的模型阶数有1、2、3、4。 np.log(rss) return bic # 生成示例数据 X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1) Y = np.array([2, 4, 6,
3.1K10编辑于 2023-11-24 - 来自专栏golang算法架构leetcode技术php
golang刷leetcode 经典（6） 实现跳表
put(key, value)：向哈希映射中插入(键,值)的数值对。如果键对应的值已经存在，更新这个值。
28720编辑于 2022-08-02 - 来自专栏TechFlow
原创 | 巨经典论文！推荐系统经典模型Wide & Deep
今天我们剖析的也是推荐领域的经典论文，叫做Wide & Deep Learning for Recommender Systems。 它的输入是一个用户信息以及用户浏览的上下文信息，返回的结果是一个排好序的序列。 正因为如此，对于推荐系统来说，也会面临一个和搜索排序系统一个类似的挑战——记忆性和泛化性的权衡。 ，Google Play是一个拥有超过10亿日活和100w App的移动App商店 推荐系统概述 这是一张经典的推荐系统的架构图： ? self.app_emb = nn.Embedding(app_category_dim, 6) # 融合部分 self.fusion_layer = nn.Linear(12, 6) def forward(self, x): site = self.site_emb(x[:, -2].long())
1.1K20发布于 2020-11-06 - 来自专栏五分钟学算法
经典面试题：最长公共子序列
最长公共子序列（Longest Common Subsequence，简称 LCS）是一道非常经典的面试题目，因为它的解法是典型的二维动态规划，大部分比较困难的字符串问题都和这个问题一个套路，比如说编辑距离 因为子序列类型的问题，穷举出所有可能的结果都不容易，而动态规划算法做的就是穷举 + 剪枝，它俩天生一对儿。所以可以说只要涉及子序列问题，十有八九都需要动态规划来解决，往这方面考虑就对了。 我们最终想得到的答案应该是dp[3][6]。 第二步，定义 base case。 状态转移说简单些就是做选择，比如说这个问题，是求s1和s2的最长公共子序列，不妨称这个子序列为lcs。那么对于s1和s2中的每个字符，有什么选择？很简单，两种选择，要么在lcs中，要么不在。 ? 这个需要动点脑筋：如果某个字符应该在lcs中，那么这个字符肯定同时存在于s1和s2中，因为lcs是最长公共子序列嘛。
71320发布于 2019-08-30 - 来自专栏小小挖掘机
用户行为序列推荐模型
相对基于序列的推荐模型则是非序列化的推荐模型，如经典的矩阵分解模型和图模型，如图1。这两种模型主要考虑通过节点之间的邻接关系进行建模，时序通常是作为其中一个的隐式特征或者约束加入模型中来进行学习的。 图1 序列推荐模型与非序列推荐模型 序列模型在我们的日常生活当中也存在着不少应用场景。比如金融交易中的股票涨跌预测以及自然语言处理中的语言模型。 图6 concatenate pooling output 图6中的几个模块可以单独说一下： ❶ Embedding 层 embedding 层的作用是：将序列中的事件信息映射为一个浮点数向量。 图片的原始数据通过预处理后经过一个预训练的模型 ( 如 vgg，inception )，取其某一层的输出作为图片向量 ( 如 vgg 的 fc6 )。 论文[5]讲述了如何通过卷积神经网络对用户行为序列进行建模，其建模思想同论文[6]通过卷积神经网络对句子序列进行建模完成句子分类的工作，即 TextCNN。
5.5K41发布于 2019-12-20 - 1K10发布于 2021-11-10
- 来自专栏CreateAMind
DeepMind时间序列生成模型
使用vae推理；lstm 时间相关建模；external memory加强记忆；和神经图灵机 可微分计算机等进行比较。
85820发布于 2018-07-24 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
序列模型2.9情感分类
简单的情感分类模型 示例 The dessert is excellent 首先在字典中找出句中所有单词，并使用 one-hot 向量 表示 ，乘以 词嵌入矩阵 E ，得到单词的 嵌入向量 e 如果在很大的语料库中训练 而求和和平均的操作则避免模型考虑原有句子的长短。无论原先句子都多长，在 求和 或 平均 操作后都只有 300 维度，即只和原有的特征定义相关。 基于 RNN 的情感分类模型 Completely lacking in good taste,good service, and good ambience(完全没有好的味道，好的服务，好的环境) 首先将每一个单词使用
60010发布于 2020-08-14 - 来自专栏AiCharm
深度学习经典网络解析：6.GoogLeNet
2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。 小很多，GoogleNet参数为500万个，AlexNet参数个数是GoogleNet的20倍，VGGNet参数又是AlexNet的3倍，因此在内存或计算资源有限时，GoogleNet是比较好的选择；从模型结果来看 模型总览图如下： 3.串联结构（如VGG）存在的问题 —后面的卷积层只能处理前层输出的特征图;前层因某些原因（比如感受野限制）丢失重要信息，后层无法找回。 如何解决？ 4.3 取消全连接层 首先看一下GoogLeNet与VGGNet的模型参数对比 VGG网络的参数那么多？就是因为它在最后有两个4096的全连层！ 深度学习经典网络解析：4.DenseNet 深度学习经典网络解析：2.AlexNet 深度学习经典网络解析：5.VGG
1.2K30编辑于 2023-05-15 - 来自专栏JNing的专栏
深度学习: CNN经典网络模型
性能对比 年份表 网络 提出的年份 意义 LeNet 1998 鼻祖 AlexNet 2012 兴盛 ZF-net 2013 GoogleNet 2014 VGG 2014 ResNet 201
1.4K60发布于 2018-09-27
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