基于LSTM的光伏发电预测
本文是博主的《机器学习》课程的作业，很简单，没有涉及到什么十分高深的内容，最终的实现是调用了库。我也是一个新手，希望大家多多包容~数据我会后面上传，我直接上传原数据，处理数据的过程我感觉也是很有成就感的，大家自己处理数据试试吧！数据下载地址：https://download.csdn.net/dow...
MatherCup一等奖——基于时间序列、LSTM等预测优化类1314模型集的论文分享
值数据，用 q-q 图 以及 Kolmogorov-Smirnov 检验判定 得知本文数据集服从 正态分布 ，本文决定采用 3 σ 原则 判定异常值，认定落于三倍标准差之外的数据点为异常值，将筛查出来的异常值转换为缺失值， 用牛顿插值对缺失值进行线性...
TensorFlow-深度学习-13-LSTM递归神经网络
提到LSTM，我们就应该想到RNN，LSTM是RNN的一种改进，是RNN的变种。比如前几篇文章中讲的Mnist数据集分类，都是一张图片一张图片的输入，然后进行分类，这仅仅是对于图像来说，那么，对于语音或一串文字来说怎么做？这个就需要网络具有记忆的功能，RNN和LSTM都有这种功能。如果需要对语音或文...
【MATLAB】tvf_emd_ MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法
有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~ 1 基本定义 TVF-EMD_MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法是一种结合了变分模态分解（TVF-EMD）、多尺度特征提取（MFE）、聚类后展开支持向量机（SVM）和长短期记忆神经网络（LSTM）的复杂预测方法。下面是对...
深度神经网络在量化交易里的应用 之二 -- 用深度网络(LSTM)预测5日收盘价格 - hylas
距离上一篇文章，正好两个星期。 这篇文章9月15日 16：30 开始写。 可能几个小时后就写完了。用一句粗俗的话说， “当你怀孕的时候，别人都知道你怀孕了， 但不知道你被日了多少回 ” ，纪念这两周的熬夜，熬夜。 因为某些原因，文章发布的有点仓促，本来应该再整...
使用LSTM（长短期记忆）模型处理文本数据的典型流程
原始文本（Raw Text）：这是原始的文本数据，可能是一段文章、对话或任何其他形式的文本。 分词（Tokenization）：分词是将连续的汉字序列切分成一个个独立的词或词组。由于计算机不能直接理解连续的文本，第一步是将文本分割成独立的词或标记（token）。 词汇编码（Dictionari...
利用神经网络进行网络流量识别——特征提取的方法是（1）直接原始报文提取前24字节，24个报文组成596像素图像CNN识别；或者直接去掉header后payload的前1024字节（2）传输报文的大小分布特征；也有加入时序结合LSTM后的CNN综合模型
国外的文献汇总：《Network Traffic Classification via Neural Networks》使用的是全连接网络，传统机器学习特征工程的技术。top10特征如下：List of AttributesPort number server Minimum segment siz...
网络流量预测入门（三）之LSTM预测网络流量
目录网络流量预测入门（三）之LSTM预测网络流量数据集介绍预测流程数据集准备SVR预测LSTM 预测优化点网络流量预测入门（三）之LSTM预测网络流量在上篇博客LS...
机器学习（ML）九之GRU、LSTM、深度神经网络、双向循环神经网络
门控循环单元（GRU）循环神经网络中的梯度计算方法。当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减...
LSTM - 长短期记忆网络
循环神经网络(RNN)人们不是每一秒都从头开始思考，就像你阅读本文时，不会从头去重新学习一个文字，人类的思维是有持续性的。传统的卷积神经网络没有记忆，不能解决这一个...
盘它！！一步到位，Tensorflow 2的实战 ！！LSTM下的股票预测（附详尽代码及数据集）
关键词：tensorflow2、LSTM、时间序列、股票预测Tensorflow 2.0发布已经有一段时间了，各种新API的确简单易用，除了官方文档以外能够找到的学习资料也很多，但是大都没有给出实战的部分找了好多量化分析中的博客和代码，发现在tensorflow方面大家都还是在用1.x的...
【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用-系列文章目录
【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part1 案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用 在一个人体姿态估计的任务中，需要用深度学习模型来进行...
Sequence Model-week1编程题2-Character level language model【RNN生成恐龙名 LSTM生成莎士比亚风格文字】
Character level language model - Dinosaurus land为了构建字符级语言模型来生成新的名称，你的模型将学习不同的名字，并随机生成新的名字。任务清单：如何存储文本数据，以便使用RNN进行处理。如何合成数据，通过采样在每个time step预测，并通过下一个RN...
【pytorch】pytorch-LSTM
pytorch-LSTM()torch.nn包下实现了LSTM函数，实现LSTM层。多个LSTMcell组合起来是LSTM。LSTM自动实现了前向传播，不需要自己对序列进行迭代。LSTM的用到的参数如下：创建LSTM指定如下参数，至少指定前三个参数input_size:输入特征维数hidden_si...
深度学习-LSTM与GRU
http://www.sohu.com/a/259957763_610300此篇文章绕开了数学公式，对LSTM与GRU采用图文并茂的方式进行说明，尤其是里面的动图，让人一目了然。https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764此篇文章对代码部分给予了充分说明。LS...
准确率99%！基于深度学习的二进制恶意样本检测——瀚思APT 沙箱恶意文件检测使用的是CNN，LSTM TODO
所以我们的流程如图所示。将正负样本按 1：1 的比例转换为图像。将 ImageNet 中训练好的图像分类模型作为迁移学习的输入。在 GPU 集群中进行训练。我们同时训练了标准模型和压缩模型，对应不同的客户需求（有无 GPU 环境）。流程中比较核心的算法其实在文件到图像的转换。因为常规的网络一般能输入...
文本分类实战（五）—— Bi-LSTM + Attention模型
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RCN...
浅谈RNN、LSTM + Kreas实现及应用
本文主要针对RNN与LSTM的结构及其原理进行详细的介绍，了解什么是RNN，RNN的1对N、N对1的结构，什么是LSTM，以及LSTM中的三门（input、ouput、forget），后续将利用深度学习框架Kreas，结合案例对LSTM进行进一步的介绍。一、RNN的原理RNN（Recurrent N...
DSSM：深度语义匹配模型（及其变体CLSM、LSTM-DSSM）
导语在NLP领域，语义相似度的计算一直是个难题：搜索场景下Query和Doc的语义相似度、feeds场景下Doc和Doc的语义相似度、机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等。本文通过介绍DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用，希望给读者带来帮助。1...
(转) 干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体（附论文）
干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体（附论文）2016-10-02 机器之心选自FastML作者：Zygmunt Z.机器之心编译 参与：老红、李亚洲就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼，深度学习已经分化成了各种不同的专门架构。并且，每个架构都会有一个图解，这里将详细介绍它...