与 MNIST 数据集一样，IMDB 数据集也内置于 Keras 库。它已经过预处理：评论（单词序列） 已经被转换为整数序列，其中每个整数代表字典中的某个单词。...现在你选择下列架构： 两个中间层，每层都有 16 个隐藏单元； 第三层输出一个标量，预测当前评论的情感。 ...交叉熵是来自于信息论领域的概念，用于衡量概率分布之间的距离，在这个例子中就是真实分布与预测值之间的距离。 ...有时你可能希望配置自定义优化器的 参数，或者传入自定义的损失函数或指标函数。...在下面两个代码清单中， 我们将使用 Matplotlib 在同一张图上绘制训练损失和验证损失，以及训练精度和验证精度）。
这会导致网络权重的大幅更新，从而导致网络不稳定。在极端情况下，权重的值可能会大到溢出导致出现NaN值。具有大于1.0的值的网络层重复地增加梯度经过指数增长最终发生爆炸。 什么是梯度爆炸？...在RNN中，爆炸梯度会导致神经网络不稳定，无法从训练数据中学习，最好的情况下，网络不能学习数据的长输入数据序列。 梯度爆炸问题是指训练过程中梯度范数的大幅增加。往往是由于长期成分的激增。...该模型是不稳定的，导致从两次更新之间的损失有巨大的变化。 训练期间模型损失呈现NaN。 如果你有这些类型的问题，你可以深入挖掘，看看你是否有梯度爆炸的问题。 这些迹象，可以用来确认是否存在梯度爆炸。...通过使用LSTM存储器单元和可能相关的gated-type神经元结构，可以减少爆炸梯度。采用LSTM存储单元是对用于序列预测的RNN最新最好的处理方法。...在Keras API中使用优化器 5.使用权重正则化 还有方一种法，如果梯度梯度仍然存在，则检查网络权重的大小，并对大权重值的网络损失函数应用惩罚。
数据代表性：用来训练网络的数据应该尽量覆盖到整个样本的范围，通常做法是将数据随机打乱 时间序列：对于预测未来的模型，时间是一个重要的属性，对于这类问题，数据不应该被打乱 数据冗余：数据尽量不要有重复的样本...数据预处理、特征工程、特征学习 数据预处理 向量化，将数据转换成神经网络可以处理的数据类型（张量）， # keras 中的编码函数 from keras.utils import to_categorical...初始时选择较少的层和参数 依次增加层数或神经元数量，直至这种增加对验证损失的影响很小 添加权重正则化（简单模型比复杂模型更不容易过拟合）：强制让模型权重只能取较小的值，从而限制模型的复杂度 L1 正则化...使用验证数据集的损失和精度曲线来帮助设置迭代次数 增大学习率。 5....（如张量） 归一化处理（取值进行缩放，不同特征取值缩放到一致的范围） 特征工程 开发比基准更好的模型 最后一层的激活： 损失函数：见下表 优化配置：优化器的选择？
合页损失函数 (hinge loss) 一系列用于分类的损失函数，旨在找到距离每个训练样本都尽可能远的决策边界，从而使样本和边界之间的裕度最大化。...在依赖稀疏特征的模型中，L1 正则化有助于使不相关或几乎不相关的特征的权重正好为 0，从而将这些特征从模型中移除。与 L2 正则化相对。 L2 损失函数 (L₂ loss) 请参阅平方损失函数。...N NaN 陷阱 (NaN trap) 模型中的一个数字在训练期间变成 NaN，这会导致模型中的很多或所有其他数字最终也会变成 NaN。 NaN 是 “非数字” 的缩写。...时间序列分析 (time series analysis) 机器学习和统计学的一个子领域，旨在分析时态数据。很多类型的机器学习问题都需要时间序列分析，其中包括分类、聚类、预测和异常检测。...例如，您可以利用时间序列分析根据历史销量数据预测未来每月的冬外套销量。 训练 (training) 确定构成模型的理想参数的过程。 训练集 (training set) 数据集的子集，用于训练模型。
---- 合页损失函数 (hinge loss) 一系列用于分类的损失函数，旨在找到距离每个训练样本都尽可能远的决策边界，从而使样本和边界之间的裕度最大化。...N ---- NaN 陷阱 (NaN trap) 模型中的一个数字在训练期间变成 NaN，这会导致模型中的很多或所有其他数字最终也会变成 NaN。 NaN 是“非数字”的缩写。...一种标量值，以 lambda 表示，用于指定正则化函数的相对重要性。...---- 时间序列分析 (time series analysis) 机器学习和统计学的一个子领域，旨在分析时态数据。很多类型的机器学习问题都需要时间序列分析，其中包括分类、聚类、预测和异常检测。...例如，您可以利用时间序列分析根据历史销量数据预测未来每月的冬外套销量。 ---- 训练 (training) 确定构成模型的理想参数的过程。
合页损失函数 (hinge loss) 一系列用于分类的损失函数，旨在找到距离每个训练样本都尽可能远的决策边界，从而使样本和边界之间的裕度最大化。...在依赖稀疏特征的模型中，L1 正则化有助于使不相关或几乎不相关的特征的权重正好为 0，从而将这些特征从模型中移除。与 L2 正则化相对。 L2 损失函数 (L₂ loss) 请参阅平方损失函数。...N NaN 陷阱 (NaN trap) 模型中的一个数字在训练期间变成 NaN，这会导致模型中的很多或所有其他数字最终也会变成 NaN。 NaN 是 “非数字” 的缩写。...时间序列分析 (time series analysis) 机器学习和统计学的一个子领域，旨在分析时态数据。很多类型的机器学习问题都需要时间序列分析，其中包括分类、聚类、预测和异常检测。...例如，您可以利用时间序列分析根据历史销量数据预测未来每月的冬外套销量。 训练 (training) 确定构成模型的理想参数的过程。
合页损失函数 (hinge loss) 一系列用于分类的损失函数，旨在找到距离每个训练样本都尽可能远的决策边界，从而使样本和边界之间的裕度最大化。...在编写自定义 Estimator 时，您可以编写“层”对象来定义所有隐藏层的特征。 Layers API 遵循 [Keras](#Keras) layers API 规范。...N NaN 陷阱 (NaN trap) 模型中的一个数字在训练期间变成 NaN，这会导致模型中的很多或所有其他数字最终也会变成 NaN。 NaN 是“非数字”的缩写。...时间序列分析 (time series analysis) 机器学习和统计学的一个子领域，旨在分析时态数据。很多类型的机器学习问题都需要时间序列分析，其中包括分类、聚类、预测和异常检测。...例如，您可以利用时间序列分析根据历史销量数据预测未来每月的冬外套销量。 训练 (training) 确定构成模型的理想参数的过程。
合页损失函数 (hinge loss) 一系列用于分类的损失函数，旨在找到距离每个训练样本都尽可能远的决策边界，从而使样本和边界之间的裕度最大化。...在依赖稀疏特征的模型中，L1 正则化有助于使不相关或几乎不相关的特征的权重正好为 0，从而将这些特征从模型中移除。与 L2 正则化相对。 L2 损失函数 (L₂ loss) 请参阅平方损失函数。...NaN 陷阱 (NaN trap) 模型中的一个数字在训练期间变成 NaN，这会导致模型中的很多或所有其他数字最终也会变成 NaN。 NaN 是「非数字」的缩写。...时间序列分析 (time series analysis) 机器学习和统计学的一个子领域，旨在分析时态数据。很多类型的机器学习问题都需要时间序列分析，其中包括分类、聚类、预测和异常检测。...例如，您可以利用时间序列分析根据历史销量数据预测未来每月的冬外套销量。 训练 (training) 确定构成模型的理想参数的过程。 训练集 (training set) 数据集的子集，用于训练模型。
合页损失函数 (hinge loss) 一系列用于分类的损失函数，旨在找到距离每个训练样本都尽可能远的决策边界，从而使样本和边界之间的裕度最大化。...在依赖稀疏特征的模型中，L1 正则化有助于使不相关或几乎不相关的特征的权重正好为 0，从而将这些特征从模型中移除。与 L2 正则化相对。 L2 损失函数 (L₂ loss) 请参阅平方损失函数。...N NaN 陷阱 (NaN trap) 模型中的一个数字在训练期间变成 NaN，这会导致模型中的很多或所有其他数字最终也会变成 NaN。 NaN 是“非数字”的缩写。...时间序列分析 (time series analysis) 机器学习和统计学的一个子领域，旨在分析时态数据。很多类型的机器学习问题都需要时间序列分析，其中包括分类、聚类、预测和异常检测。...例如，您可以利用时间序列分析根据历史销量数据预测未来每月的冬外套销量。 训练 (training) 确定构成模型的理想参数的过程。 训练集 (training set) 数据集的子集，用于训练模型。
第 2 行计算日收益，函数 shift(1) 就是把序列所有元素的索引往后移动了 1 位，第一位用 NaN 替代。...第 3 行用 Pandas 里面的 ewm() 函数，计算完指数加权平均序列的标准差作为波动率。 ---- 看看结果。...设立两个价格上水平（horizontal）的隔栏和一个时间上垂直（vertical）的隔栏，其中 水平隔栏考虑到止损止盈，可用历史波动率的函数来定义 垂直隔栏考虑到时间期限，可用一定数量的 Bars...用 TBL 函数来确定三隔栏中的哪一个隔栏被突破了。...三个状态那么可能会有 8 种情况，它们分别是： 三种实际的情况（上图绿 √）： [1, 1, 1]：标准设置。我们希望实现盈利，但对损失和持有期限有最大限度。
无数的项目是用TensorFlow来做各种机器学习任务，包括图片分类、自然语言处理、推荐系统和时间序列预测。...张量通常是一个多维数组（就像NumPy的ndarray），但也可以是标量（即简单值，比如42）。张量对于自定义的损失函数、标准、层等等非常重要，接下来学习如何创建和操作张量。...均方差可能对大误差惩罚过重，导致模型不准确。均绝对值误差不会对异常值惩罚过重，但训练可能要比较长的时间才能收敛，训练模型也可能不准确。此时使用Huber损失（第10章介绍过）就比MSE好多了。...因为还有些内容需要掌握：首先，如何基于模型内部定义损失或指标，第二，如何搭建自定义训练循环。 基于模型内部的损失和指标 前面的自定义损失和指标都是基于标签和预测（或者还有样本权重）。...在超过99%的情况中，前面所讨论的内容已经足够搭建你想要的模型了，就算是包含复杂架构、损失和指标也行。但是，在某些极端情况，你还需要自定义训练循环。
给定视频中过去的帧来预测下一帧，或者给定文本中前面的词语来预测下一个次，都是属于自监督学习的例子（这两个例子是时序监督学习的例子） 强化学习 强化学习是因为谷歌的DeepMind公司将其成功应用于学习完...评估模型的注意事项 数据代表性：随机打乱数据 时间箭头：如果想根据过去预测未来，即针对所谓的时间序列的数据，则不应该随机打乱数据，这样会造成时间泄露 数据冗余：确保训练集和验证集之间没有交集 数据预处理...欠拟合underfit：训练数据上的损失越小，测试数据上的数据损失也越小。 过拟合和欠拟合的产生 1、欠拟合问题，根本的原因是特征维度过少，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大。...2、过拟合问题，根本的原因则是特征维度过多，导致拟合的函数完美的经过训练集，但是对新数据的预测结果则较差。...权重正则化：强制让模型权重只能取较小的值，从而限制模型的复杂度，使得权重的分布更加规则regular。其实现方法：向网络损失函数中添加与较大权重值相关的成本。
(或序列顺序)对于数据很重要时,应该将数据存储在带有时间轴的 3D 张量中 ?...广播操作会自动应用于从 a 到 n-1 的轴 在 Numpy、Keras、Theano 和 TensorFlow 中,都是用 * 实现逐元素乘积，在 Numpy 和 Keras 中,都是用标准的 dot...因此，对于具有多个损失函数的网络，需要将所有损失函数取平均，变为一个标量值 一个 Keras 工作流程 定义训练数据: 输入张量和目标张量 定义层组成的网络(或模型),将输入映射到目标 配置学习过程...可见训练损失每轮都在降低，训练精度每轮都在提升，但验证损失和验证精度并非如此，这是因为我们遇到了过拟合的情况，可以采用多种方法防止过拟合，如增加数据样本，减少训练次数，减少网络参数等 使用训练好的网络对新数据进行预测...回归问题 预测一个连续值而不是离散的标签 当我们将取值范围差异很大的数据输入到神经网络中，网络可能会自动适应这种数据，但是学习肯定是困难的。
预测多条时间序列时，论文中提到可以对每条时间序序列进行category的编码，训练时进行embedding的学习 可以提取每条时间序列的时间特征，作为feature输入到模型 缺点： 没有attention...个人感觉这种让模型输出概率分布的方法特别适用于像金融数据这类具有较大不确定性的时间序列数据，这类数据上往往具有一些噪声，这就导致直接对未来数据做直接预测并不一定可靠，而对于预测概率分布的DeepAR模型...多重时间序列联合的问题的解决： 联合多重时间序列本身是一件挑战性十足的事，数据样本的不均衡导致了不同时间序列对于模型的影响程度是不同的。...例如,DeepAR 创建两个特征时间序列(一月中的某天和一年中的某天),其每周时间序列频率。它将这些派生的特征时间序列与您在训练和推理期间提供的自定义特征时间序列结合使用。...dynamic_feat（可选）— 一个或多个表示自定义特征时间序列（动态特征）向量的浮点值或整数的数组。如果设置此字段，则所有记录必须具有相同数量的内部数组（相同数量的特征时间序列）。
收敛 (convergence) 通俗来说，收敛通常是指在训练期间达到的一种状态，即经过一定次数的迭代之后，训练损失和验证损失在每次迭代中的变化都非常小或根本没有变化。...合页损失函数 (hinge loss) 一系列用于分类的损失函数，旨在找到距离每个训练样本都尽可能远的决策边界，从而使样本和边界之间的裕度最大化。...在依赖稀疏特征的模型中，L1 正则化有助于使不相关或几乎不相关的特征的权重正好为 0，从而将这些特征从模型中移除。与 L2 正则化相对。 L2 损失函数 (L₂ loss) 请参阅平方损失函数。...N NaN 陷阱 (NaN trap) 模型中的一个数字在训练期间变成 NaN，这会导致模型中的很多或所有其他数字最终也会变成 NaN。 NaN 是“非数字”的缩写。...很多类型的机器学习问题都需要时间序列分析，其中包括分类、聚类、预测和异常检测。例如，您可以利用时间序列分析根据历史销量数据预测未来每月的冬外套销量。
RNN的关键特性是它们在处理序列时具有“记忆”能力，这使得它们能够捕捉序列中的时间依赖关系。...门控循环单元（GRU）：GRU是LSTM的一种变体，它更简单，但同样能够有效地处理序列数据。循环神经网络的训练前向传播：在训练过程中，数据按照时间步向前进行传播，计算每个时间步的损失，并累加这些损失。...优化算法：使用如SGD、Adam等优化算法来最小化损失函数，从而优化模型参数。循环神经网络的典型应用文本生成：RNN可以用于生成诗歌、故事或其他形式的文本。...语音识别：RNN可以处理语音信号，将其转换为文本或其他形式的数据。时间序列预测：RNN可以用于股票价格预测、天气预报等时间序列数据的预测。机器翻译：RNN可以用于将一种语言的文本翻译成另一种语言。...输入序列的长度是10，每个时间步包含一个特征。我们使用均方误差作为损失函数，Adam优化器来训练模型。
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