R语言深度学习:用keras神经网络回归模型预测时间序列数据
回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合。在本教程中,我们将简要地学习如何通过使用R中的Keras神经网络模型来拟合和预测回归数据。在这里,我们将看到如何创建简单的回归数据,建立模型,训练它,并最终预测输入数据。该教程包括 生成样本数据集 建立模型 训练模型并检查准确性 预测测试数据 源代码列...
[帮助文档] 如何在七代安全增强型实例中部署PyTorch深度学习模型
本文介绍如何基于安全增强型实例(Intel® SGX)部署PyTorch深度学习模型的技术架构和使用流程。
【MATLAB第25期】基于MATLAB的LSTM深度学习模型的自动检测时间序列数据峰值算法
【MATLAB第25期】基于MATLAB的LSTM深度学习模型的自动检测时间序列数据峰值算法一、主程序代码clear, clc, close all addpath(genpath('./functions')) %导入LSTM模型函数 %% 1.导入数据 load('ECGData.mat'); ...
深度学习进阶篇7:Transformer模型长输入序列、广义注意力、FAVOR+快速注意力、蛋白质序列建模实操。
深度学习进阶篇[7]:Transformer模型长输入序列、广义注意力、FAVOR+快速注意力、蛋白质序列建模实操。 基于Transformer模型在众多领域已取得卓越成果,包括自然语言、图像甚至是音乐。然而,Transformer架构一直以来为人所诟病的是其注意力模块的低效,即长度二次依赖限制问题...
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(三)
结果可视化plt.figure(figsize=(12, 12)) plt.plot(pivoted.index, pivoted.temp_absolute_original, color=’blue’, label=’original’) plt.plot(pivoted.index, pivo...
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)
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...
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