TLDR：针对传统推荐算法存在的表征能力有限、不确定性等挑战，本文提出一种利用扩散模型进行序列推荐的工作，该工作能够实现高质量、多样性的推荐效果。...然而，在推荐系统领域，鲜有工作使用扩散模型实现高质量、多样性的推荐。...对此，武汉大学与南洋理工大学的科研人员合作探索使用扩散模型进行序列推荐，通过实验分析扩散模型相较于常见的基线模型如SASRec、VAE模型的性能表现，以及其训练、推理的效率和推荐的多样性。...尽管有工作使用多个向量表征建模用户多兴趣，但是选择合适数目的向量表征是一个启发式的过程，且该数目很难自适应的进行调整。因此，将用户多兴趣建模为分布表征可以有效缓解这一问题。 3....Approximator： 我们使用标准的Transformer作为逼近器的主体结构，同时基于扩散或逆扩散过程中目标商品的分布表征，建模序列商品的潜在表征分布和用户的多兴趣表征。
建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。 性能基准让您了解所有其他模型如何在您的问题上实际执行。 在本教程中，您将了解如何开发持久性预测，以便用Python计算时间序列数据集的性能基准级别。...准备好之后，您需要选择一个朴素的方法，您可以使用此方法进行预测并计算基准性能。 目标是尽可能快地获得时间序列预测问题的基线性能，以便您更好地了解数据集并开发更高级的模型。...这可以用于时间序列，但不可以用于时间序列数据集中与序列相关的结构。 与时间序列数据集一起使用的等效技术是持久性算法。 持久性算法使用前一时间步 的值来预测下一时间步 的预期结果。...我们使用前向验证方法来做到这一点。 不需要进行模型训练或再训练，所以本质上，我们按照时间序列逐步完成测试数据集并得到预测。...结论 在本教程中，您了解到了如何建立Python时间序列预测问题的基准性能。 具体来说，你了解到： 建立一个基线和你可以使用的持久化算法的重要性。 如何从头开始在Python中实现持久化算法。
本文介绍一种基于循环神经网络的关系抽取方法。...2) 双向RNN层 采用双向RNN层进行特征抽取，这里的双向RNN是最朴素的RNN模型，通过双向RNN建模输入序列的语义特征。循环神经网络是NLP中最基本的概念，这里就不再赘述了。...输入序列经过双向RNN层的特征抽取之后，得到一个输出序列[h1,h2,h3,...ht]，那么如何利用这些特征，得到一个句向量，来表征输入序列呢？...其中t表示输入序列的长度，M表示RNN的size。 总的来说，这个操作就是，对每一个维度，取t个特征向量中最大的值，得到一个维度为M的向量m，用来表征输入序列。 为什么最大池化能有效呢？...总结 本文介绍了一种基于循环神经的关系抽取的方法，总的来说，这个模型很简洁，但是效果却很好。 最大池化能够提升模型的性能，但是同时也会损失很多特征。
今天的推文，让各位读者发现如何使用LSTM网络的重量正则化和设计实验来测试其对时间序列预测的有效性。 01 测试环境 假定您已安装Python SciPy环境。...模型评估 将使用滚动预测场景，也称为步行模型验证。 测试数据集的每个时间步长将每次走一步。 将使用模型对时间步长进行预测，然后将测试集中的实际预期值用于下一个时间步长的预测模型。...在拟合模型并进行预测之前，在数据集上执行以下三个数据变换。 转换时间序列数据使其稳定。 具体来说，a lag=1差异来消除数据的增长趋势。 将时间序列转化为监督学习问题。...LSTM模型 我们将使用基于状态的LSTM模型，其中1个神经元适合1000个时期。 需要批量大小为1，因为我们将使用walk-forward验证，并对最终12个月的测试数据进行一步预测。...07 循环权重正则化 最后，我们也可以对每个LSTM单元的循环连接应用正则化。 在Keras中，通过将recurrent_regularizer参数设置为regularizer类来实现。
有些时候使用数字进行遍历，然后将数字转化成需要的进制数，再将进制数对应成需要的字符是一种非常有效的方法。 如： 输入一个正整数X，在下面的等式左边的数字之间添加+号或者-号，使得等式成立。...输入： 正整数，等式右边的数字 输出： 使该等式成立的个数 样例输入：5 样例输出：21 结题思路：每两个数字之间的空格都有三种选项：+/-/空，"空"代表不加符号。...将所有数字的符号用一个三进制的数来表示，用1代表+，2代表-，0代表空。
一、实验介绍 本实验实现了一个简单的循环神经网络（RNN）模型，并使用该模型进行序列数据的预测，本文将详细介绍代码各个部分的实现，包括模型的定义、训练过程以及预测结果的可视化。...通过循环将序列中的每个时间步的输出经过全连接层，并将结果添加到outs列表中。 使用torch.stack函数将outs列表中的结果在维度1上叠加，得到最终的预测结果，并返回预测结果和最终隐藏状态。...模型训练 使用正弦和余弦序列数据作为输入和目标输出，通过迭代训练，模型通过反向传播和优化器来不断调整参数以最小化预测结果与目标输出之间的损失。...优化器optimizer，使用Adam优化算法来更新模型的参数。 初始化隐藏状态h_state为None。 进行训练循环，共迭代300次： 生成输入数据和目标输出数据。...通过在每个迭代步骤中生成一个时间步长范围内的正弦和余弦函数值来构造序列数据。 将生成的数据转换为张量形式，并添加新的维度。 将输入数据通过模型进行前向传播，得到预测结果和最终隐藏状态。
muscle是最为广泛使用的多序列比对工具之一，其速度和准确度比clustal都要更加优秀，在几秒钟的时间就可以完成上百条序列的比对，而且用法简单。...xzvf muscle3.8.31_i86linux64.tar.gz mv muscle3.8.31_i86linux64 muscle chmod +x muscle 由于解压后的文件名很长，这里对文件进行了重命名...muscle的基本用法如下 muscle -in seqs.fa -out seqs.afa 输入序列为FASTA格式，如果输入序列中出现了gap, 会先去除这些gap, 然后在进行多序列比对。...muscle时，其默认参数设置就能够满足绝大部分的使用场景，只有对于较大的输入序列，才需要调整参数。...对于500条以下而且数据量小于1Mb的序列，可以直接使用该在线服务。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—
多序列比对不同于Blast的地方在于，Blast是局部比对，而多序列比对是全局比对。...-来使得序列对齐。...如果不习惯命令行的操作方式，也有在线服务可以使用。EBI提供的在线服务网址如下 https://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo/ ?...使用非常简单，输入序列，调整参数设置，然后提交即可。在输出结果中，还提供了颜色标记，进化树可视化等功能。 ? 通过Mview可视化多序列比对结果，示意如下 ?...也支持导出到Jalview软件中进行可视化。 通过Phylogenetic Tree可以查看进化树的结果，默认采用NJ法建树，示意如下 ?
对于几千条序列的多序列比对，无论是从准确度还是运行速度上考虑，muscle通常都是最佳选择。但是muscle 的内存优化做的并不好，如果所需内存超出了机器内存，此时可以考虑mafft 这个工具。...该软件的基本用法如下 mafft input > output input为fasta格式的输入序列文件，output为fasta格式的输出结果文件。...mafft 支持核酸和蛋白序列的多序列比对，内置了多种序列比对算法， 可以分为以下3大类别 consistency based methods iterative refinment methods progressive...retree 1 input_file > output_file FFT-NS-2 用法如下 mafft --retree 2 input_file > output_file 如果在比对时，不知道如何选取合适的算法...，可以使用以下设置 mafft --auto input > output 软件会根据输入序列的特征，自动选择合适的算法。
它的设计思路非常巧妙,摒弃了目前流行的转换器(Transformer)结构，而是采用了编码器-解码器的框架，使用简单的多层感知器(MLP)网络来完成编码和解码的工作。 那它是如何工作的呢?...然后，这个组件会在整个网络中重复使用，以进行编码、解码和预测。 了解编码器 在这一步中，模型会将时间序列的过去和协变因素映射到一个密集的表示中。 第一步是进行特征投影。...使用 TiDE 进行预测 现在，让我们在一个小型预测项目中应用 TiDE，并将其性能与 TSMixer 进行比较。...这是文献中广泛使用的时间序列预测基准。它与其他协变量一起跟踪电力变压器的每小时油温，是进行多元预测的绝佳场景。 导入库并读取数据 第一步自然是导入项目所需的库并读取数据。...然后，模型会对这个学习到的内部表示进行解码，从而生成对未来时间步的预测值。 由于TiDE模型结构仅包含全连接层，因此相比循环神经网络等复杂模型，它的训练时间更短。
在本教程中，您将了解如何在LSTM网络中使用Dropout，并设计实验来检验它在时间序列预测任务上的效果。...完成本教程后，您将知道： 如何设计一个强大的测试工具来评估LSTM网络在时间序列预测上的表现。 如何设计，执行和分析在LSTM的输入权值上使用Dropout的结果。...如果您对配置Python环境存在任何问题，请参阅： 如何使用Anaconda设置Python环境进行机器学习和深度学习 对LSTM和序列预测不了解？...数据准备 在我们用数据集训练模型之前，我们必须对数据进行一些变换。 在训练和预测之前，我们需要进行对数据集执行以下三个操作。 使时间序列数据变为稳定序列。具体而言，进行一次差分以消除数据的增长趋势。...递归神经网络正则化方法 Dropout在递归神经网络中的基础理论应用 利用Dropout改善递归神经网络的手写字迹识别性能 概要 在本教程中，您了解了如何使用带有Dropout的LSTM模型进行时间序列预测
其中一个为时间序列预测任务量身定制的库是skforecast。 在本文中，将介绍skforecast并演示了如何使用它在时间序列数据上生成预测。...skforecast库的一个有价值的特性是它能够使用没有日期时间索引的数据进行训练和预测。 数据集 我在本文中使用的数据集来自Kaggle，它通过加速度计数据提供了一个全面的窗口来了解各种体育活动。...所以对五个模型进行超参数调优和选择滞后是一个简单的过程。...步长指定进入未来进行预测的步数。它表示预测范围或模型应该预测的时间步数。...如果您正在寻找一种轻松有效的方法来探索时间序列预测，skforecast是一个非常好的选择。
序列化是指，把存储在内存中的对象，转存到磁盘或者其他存储介质上的过程。 反过来，从磁盘等存储介质上将已经序列化的对象加载到内存之中的过程叫做反序列化。...python中的pickle模块可以帮助我们实现序列化和反序列化的过程。 pickle.dumps()可以直接将对象序列化为bytes，我们可以再对已经序列化之后的bytes进行操作。...pickle.dump则会直接将任意对象序列化为bytes并存储到文件之中。...with open('xxx.data', 'wb') as f: pickle.dump(xxx, f) 当然，我们也可以进行反序列化操作。 比如。...需要注意的是，pickle的序列化与反序列化的操作只能用于python而不能被其他语言读取。此外，我们还必须要注意python版本问题，因为，不同版本的python之间可能存在兼容性问题。
创建目录和编译这个消息类型输出到该目录，包名是message mkdir $GOPATH/src/message;protoc --go_out $GOPATH/src/message orders.proto 编写go文件进行序列化和反序列化刚才生成的包里的类型结构体数据...message.Orders{ OrderId: proto.Int32(1), Title: proto.String("第一个订单"), } //序列化成二进制数据...ordersBytes, _ := proto.Marshal(orders) //反序列化二进制数据 twoOrders := &message.Orders{} proto.Unmarshal
对于每个分割，使用k-1个集合的训练数据训练模型。然后使用剩余数据对模型进行验证。然后，对于每一次拆分，模型都会在剩余集合上打分。分数是各部分的平均值。...一序列的空白。在窗口2–4中，由于测试数据取自序列的中间部分，因此训练序列中存在差距。...每个折的训练序列和测试序列的大小是恒定的。...但是，训练序列的长度会随着时间的推移而增长，每个后续折都会保留完整序列历史。每个折的测试序列长度是恒定的。...ForecastingGridSearchCV( forecaster, strategy="refit", cv=cv, param_grid=param_grid ) 左右滑动查看 然后可以拟合，并使用该方法进行预测
不要使用这方法传输重要的信息, 因为是明文传输。 使用Intent的putExtra()方法携带序列化的对象传输数据。...而序列化对象也有三种方法 使用Java提供的Serializable接口 使用Gson库转为为JSON字符串 使用Android提供的Parcelable接口 下面就介绍这三种方法的使用以及性能的对比。...接受数据 调用getSerializableExtra()方法来获取序列化对象 ? 0x02 JSON字符串 model层 跟平时定义实体类没有什么区别 ?...接受数据 调用getParcelableExtra方法来获取序列化对象 ? 0x04 性能对比 ?...综上所述： 要对对象进行序列化，最好使用Parcelable接口 小贴士 因微信不支持站内链接， 请点击【阅读原文】阅读完整的代码 作者：猴哥，公众号：极客猴。
1.for … in 循环 循环,遍历,迭代 都是指把容器中的数据一个一个获取出来 lst = [1,2,3,4,5] i = 0 while i<len(lst): print(lst[i]) i
Pickle序列化 python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。...通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储；通过pickle模块的反序列化操作，我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象 JSON(JavaScript Object...JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。...marshal marshal并不是一个通用的模块，在某些时候它是一个不被推荐使用的模块，因为使用marshal序列化的二进制数据格式还没有文档 化，在不同版本的Python中，marshal...也就是说，用python2.5序列为一个对象，用python2.6的程序反序列化 所得到的对象，可能与原来的对象是不一样的。
写作时间：2019-03-02 21:36:12 使用循环神经网络做手写数字识别 思路分析 做图像识别的使用卷积神经网络CNN是最好的选择，但是其实我们也可以使用循环神经网络RNN做，只是大部分时候没有卷积网络效果好...下面分析一下如何使用RNN做手写数字的识别。...数据的下载我们可以直接使用PyTorch中的torchvision.datasets提供的数据接口 对于每一张图像（28\times28）我们可以将图像的每一行看做一个样本，然后所有行排列起来做成一个有序序列...对于这个序列，我们就可以使用RNN做识别训练了。 下面的实现中使用一个LSTM+Linear层组合实现（不要使用经典RNN，效果不好），损失函数使用CrossEntropyLoss。...[使用循环神经网络做手写数字识别]
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
