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Boosting

1 Boosting算法的起源 Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法,这种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数。...Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。 Boosting的思想起源于 Valiant提出的 PAC ( Probably Approximately Correct)学习模型。...1990年, Schapire最先构造出一种多项式级的算法 ,对该问题做了肯定的证明 ,这就是最初的 Boosting算法。一年后 ,Freund提出了一种效率更高的Boosting算法。...转自：百度百科-Boosting 2 Boosting算法的发展 Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，也就是一种集成分类方法（Ensemble Method）。...循环迭代多次　　更新样本分布　　寻找当前分布下的最优弱分类器　　计算弱分类器误差率　　2.

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Boosting 简介--A (small) introduction to Boosting

A (small) introduction to Boosting https://codesachin.wordpress.com/tag/adaboost/ 这里翻译了一下这篇博客，对 boosting...介绍的很好 What is Boosting?...什么是 Boosting Boosting is a machine learning meta-algorithm that aims to iteratively build an ensemble...但是 Boosting 不是这样的。...How does Boosting work? ? 通常一个基于 Boosting 框架的回归算法工作流程如下： ?

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基于 boosting 原理训练深层残差神经网络

Learning Deep ResNet Blocks Sequetially using Boosting Theory....文章指出一种基于 boosting（提升）原理，逐层训练深度残差神经网络的方法，并对性能及泛化能力给出了理论上的证明。 1....背景 1.1 Boosting Boosting1 是一种训练 Ensemble 模型的经典方法，其中一种具体实现 GBDT 更是广泛应用在各类问题上。介绍boost的文章很多，这里不再赘述。...简单而言，boosting 方法是通过特定的准则，逐个训练一系列弱分类，这些弱分类加权构成一个强分类器（图1）。...作者这 1.1 节最后也提到，训练框架不限于 ResNet，甚至不限于神经网络。不知道用来训练普通深度模型效果会怎样，竞争 layer-wise pretraining 现在已经显得有点过时了。

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循环神经网络

学习目标目标了解序列模型相关概念掌握循环神经网络原理应用应用RNN原理手写一个RNN的前向和反向传播过程 4.1.1 序列模型 4.1.1.1 定义通常在自然语言、音频、视频以及其它序列数据的模型..._ 序列数据的输入输出长度不固定 4.1.2 循环神经网络循环(递归)神经网络（RNN）是神经网络的一种。RNN将状态在自身网络中循环传递，可以接受时间序列结构输入。...多对一：序列输入到输出，如情感分析，分类正面负面情绪多对多：序列输入到序列的输出，如机器翻译,称之为编解码网络同步多对多：同步序列输入到同步输出，如文本生成，视频每一帧的分类，也称之为序列生成这是循环神经网络的一些结构以及场景...g2(V{s_t}+b_{y})ot=g2(Vst+by) g1,g2g1,g2:表示激活函数，g1:tanh/relu, g2:sigmoid、softmax其中如果将公式展开：循环神经网络的输出值...4.1.6 总结掌握循环神经网络模型的种类及场景掌握循环神经网络原理输入词的表示交叉熵损失前向传播与反向传播过程

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循环神经网络

循环神经网络的神经网络体系结构，它针对的不是自然语言数据，而是处理连续的时间数据，如股票市场价格。在本文结束之时，你将能够对时间序列数据中的模式进行建模，以对未来的值进行预测。...为了向神经网络提供上下文信息，我们可以使用称为循环神经网络的体系结构。 2.循环神经网络（RNN）简介为了理解循环神经网络（RNN），我们首先来看一下图1所示的简单架构。...如图2所示，神经网络的前半部分的特征在于函数Z（t）= X（t）* W in，神经网络的后半部分形式为Y（t）= Z（t）* W out。...循环神经网络（RNN）与传统神经网络不同，因为它引入了转移权重W来跨越时间传递信息。图4显示了必须在RNN中学习的三个加权矩阵。 ? 图4 循环神经网络架构可以利用网络的先前状态来实现其优点。...3.实施循环神经网络当我们实施RNN时，我们将使用TensorFlow。如图4所示，你不需要手动构建网络，因为TensorFlow库中已经支持一些鲁棒（robust）的RNN模型。

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gradient boosting classifier_boosting算法有哪些

最近项目中涉及基于Gradient Boosting Regression 算法拟合时间序列曲线的内容，利用python机器学习包 scikit-learn 中的GradientBoostingRegressor...完成因此就学习了下Gradient Boosting算法，在这里分享下我的理解 Boosting 算法简介 Boosting算法，我理解的就是两个思想： 1）“三个臭皮匠顶个诸葛亮”，一堆弱分类器的组合就可以成为一个强分类器...　　而在Gradient Boosting算法中,这个shortcomings的表征就是梯度无论是Adaboost还是Gradient Boosting，都是通过这个shortcomings来告诉学习器怎么去提升模型...实际上是分类误差的一个函数 Gradient Boosting 和Adaboost不同，Gradient Boosting 在迭代的时候选择梯度下降的方向来保证最后的结果最好。...下面这个流程图是Gradient Boosting的经典图了，数学推导并不复杂，只要理解了Boosting的思想，不难看懂这里是直接对模型的函数进行更新，利用了参数可加性推广到函数空间。

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【现代深度学习技术】循环神经网络04：循环神经网络

于是基于循环计算的隐状态神经网络被命名为循环神经网络（recurrent neural network）。在循环神经网络中执行式(5)计算的层称为循环层（recurrent layer）。 ...有许多不同的方法可以构建循环神经网络，由式(5)定义的隐状态的循环神经网络是非常常见的一种。...值得一提的是，即使在不同的时间步，循环神经网络也总是使用这些模型参数。因此，循环神经网络的参数开销不会随着时间步的增加而增加。图1展示了循环神经网络在3个相邻时间步的计算逻辑。...在接下来的小节中，我们将基于循环神经网络实现字符级语言模型，并使用困惑度来评估这样的模型。小结对隐状态使用循环计算的神经网络称为循环神经网络（RNN）。...循环神经网络的隐状态可以捕获直到当前时间步序列的历史信息。循环神经网络模型的参数数量不会随着时间步的增加而增加。我们可以使用循环神经网络创建字符级语言模型。

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循环神经网络初探

前言循环神经网络初探不同于一张张独立的图像数据的处理，很多序列数据需要考虑到上下文信息，因此引入了循环神经网络(RNN)来进行序列数据的建模。...春恋慕 1.循环神经网络结构 1.1循环核通过不同时刻的参数共享，实现对时间序列的信息提取。上图所示为一个循环核，循环核中部拥有多个记忆体，可以指定记忆体的个数，改变记忆容量。...1.2循环核按时间步展开循环神经网络借助循环核提取时间特征后，送入全连接网络。yt层就是一个全连接网络，借助全连接网络完成序列数据的预测。...1.3循环计算层每个循环核构成一层循环计算层，循环计算层的层数向着输出方向增长。其中每个循环核的记忆体的个数是根据需求任意指定的。...2.循环网络的计算过程 2.1单个字母预测本章以字母序列预测为例，深入详细探讨循环神经网络的计算过程。字母预测任务：遇到a预测出b，遇到b预测出c，遇到c预测出d，遇到d预测出e，遇到e预测出a。

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循环神经网络RNN

循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是一种专门设计用于处理序列数据的人工神经网络，它在自然语言处理（NLP）、语音识别、时间序列预测、音乐生成等多个领域有着广泛的应用...与传统的前馈神经网络不同，RNN具有处理序列数据的能力，能够记住过去的信息，并利用这些信息影响当前的输出。...RNN的结构循环层：在RNN中，循环层包含一系列的神经元，每个神经元都有一个隐藏状态。在每个时间步，神经元接收当前的输入和前一时间步的隐藏状态，然后更新自己的隐藏状态，并产生一个输出。...循环权重：除了输入权重外，RNN还有循环权重，它决定了前一时刻的隐藏状态如何影响当前时刻的隐藏状态。...循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）在处理序列数据时非常有效，如文本、语音和音乐等。

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循环神经网络(RNN)

循环神经网络(recurrent neural network， RNN)，也叫递归神经网络。...循环神经网络通过使用带自反馈的神经元，能够处理任意市场的序列。循环神经网络比前馈神经网络更加符合生物神经网络的结构。循环神经网络已经管饭的应用于语音识别，语音模型以及自然语言生成等任务上。...理论上循环神经网络可以近似任意的动态系统。如下图1给出了循环神经网络的示例。 ?...简单循环神经网络我们先来看一个非常简单的循环神经网络，叫简单循环网络（Simple Recurrent Net-work，SRN）[Elman, 1990]。...，图2为按时间展开的循环神经网络。 ? 图2 按时间展开的循环神经网络梯度训练 ?

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循环神经网络（一） ——循环神经网络模型与反向传播算法

循环神经网络（一） ——循环神经网络模型与反向传播算法（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述这一章开始讲循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Network），是与卷积神经网络不同的神经网络结构...三、使用RNN原因使用RNN，而不是用标准的神经网络，主要原因如下： 1、输入、输出的长度可以不一样，可以只有一个输入而有多个输出，也可以有多个输入只有一个输出等。...这个特点是至关重要的，直接导致无法使用传统的神经网络，因为对于每个样本的训练都不一样。 ?

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循环神经网络（RNN）

什么是RNN 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络...**双向循环神经⽹络通过增加从后往前传递信息的隐藏层来更灵活地处理这类信息。**下图演⽰了⼀个含单隐藏层的双向循环神经⽹络的架构。 ? ?...在之前你已经见过对于前向传播（上图蓝色箭头所指方向）怎样在神经网络中从左到右地计算这些激活项，直到输出所有地预测结果。...其它类型的RNN **One to one：**这个可能没有那么重要，这就是一个小型的标准的神经网络，输入?然后得到输出?。...**One to many：**音乐生成，你的目标是使用一个神经网络输出一些音符。对应于一段音乐，输入?

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循环神经网络模型

一个标准的循环神经网络如图所示，在网络的每一个时间步ttt，它接受前一层的激活函数值a<t−1>a^{<t-1>}a和输入x<t>x^{<t>}...循环神经网络的反向传播同其他网络一致，按反方向计算导数，编程时框架会自动帮我们处理反向传播，但了解其基本原理也是有助益的。 ?

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【机器学习-神经网络】循环神经网络

在前面两篇文章中，我们分别介绍了神经网络的基础概念和最简单的MLP，以及适用于图像处理的CNN。从中我们可以意识到，不同结构的神经网络具有不同的特点，在不同任务上具有自己的优势。...这就是本文要介绍的循环神经网络（recurrent neural networks，RNN）。一、循环神经网络的基本原理我们先从最简单的模型开始考虑。...因此，这样重复的网络结构可以用图2中的循环来表示，称为循环神经网络。图2 RNN的循环表示 RNN的输入与输出并不一定要像上面展示的一样，在每一时刻都有一个输入样本和一个预测输出。...二、门控循环单元本节，我们就来介绍一种较为简单的设计——门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）。...在测试时，MLP同样只接受测试集第一个时间步的数据，以和GRU相同的方式进行自循环预测。

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循环神经网络（RNN）是如何循环的？

循环神经网络（RNN：Recurrent Neural Network）是一种主要用于处理和预测序列数据的神经网络。何为循环？...顾名思义，一个时序当前的状态又被输入到网络中，和下一时刻的输入一起被训练，形成了回路，称之为循环。...image.png RNN按时间的维度展开为前馈神经网络长这样： image.png 每个时刻有两个输入一个输出：输入上一时刻的状态参数和当前时刻的输入参数，输出当前时刻的训练结果。...为什么用循环神经网络处理时序问题？时序数据的时序信息往往也隐藏着重要的信息，当前时刻的数据与过往时刻的数据之间不是独立的，充分利用好之前时刻数据的隐藏信息，能够帮助我们更好地预测下一时刻的结果。...典型的循环神经网络：LSTM(长短时记忆网络) LSTM(long short-term memory)主要特点是长与短，指之前时刻的有用数据长度可以不一致，比如上面的例子，”小孩喜欢吃糖”对糖的预测只需要前面五个字

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Machine Learning -- Boosting

Boosting算法起源 Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。...在产生单个的基分类器时可用相同的分类算法,也可用不同的分类算法,这些算法一般是不稳定的弱分类算法,如神经网络(BP) ,决策树(C4.5)等。...(2)每次循环后提高错误样本的分布概率,分错的样本在训练集中所占权重增大,使得下一次循环的基分类器能够集中力量对这些错误样本进行判断。...,分错的样本在训练集中所占权重增大,使得下一次循环的弱学习算法能够集中对这些错误样本进行判断;Dt 总和应该为1 ; ③wt 为分类器的权值:准确率越高的分类器权重 w越大。...循环步骤1,2,3来继续训练多个分类器，只是其D值不同而已。

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集成学习boosting

Boosting 的核心思路是 — — 挑选精英。...大部分情况下，经过 boosting 得到的结果偏差（bias）更小。 ? 具体过程：通过加法模型将基础模型进行线性的组合。...Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。...Boosting：每个弱分类器都有相应的权重，对于分类误差小的分类器会有更大的权重。...并行计算： Bagging：各个预测函数可以并行生成 Boosting：各个预测函数只能顺序生成，因为后一个模型参数需要前一轮模型的结果。

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【现代深度学习技术】现代循环神经网络04：双向循环神经网络

二、双向模型如果我们希望在循环神经网络中拥有一种机制，使之能够提供与隐马尔可夫模型类似的前瞻能力，我们就需要修改循环神经网络的设计。...在来自Transformers的双向编码器表示（BERT）和情感分析：使用循环神经网络中，我们将介绍如何使用双向循环神经网络编码文本序列。...三、双向循环神经网络的错误应用由于双向循环神经网络使用了过去的和未来的数据，所以我们不能盲目地将这一语言模型应用于任何预测任务。...关于如何更有效地使用双向循环神经网络的讨论，请参阅情感分析：使用循环神经网络中的情感分类应用。小结在双向循环神经网络中，每个时间步的隐状态由当前时间步的前后数据同时决定。...双向循环神经网络与概率图模型中的“前向-后向”算法具有相似性。双向循环神经网络主要用于序列编码和给定双向上下文的观测估计。由于梯度链更长，因此双向循环神经网络的训练代价非常高。

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循环神经网络之LSTM

01 — 回顾昨天推送了循环神经网络LSTM的前半部分，说到构成其网络模型：输入层包含一系列时序：x0, x1, ..., xt，隐含层是实现 Long-term 记忆的关键，中间的单元不仅接受某个输入...03 — LSTM变形之GRU 对LSTM的有一种改动版本叫做带门的循环单元（Gated Recurrent Unit），简称为 GRU，在2014年由 Cho 等人提出，它将遗忘门和输入门结合为一个“...其输出 ht 的更新公式为：以上这些就是LSTM的分步解析，清楚这些后，我们基本就能了解LSTM的数据流动原理，以及介绍了2014年Cho提出的更简洁的LSTM版本GRU，接下来，介绍卷积神经网络和循环神经网络的实际应用

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几种循环神经网络介绍

基于图展开和参数共享的思想，我们可以设计各种循环神经网络。计算循环网络(将 x值的输入序列映射到输出值 o 的对应序列) 训练损失的计算图。损失L 衡量每个 o与相应的训练目标 v 的距离。...循环神经网络中一些重要的设计模式包括以下几种： 1. 每个时间步都有输出，并且隐藏单元之间有循环连接的循环网络，如上图所示。 2....每个时间步都产生一个输出，只有当前时刻的输出到下个时刻的隐藏单元之间有循环连接的循环网络。 3. 隐藏单元之间存在循环连接，但读取整个序列后产生单个输出的循环网络。...任何图灵可计算的函数都可以通过这样一个有限维的循环网络计算，在这个意义上上图的循环神经网络是万能的。...关于时间展开的循环神经网络，在序列结束时具有单个输出。这样的网络可以用于概括序列并产生用于进一步处理的固定大小的表示。

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