量化
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python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经机器翻译
在本文中，我们将看到如何创建语言翻译模型，这也是神经机器翻译的非常著名的应用。我们将使用seq2seq通过Python的Keras库创建我们的语言翻译模型。 假定您对循环神经网络（…
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matlab使用贝叶斯优化的深度学习：卷积神经网络CNN
此示例说明如何将贝叶斯优化应用于深度学习，以及如何为卷积神经网络找到最佳网络超参数和训练选项。 要训练深度神经网络，必须指定神经网络架构以及训练算法的选项。选择和调整这些超参数可能…
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R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析
导入 自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式。通过以下方式使用给定的数据（或数据样本）对SOM进行“训练”： 定义…
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Python使用神经网络进行简单文本分类
深度学习无处不在。在本文中，我们将使用Keras进行文本分类。 准备数据集 出于演示目的，我们将使用 20个新闻组 数据集。数据分为20个类别，我们的工作是预测这些类别。如下所…
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用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
介绍 在本文中，我们将看到如何开发具有多个输出的文本分类模型。我们开发一个文本分类模型，该模型可分析文本注释并预测与该注释关联的多个标签。多标签分类问题实际上是多个输出模型的子集。…
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python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译
在本文中，我们将看到如何创建语言翻译模型，这也是神经机器翻译的非常著名的应用。我们将使用seq2seq通过Python的Keras库创建我们的语言翻译模型。 假定您对循环神经网络（…
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使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型。 与回归预测建模不同，时间序列还增加了输入变量之间序列依赖的复杂性。 用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆…
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R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化
神经网络一直是迷人的机器学习模型之一，不仅因为花哨的反向传播算法，而且还因为它们的复杂性（考虑到许多隐藏层的深度学习）和受大脑启发的结构。 神经网络并不总是流行，部分原因是它们在某…
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matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类
本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入网络，并根据序列数据…
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SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型
什么是神经网络？ 人工神经网络最初是由研究人员开发的，他们试图模仿人脑的神经生理学。通过将许多简单的计算元素（神经元或单元）组合成高度互连的系统，这些研究人员希望产生诸如智能之类的…
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Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型
分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试。在本文中，鉴于银行客户的某些特征，我们将…
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长短期记忆网络LSTM在时间序列预测和文本分类中的应用
长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络，可以成功地训练非常大的体系结构。 什么是LSTM？ LSTM代表长短期记忆网络，在深度学习领域使用。它是各种循环…
