GRU和LSTM在各种使用场景应该如何选择？

2023-04-10

在自然语言处理领域中，循环神经网络（RNN）是一种被广泛使用的模型。其中，长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是两种流行的变体。这两种模型在各种应用场景中都有所表现，但它们的优点和缺点也不尽相同。 ...

LSTM 中为什么要用 tanh 激活函数？tanh 激活函数的作用及优势在哪里？

2023-04-07

LSTM是一种常用的循环神经网络架构，它可以有效地解决传统RNN中长序列训练过程中产生的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过使用门控机制来控制信息的流动，其中tanh激活函数扮演了重要角色。 tanh激活函数是一种非线性 ...

lstm做时间序列预测时间序列长度应该怎么设置？

2023-04-06

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用于时间序列预测的神经网络模型。在使用LSTM进行时间序列预测时，要考虑到输入序列和输出序列的长度问题。因为LSTM是一种逐步处理序列数据的模型，输入序列的长度会直接影响 ...

lstm能同时预测多个变量吗？

2023-04-04

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），主要应用于序列数据的建模和预测。在实际应用中，LSTM 能够同时预测多个变量。 为了更好地理解 LSTM ...

LSTM的cell个数是如何设置？

2023-04-04

LSTM（长短时记忆网络）是一种常用的循环神经网络（RNN）结构，具有较强的序列建模能力。在使用LSTM进行训练时，其中一个重要的超参数是LSTM中cell（记忆单元）的个数，也称为隐藏节点数。在本文中，我们将探讨如何 ...

TensorFlow 相较于 Caffe 的优势在哪?

2023-04-03

TensorFlow和Caffe都是深度学习领域中常用的框架之一，它们都可以用来构建深度神经网络模型，训练和部署模型。但是，两者在实现和应用上存在一些区别。在本文中，我们将重点比较TensorFlow和Caffe的优劣，并介绍两种 ...

为什么训练好的lstm模型每次输出的结果不一样？

2023-04-03

LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），其能够处理序列数据并在某种程度上解决梯度消失和梯度爆炸问题。训练好的LSTM模型在使用时，每次输出的结果可能会 ...

图像识别实现 cnn lstm（CRNN）,详见描述?

2023-04-03

卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）是两种广泛应用于图像识别和自然语言处理领域的深度学习模型。一种结合了这两种模型的网络称为卷积循环神经网络（CRNN）。本文将介绍CRNN的基本原理和实现过程。 一、CR ...

请问RNN和lstm中batchsize和timestep的区别是什么？

2023-03-31

RNN和LSTM是常用的深度学习模型，用于处理序列数据。其中，batch size和time step是两个重要的超参数，对模型的训练和性能有着重要的影响。在本文中，我们将探讨RNN和LSTM中batch size和time step的区别以及它们对模 ...

CRF和LSTM 模型在序列标注上的优劣？

2023-03-31

序列标注是一种重要的自然语言处理任务，通常用于实体识别、命名实体识别、分词、词性标注等。在序列标注中，CRF和LSTM是两种常用的模型，本文将比较它们在序列标注上的优劣。 一、CRF 条件随机场（CRF）是一种无向 ...

如何用神经网络进行时间序列预测？

2023-03-31

神经网络在时间序列数据预测中具有广泛的应用，它可以通过学习时间序列数据的结构、规律和趋势来进行预测。本文将介绍如何利用神经网络进行时间序列预测。 时间序列数据 时间序列是一组按照时间顺序排列的数据点， ...

数据回归预测更适合用哪种神经网络模型？

2023-03-31

数据回归预测是指利用历史数据来预测未来数值的变化趋势。在现代科技时代，数据已经成为一种非常宝贵的资源。人们通过对大量数据的分析和处理，可以有效地预测未来趋势，并做出正确的决策。神经网络作为一种强大的工 ...

苹果 M1 芯片的神经单元可否用于训练 Pytorch 深度学习网络模型？

2023-03-22

苹果于2020年发布了自家研发的M1芯片，它是一款基于ARM架构的芯片，能够为Mac电脑带来更高的性能和效率。其中一个引人注目的特点就是M1芯片搭载了神经单元（Neural Engine），这是一种专门用于机器学习任务的硬件 ...

求职宝典 | 数据人简历中最好做到这7点

2022-01-24

CDA数据分析师 出品 作者：Elad Cohen 编译：Mika 作为一家技术公司的副总裁，我在管理数据科学部门时，还需要处理大量的招聘工作。 通常，招聘人员在一份简历上花的时间平均只有7.4秒。 一个 ...

AdaGCN：将传统方法AdaBoost用于深度图神经网络，效果会如何（CDA干货内容分享）

2022-01-14

来源：机器学习与知识图谱 Github：https://github.com/datake/AdaGCN 深度图模型仍是一个有待研究的问题，关键之处在于如何有效地汇聚来自多跳邻居节点的特征信息。在本文中，通过将AdaBoost融入到 ...

十年芳华，逐梦前行 | 记录我的数据科学家成长之路

2021-12-13

作者：Roll 本文为「心中有数」CDA征文作品 小学时， 老师经常问：“你长大以后想当什么？” 我说，我想当一名科学家。 工作后， 领导经常问：“你的职业规划是什么？” ...

人工神经网络概念梳理与实例演示

2018-08-17

人工神经网络概念梳理与实例演示 神经网络是一种模仿生物神经元的机器学习模型，数据从输入层进入并流经激活阈值的多个节点。 递归性神经网络一种能够对之前输入数据进行内部存储记忆的神经网络，所以他们能 ...

人工智能与机器学习有哪些不同

2018-08-11

人工智能与机器学习有哪些不同 人工智能早已不是一个新名词，它的发展历史已经有几十年。从80年代早期开始，当时计算机科学家设计出可以学习和模仿人类行为的算法。在学习方面，最重要的算法是神经网络，但由于 ...

常用的几种神经网络

2018-07-25

常用的几种神经网络 前向反馈网络和感知器是直线向前的，信息从前向后（分别是输入和输出）传播。神经网络通常被描述成多层，其中每一层都由输入、隐藏层、输出单元构成。一层单一网络内部绝对不会有任何连接而 ...

Python处理命令行参数模块optpars用法实例分析

2018-07-19

Python处理命令行参数模块optpars用法实例分析 本文实例讲述了Python处理命令行参数模块optpars用法。分享给大家供大家参考，具体如下： optpars是python中用来处理命令行参数的模块，可以自动生成程序的帮助信 ...