摘要 多步（尺度）預(yù)測通常包含一個復(fù)雜的輸入組合——包括靜態(tài)（即時不變）協(xié)變量、已知的未來輸入柳沙，以及其他僅在過去觀察到的外生時間序列——沒有任何...

傳統(tǒng)表達：one-hot 將每個詞表示為一個長長的向量腥光。詞袋：所有詞的不重復(fù)構(gòu)成梨州。 這樣做的缺陷：忽略了句子詞頻信息；面臨高維困境（文本維度隨著...

隱狀態(tài) 記憶儲存：h可以對序列數(shù)據(jù)提供特征，然后再轉(zhuǎn)化為輸出慈参。 U、W：權(quán)值矩陣刮萌；b：偏置項懂牧；f：激活函數(shù)，在RNN中一般使用tanh尊勿。 一個箭...

簡介 在深度RNN中僧凤，由于多hidden layer，存在梯度爆炸和梯度消失的問題元扔。而停止學(xué)習(xí)躯保，RNN會忘記在長序列中學(xué)習(xí)到的東西，僅擁有短期記...

卷積 在聽沈華偉老師講授GCN中澎语，他回顧了卷積操作途事，也讓我對卷積更深的認識。例如他有講到擅羞，卷積操作尸变，實質(zhì)上輸入數(shù)組與卷積核作“卷積操作”，這里的...

初學(xué)者在調(diào)用keras時，不需要糾結(jié)于選擇tf.keras還是直接import keras历筝，現(xiàn)如今兩者沒有區(qū)別酗昼。從具體實現(xiàn)上來講，Keras是T...

one-hot encoding 關(guān)于one-hot編碼的具體介紹梳猪，可以參考我之前的一篇博客麻削，博客地址：特征提取方法: one-hot 和 IF...