RNN是一个循环递归网络,因此在t时刻,网络的输出误差不仅与t时刻的隐含状态有关,也与t时刻之前的所有时刻的隐含状态有关。这一特点,正表明RNN相比传统的隐马尔科夫模型的优势是它充分考虑了历史所有时刻
RNN是一个图灵完全的模型,便意味着只要设计好RNN的外部存储机制,RNN模型的应用之广泛将远超我们的想象。为了更好地了解时序模型,从这期开始谈谈以RNN为核心的可扩展时序模型的研究状况及应用。 在神
1、原理回顾 机器作词是序列建模(以下简称seq2seq)的典型应用,其基本思想就是给定序列A,机器负责产生序列B,并且再将序列B作为输入,机器负责生成序列C...如此循环下去即可生成无限长度的序列。
长短期记忆模型LSTM 首先想,为什么RNN的记忆性不够?我们可以把梯度消失问题转换成比较形象的解释,例如可能是输入权重Win没有很好地过滤掉输入噪音,还有可能是输出权重W_out没有很好地输出有用的
参照 char-rnn-tensorflow,使用RNN的字符模型,学习并生成古诗。 准备环境 tensorflow 训练 python train.py在使用GPU的情况下,两个小时内即可
在上一篇推文中,提到了如何运用序列建模进行机器翻译,机器翻译系统主要包含编码器和解码器,编码器负责将待翻译的句子进行特征表示,而解码器则负责将此特征用另外一种语言表示出来。神经机器翻译模型(Neura
数据准备 为了更好地了解**时间序列,让我们来看看如何看图像,其实也不只有两个尺寸(高度和宽度),还有表示颜色的“深度”: 在时间序列的情况下,我们的图像只是一维的(在图上看到的),channels的
1.原理概述 序列学习其实是深度学习中的一个应用非常广泛的概念,例如语音识别、语言建模、机器翻译、机器作曲、机器写稿、自动对话、QA系统等都属于序列学习的领域,今天讲讲解如何运用序列建模的思想来构建一
利润表的分析有三个难点: 第一,利润表不能孤立的看, 应该结合资产负债表来全面分析 。 第二, 利润表容易被粉饰造假 ,必须还原利润表的本来面目。 第三,即使利润数字是可靠的,只有对这些数字进行合理的
一般来说,用pandas处理小于100兆的数据,性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时,将会比较耗时,同时会导致程序因内存不足而运行失败。 当然,像Spark这类的工具能够胜任处
对于对冲基金很多人不是特别了解,今天给大家简而明了的介绍一下,你可以有一个形象的理解。 事情是这样的,Mike同学看到搞金融的都巨赚钱,也想创一个对冲基金玩玩,于是他去了高盛提出申请,高盛的Sam大叔
前言 好久没有更新专栏,今天我们来看一个简单的Seq2Seq实现,我们将使用TensorFlow来实现一个基础版本的Seq2Seq,主要帮助理解Seq2Seq中的基础架构。 最基础的Seq2Seq
分级A隐含收益率详细分析 最近在研究分级基金,发现分级A的隐含收益率很有意思,所以做了一些拓展和研究,发现真是有学问在里面,今天把自己得研究分享给大家,说不定以后你也会用到。 下面的所有公式我都推导过
问题类型1:参数估计 真实值是否等于X? 给出数据,对于参数,可能的值的概率分布是多少? 例子1:抛硬币问题 硬币扔了n次,正面朝上是h次。 参数问题 想知道 p 的可能性。给定 n 扔的次数
1. 目前的因子测试方法 目前的因子分析方法一般包括两方面: 1、 对因子收益率和 IC 的筛选: ◆ 收益率:要求胜率或者 Top-Bottom 收益率超过设定值; ◆ IC:要求