而在使用机器学习模型时，如传统的奇异值分解算法(SVD)，很有可能会判定其与“去年五大行裁员近3万”这种新闻具有较高的相似度，因而将其划分为负面新闻。 ...(经常遇见新股第一天的涨跌幅为空，或某交易日大单净流入为空。) ? 二.训练样本拼接 首先设置一个滑动窗口，本次实验中将滑动窗口设置为50个交易日。...归一化相关工作：因为神经网络激活函数的限制，需要在训练前将数据映射到0~1区间。本次试验中，对近两年的数据，获取其各项特征的最大值与最小值。设置归一化与函数，在样本拼接的同时将数据进行归一化。...设置滑动窗口sample_window = []，每次遍历一行特征数据，归一化后插入窗口末尾，当窗口大小满50时，计算3天后涨跌幅，拼接出一个训练样本，并将sample_window中第一个交易日的值弹出...使用了一年半的交易数据作为训练集，共有293个训练样本，训练140个epoch。最后训练出模型对测试集中的60个测试样本进行验证。预测误差如下图。 ?
本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 ---- 简单的介绍 时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。...sps= laorm head(sps) 将数据集拆分为训练集和测试集 与大多数分析中训练和测试数据集是随机抽样的不同，对于时间序列数据，观察的顺序确实很重要。...如前所述，LSTM 的默认激活函数是 sigmoid 函数，其范围为 [-1, 1]。下面的代码将有助于这种转换。请注意，训练数据集的最小值和最大值是用于标准化训练和测试数据集以及预测值的标准化系数。...时间步长：给定观察的单独时间步长。在此示例中，时间步长 = 1 特征：对于单变量情况，如本例所示，特征 = 1 批量大小必须是训练样本和测试样本大小的共同因素。...可以找到 LSTM 输入的一个很好的解释 # 将输入重塑为 3-维 # 指定所需的参数 bahse = 1 # 必须是训练样本和测试样本的公因子 ni = 1 # 可以调整这个，在模型调整阶段 #
2017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能 本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。...sps= laorm head(sps) 将数据集拆分为训练集和测试集 与大多数分析中训练和测试数据集是随机抽样的不同，对于时间序列数据，观察的顺序确实很重要。...如前所述，LSTM 的默认激活函数是 sigmoid 函数，其范围为 [-1, 1]。下面的代码将有助于这种转换。请注意，训练数据集的最小值和最大值是用于标准化训练和测试数据集以及预测值的标准化系数。...时间步长：给定观察的单独时间步长。在此示例中，时间步长 = 1 特征：对于单变量情况，如本例所示，特征 = 1 批量大小必须是训练样本和测试样本大小的共同因素。...可以找到 LSTM 输入的一个很好的解释 # 将输入重塑为 3-维 # 指定所需的参数 bahse = 1 # 必须是训练样本和测试样本的公因子 ni = 1 # 可以调整这个，在模型调整阶段 #
本文约1700字，建议阅读5分钟本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 全文链接：http://tecdat.cn/?...sps= laormhead(sps) 将数据集拆分为训练集和测试集 与大多数分析中训练和测试数据集是随机抽样的不同，对于时间序列数据，观察的顺序确实很重要。...如前所述，LSTM 的默认激活函数是 sigmoid 函数，其范围为 [-1, 1]。下面的代码将有助于这种转换。请注意，训练数据集的最小值和最大值是用于标准化训练和测试数据集以及预测值的标准化系数。...时间步长：给定观察的单独时间步长。在此示例中，时间步长 = 1。 特征：对于单变量情况，如本例所示，特征 = 1。 批量大小必须是训练样本和测试样本大小的共同因素。...# 将输入重塑为 3-维 # 指定所需的参数 bahse = 1 # 必须是训练样本和测试样本的公因子ni = 1 # 可以调整这个，在模型调整阶段 #==================== keras
然而，原始 EEG 信号的最后六秒被考虑用于 MI 分类。我们考虑了试验的六秒持续时间和试验中的多个较小的部分。在试验中滑动时间窗口的目的是发现分类准确性中最有效的持续时间。...在这项工作中，考虑了三个长度为 2、3 和 4 秒的窗口，以 250 ms 的步幅从训练和测试数据集中提取 EEG 片段。第一段从原始信号的第三秒开始，最后一段在试验结束时结束。...因此，分类精度预计会因预测窗口的长度和位置而异，如下所示。 图 10：考虑到滑动窗口的不同长度和位置，从 SDA 获得的特征。...正如所观察到的，该模型对右手图像运动的敏感度比左手更好。 滑动窗口的分类结果 在这里，我们讨论滑动窗口的位置对所提出方法的准确性的影响。...( a ) 数据集 II-III 的 2 秒滑动窗口 ( b ) 数据集 II-III 的 3 秒滑动窗口 ( c ) 数据集 II-III 的 4 秒滑动窗口，(d)数据集的 2 秒滑动窗口IV-2b
过去在场景文本检测中的工作一直以自下而上的方法为主，一般建立在笔画或字符检测上。它们可以粗略地分为两类，基于连接组件（CC）的方法和基于滑动窗口的方法。...对于每个预测，水平位置（xxx轴坐标）和kkk个锚点位置是固定的，可以通过将conv5中的空间窗口位置映射到输入图像上来预先计算。...4.1 基准数据集和评估标准 ICDAR 2011数据集[21]由229张训练图像和255张测试图像组成，图像以字级别标记。...它包含248张训练图像和239张测试图像。图像包含多种语言的文字，并且真实值以文本行级别标注。Epshtein等[3]引入了包含307张图像的SWT数据集，其中包含许多极小尺度的文本。...一个观察结果是Faster R-CNN也增加了原始RPN的召回率。这可能受益于Fast R-CNN的联合边界框回归机制，其提高了预测边界框的准确性。
如本文所述，以下链接的数据集有三个层次进行分类，即manufacturer、family和variant 层次。细粒度分类是variant级别的。...对于图像中的每个区域，Navigator通过对损失排序来预测该区域的信息量(如下所述)，并利用这些预测来提出信息最丰富的区域。现在的问题是：如何在图像中得到有用的可变长度的“区域”？...有几个进行区域建议的方法： i) 滑动窗口：滑动窗口中，你在所有固定大小的滑动图像的窗口上运行一个训练分类器，然后运行检测器来查看物体是什么。...缺点是速度慢，因为建议的区域一次只分类一个类别。 iii) Fast R-CNN：用分割算法进行区域建议，与R-CNN不同的是，所有建议的区域都使用卷积式滑动窗口实现同时分类。...iv) Faster R-CNN：使用区域建议网络，简称RPN，它需要锚(以不同的大小、尺度和长宽比分布在图像各处的边界框)和ground truth边界框来建议信息区域，而不是传统的分割算法。
左右滑动查看更多 01 02 03 04 红线是y输出，其余的点是x输入的序列。...plot(x, y) 预测测试数据 接下来，我们将把数据集分成训练和测试两部分，再次训练模型，预测测试数据。...fit(train_x,train_y) predict(test_x) 最后，我们将绘制原始测试数据的Y值和预测值。...plot(x, test_y) lines(x, y_pred) 在本教程中，我们已经简单了解了如何在R中用keras神经网络模型拟合回归数据。...---- 本文选自《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》。
在本文中，我们使用卷积长短期记忆（ConvLSTM）神经网络模型对交通事故预测问题进行了全面研究。8年来，爱荷华州的大型数据集中提取了许多详细的功能，如天气，环境，道路状况和交通量。...对整个爱荷华州的8年数据进行的大量实验表明，提出的框架可以做出相当准确的预测，并显着提高基线方法的预测准确性。...选择窗口的大小使得可以在合理的时间内训练模型，同时该区域仍然足够大以包括足够的训练样本。 在我们的例子中，我们选择一个大小为32×32的区域。 对于每一个区域的窗口，我们建立一ConvLSTM模型。...实验部分： 用过去7天的数据去预测后7天的交通事故数量。 14帧，7帧训练，7帧测试。前面2006-2012为训练集，2013作为测试集。 训练集中10%作为验证集。...创新点： 首次利用空间的多源数据、使用深度学习模型去预测 空间异质数据 将城镇结合起来，预测整体的下一时段的危险图，预测结果是次数。
但除了作为词嵌入的方法之外，它的一些概念已经被证明可以有效地创建推荐引擎和理解时序数据。在商业的、非语言的任务中。...它可以真正告诉你很多关于你自己的事情，并且在学术、人格和职业成功方面都具有预测能力。此处可以找到测试结果。 假设我的内向/外向得分为38/100。 我们可以用这种方式绘图： ?...这时我们就生产了数据集中的第一个样本，它会被用在我们后续的语言模型训练中。 接着，我们将窗口滑动到下一个位置并生产第二个样本: ? 这时第二个样本也生成了。...不用多久，我们就能得到一个较大的数据集，从数据集中我们能看到在不同的单词组后面会出现的单词: ? 在实际应用中，模型往往在我们滑动窗口时就被训练的。...但是我觉得将生成数据集和训练模型分为两个阶段会显得更清晰易懂一些。除了使用神经网络建模之外，大家还常用一项名为N-gams的技术进行模型训练。
：滑动窗口范例，其中分类器应用于密集的图像网格，可以追溯到过去的几十年。...尽管图像金字塔上的滑动窗口是主要的检测范式，随着特征金字塔的出现，多尺度特征图上的滑动anchor迅速主导了人脸检测。...通过随机抽取61个场景类别，将WIDER FACE数据集分为训练(40%)、验证(10%)和测试(50%)子集。...在图9中，我们在每个图例的末尾显示了IJB-C数据集上的ROC曲线以及FAR = 1e-6的TAR。我们采用两种技巧（即翻转测试和人脸检测得分来权衡模板中的样本），以逐步提高人脸识别的准确性。 ?...此外，将RetinaFace与state-of-the-art的实践相结合进行人脸识别后，显然可以提高准确性。数据和模型已公开提供，以促进对该主题的进一步研究。 ? ? ?
滑动窗口检测器的系统工作流程图。 下面是伪代码。我们创建很多窗口来检测不同位置的不同目标。要提升性能，一个显而易见的办法就是减少窗口数量。...按上述步骤得到一个 2×2 的特征图块，可以馈送至分类器和边界框回归器中。 Faster R-CNN Fast R-CNN 依赖于外部候选区域方法，如选择性搜索。...在测试中，Fast R-CNN 需要 2.3 秒来进行预测，其中 2 秒用于生成 2000 个 ROI。...更有效的方法是将窗口当做初始猜想，这样我们就得到了从当前滑动窗口同时预测类别和边界框的检测器。 ? 基于滑动窗口进行预测 这个概念和 Faster R-CNN 中的锚点很相似。...特征金字塔网络（FPN）是一种旨在提高准确率和速度的特征提取器。它取代了检测器（如 Faster R-CNN）中的特征提取器，并生成更高质量的特征图金字塔。 数据流 ?
测试集最近被划分为两类，一类是test-dev数据集用于研究者，一类是test-challenge数据集用于竞赛者。测试集的标签数据没有公开，以避免在测试集上过拟合。...n$ bins（对于不同大小图片是固定的），那么SPP层采用一种滑动窗口池化，窗口大小$win\_size=\lceil a/n\rceil $，步为$stride=\lfloor a/n\rfloor...分类器而不是SVM分类器，而且训练过程是单管道的，因为Fast R-CNN将分类误差和定位误差合并在一起训练，定位误差采用smooth L1 而不是R-CNN中的L2。...然后在这个特征图上采用一个N* N（文中是3* 3）的滑动窗口，对于每个滑窗位置都映射一个低维度的特征（如256-d）。然后这个特征分别送入两个全连接层，一个用于分类预测，另外一个用于回归。...其实还有另外一中近似联合训练策略，将RPN的2个loss和Fast R-CNN的2个loss结合在一起，然后共同训练。
但除了作为词嵌入的方法之外，它的一些概念已经被证明可以有效地创建推荐引擎和理解时序数据。在商业的、非语言的任务中。...它可以真正告诉你很多关于你自己的事情，并且在学术、人格和职业成功方面都具有预测能力。此处可以找到测试结果。 假设我的内向/外向得分为38/100。...不用多久，我们就能得到一个较大的数据集，从数据集中我们能看到在不同的单词组后面会出现的单词: 在实际应用中，模型往往在我们滑动窗口时就被训练的。...但是我觉得将生成数据集和训练模型分为两个阶段会显得更清晰易懂一些。除了使用神经网络建模之外，大家还常用一项名为N-gams的技术进行模型训练。...负例采样 回想一下这个神经语言模型计算预测值的三个步骤： 从计算的角度来看，第三步非常昂贵 - 尤其是当我们将需要在数据集中为每个训练样本都做一遍（很容易就多达数千万次）。
由于目标可能在图片上的任意位置，而且大小不定，因此使用滑动窗口的策略对整幅图像进行遍历，而且需要设置不同的长宽。...非最大值抑制NMS 在上述过程中（首先使用selective search提取测试图像的2000个proposals，然后将所有proposal图像拉伸到合适的大小并用CNN进行特征提取，得到固定长度的特征向量...Bounding-box Regression训练的过程中，输入数据为N个训练对 ? 其中 ?...表示groundtruth的位置，regression的目标就是学会一种映射将P转换为G。 其中将t看做label，他表示p和g之间的关系，当模型参数训练出来之后，就可以通过p来预测g的位置了。...其实真正的输入是这个窗口对应的CNN特征，也就是R-CNN中的Pool5feature（特征向量）这就是深度学习的特征吧，就是无限模拟接近label
对于每个单元和时间窗口，选择该窗口的峰值活动数作为特征向量提供给分类器进行分类。滑动窗口为500 ms(宽度)，步长为100 ms。每个滑动窗口的分类器预测被发送给投票人，以执行最终的预测(见图1)。...a) KNN 分类器 将长度为192的特征向量(该时间窗口内每个单元的总峰值数)输入分类器，通过其与训练数据中的样本的接近度(欧氏距离)来预测其类别。这里使用了K = 4的KNN分类器。...(b) 整个实验在不投票（滑动窗口）、累积窗口和基于投票（具有基于准确性的权重）中的准确性。 (c) 所有记录会话中 a 和 b 部分显示的所有曲线的平均精度箱形图 图 5....(a) 不同投票权重集的响应阶段的准确性。 (b) 响应阶段在不投票（滑动窗口）、累积窗口和基于投票（具有基于准确性的权重）中的准确性。...通过结合时间历史（基于投票的滑动窗口和累积窗口方法），而不是独立分析每个时间窗口，展示了预测准确性的显着提高。
我们在公共数据集上测试了所提出的系统，并将其与许多最新的VIO系统进行了比较。实验结果表明，我们提出的系统不仅能够产生准确的跟踪结果，而且能够以更为稳健的方式实现。...最后，说明了系统如何将新帧条件性地标记为关键帧，并在滑动窗口中进行优化或清除，以应对低位移问题。 B....最终根据共识集的质量选择出最佳的内点集，从而确保匹配的稳健性和准确性。 2D-2D匹配阶段：系统描述了在滑动窗口策略中如何处理无法跟踪的地标，以及如何补充新的地标以保持足够的数量。...子关键帧的滑动窗口 正如之前介绍的，我们不能填充滑动窗口以容纳纯旋转帧，也不能丢弃纯旋转帧，因为它们必须保留以持续估计IMU偏差，在系统中引入了一个子帧机制，允许一个关键帧携带一组子帧，如图6中每种情况的下部分所示...滑动窗口结构中的帧管理策略 添加新帧时，滑动窗口中的最后一个关键帧始终是一个N-帧。 在同一子帧窗口中，不会同时存在N-帧和R-帧。
本文中将简单总结YOLO的发展历史，YOLO是计算机视觉领域中著名的模型之一，与其他的分类方法，例如R-CNN不同，R-CNN将检测结果分为两部分求解：物体类别（分类问题），物体位置即bounding...单阶段目标检测器，本文的YOLO（You Only Look Once），通过创建输入图像的特征图、学习类别概率和整个图像的边界框坐标，将目标识别视为一个简单的回归问题。算法只运行一次。...该算法将目标检测定义为单个回归问题。将每个给定的图像划分为一个 S * S 网格系统，该网格系统是图像的子集或一部分，每个网格通过预测网格内对象的边界框数量来识别对象。...YOLO 工作流程如下图所示： 为了识别图像中的不同对象及其位置，使用多尺度滑动窗口扫描整个图像，因为对象可以在图像的每个部分以不同的大小显示。...它将不同的数据集 ImageNet 和 COCO 结合起来，以提供更大量的分类数据，扩大检测模型的范围，并提高召回率 。COCO 用于目标检测，包含 80 个类别的 100,000 张图像。
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