FPP2学习笔记11.3节neural network models

最新推荐文章于 2024-02-06 08:38:17 发布
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分类专栏： 机器学习算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lww1993/article/details/103660056
本文探讨了神经网络自回归(Neural Network Autoregression)在预测领域的应用,它通过使用与目标变量相关的变量进行预测,并介绍了基于此方法的区间估计采用的bootstrap技术,利用历史数据分布模拟未来情况。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 普通的神经网络是通过将最初的explanotary variables进行一层一层的变换，生成新的explanotary variables来对response variable进行预测；

2. Neural network autoregression是将上述的explanotary variables换成与Y_t相关的Y_{t-1},Y_{t-2},\cdots,Y_{t-p}, Y_{t-M}, Y_{t-2M},\cdots,Y_{t-kM}的量，对Y_t进行预测；

3. 基于neural network autoregression的区间估计采用的是bootstrap的方法，即用历史的\epsilon_t的分布情况来模拟未来的分布情况。

无需校准！通用！辅助摄像头让FPP系统校准更加高效!
3D视觉工坊
04-11 166
结构光投影技术是一种代表性的主动方法，用于三维重建，但许多研究人员在复杂的投影仪校准过程中面临挑战。为了解决这个复杂性，我们使用了一个额外的摄像头，暂时称为辅助摄像头，来消除对投影仪校准的需求。辅助摄像头帮助构建合理的模型方程，使得能够基于绝对相位信息生成世界坐标。一旦校准完成，辅助摄像头就可以被移除，减轻了遮挡问题，使系统能够保持其紧凑的单摄像头、单投影仪设计。我们的方法不仅解决了数字条纹投影系统中校准投影仪的常见问题，而且增强了利用条纹投影的各种形状的三维成像系统的可行性，而无需复杂的投影仪校准过程。
redis学习笔记（四）- 缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透
最新发布
小凯小凯的博客
03-31 1041
黑名单使用缓存击穿。
神经网络语言模型（Neural Network Language Model，NNLM）
金石软件
01-09 2241
NNLM 通过学习文本序列中的词汇之间的概率关系，能够捕捉到语言的结构和语境，从而能够生成自然语言文本或进行其他与语言相关的任务。嵌入层用于将输入的单词转换为连续向量表示，隐藏层用于学习输入序列的语言结构，而输出层则输出下一个单词的概率分布。具体而言，NNLM 试图最大化给定前文单词的条件下，下一个单词出现的概率。NNLM 的输入是一个固定长度的前文单词序列，用于预测下一个单词。每个单词通常由其词嵌入（word embedding）表示，这是一个固定维度的实数向量，它将单词映射到连续的向量空间中。
neural network model
珲太狼
08-14 551
utilities: 1. neural control in dynamic routing M. Baglietto, T. Parisini, R. Zoppoli, “Distributed-Information Neural Control: the Case of Dynamic Routing in Traffic Networks”, IEEE Transactions on
The Graph Neural Network Model
qq_36428318的博客
01-11 1878
摘要 - 在几个科学和工程领域的数据之间的许多潜在关系，例如计算机视觉，分子化学，分子生物学，模式识别和数据挖掘，可以用图表来表示。 在本文中，我们提出了一种新的神经网络模型，称为图形神经网络（GNN）模型，它扩展了现有的神经网络方法，用于处理图域中表示的数据。 该GNN模型可以直接处理大多数实际有用的图形类型，例如非循环，循环，有向和无向，它实现了将图形和其中一个节点映射到一个欧几里德空间的函数...
sklearn(二十三)：Neural network models (supervised)
u014765410的博客
10-12 311
Note that：本节中所要讨论的function不适用于large scale dataset training。 看了一下，基本都是最基础的知识，就提几点需要特别注意的地方。 首先，看一下 Multi-layer Perceptron，他可以用于classification，也可以用于regression，用于regression时，output没有activation function，直...
神经网络语言模型 -- Neural Network Language Model
fengzhou_的博客
05-04 3135
神经网络语言模型(Neural Network Language Model) 模型介绍 2003年，Bengio首次提出Neural Network Language Model(NNLM), 开创了神经网络运用在语言模型的先河，论文 《A Neural Probabilistic Language Model》 上一章提到传统的统计语言模型的缺点，在高维的情况下，由于N元组的稀疏问题，传统的语...
机器学习笔记三——模型评估与选择2——性能度量(分类问题）
weixin_45666566的博客
06-09 3115
适用于分类问题中的性能度量1、错误率和精度2、查准率，查全率，F13、ROC 与 AUC 对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评价标准，这就是性能度量 （performance measure）。 性能度量反映了任务需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果。这意味着模型的‘好坏’是相对的，什么样的模型是好的，不仅取决于算法和数据，还决定于任务需求。 在预测任务中，给定数据集 D=(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,
R语言学习笔记之数据清洗与整理（三）
weixin_50293728的博客
05-28 2002
内容选自 张敬信老师——玩转数据处理120题（R语言tidyverse版本） 对笔记内容进行了注释，方便日常学习使用
fpp2中求每月的平均值
05-27
在fpp2中，可以使用`fpp2::ausair`数据集来演示如何求每月的平均值。`ausair`是一个包含澳大利亚国内航空客运量的季节性时间序列数据集。 下面的R代码演示了如何使用fpp2包中的`aggregate_ts()`函数来计算每月的...
图神经网络模型 The Graph Neural Network Model
明远
01-12 3万+
Abstract 数据包含许多潜在关系可以表示为图，这些数据存在于科学和工程的众多领域，比如计算机视觉、分子化学、分子生物、模式识别以及数据挖掘。本文提出了一种新型的神经网络模型，称为图神经网络(GNN)模型，对现有的神经网络模型进行了拓展，适用于处理可以表示为图的数据。GNN模型通过一个函数τ(G,n)∈Rm\tau(G,n) \in \mathbb{R}^mτ(G,n)∈Rm将图GGG和其中的...
Scikit-Learn 1.4使用指南：无监督学习 神经网络模型（无监督）Neural network models (unsupervised)
数智笔记
02-06 954
它的目标是降低模型偏好的联合状态的能量，从而使其保持与数据一致。这意味着输入数据应该是二进制的，或者是介于0和1之间的实值，表示可见单元打开或关闭的概率。这是字符识别的好模型，因为它关注的是哪些像素是活跃的，哪些是非活跃的。因此，该模型的参数由连接的权重以及每个可见单元和隐藏单元的一个截距（偏置）项参数化，为了简化起见，该图像中省略了这些参数。一词指的是模型的二分结构，禁止隐藏单元之间或可见单元之间的直接相互作用。，它假设输入要么是二进制值，要么是介于0和1之间的值，每个值编码了特定特征打开的概率。
跟着Leo机器学习实战：sklearn之Neural network models
热衷开源的Boy
02-25 588
1.17. Neural network models sklearn框架 函数导图 1.17.1. Multi-layer Perceptron 1.17.2. Classification from sklearn.neural_network import MLPClassifier X = [[0., 0.], [1., 1.]] y = [0, 1] clf = MLPClassifie...
【每周一文】A Primer On Neural Network Models for NLP
fangqingan_java的专栏
11-20 1901
概述 该文概要介绍了一些神经网络模型如何应用到NLP相关的任务上，对于想使用神经网络技术来解决NLP相关任务的初学者非常有帮助，可以当做一个综述文章来读。主要介绍以下几个主要知识点： 1. 神经网络问题建模和求解 2. NLP问题建模 3. NLP中应用的神经网络结构 4. 总结 神经网络问题建模 用机器学习模型解决实际问题时，需要解决三个主要问题输入输出
Neural Network（神经网络）基本概念
vonjor
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Autoregression Convolutional Neural Network for Asynchronous Time Series 目的是通过AR模型和CNN的结合，对已有时间序列预测未来 目的是通过AR模型和CNN的结合，对已有时间序列预测未来 AR：autoregression https://www.cnblogs.com/super-zhang-828/p/7106970.h...
一文看懂25个神经网络模型
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04-27 1755
1 图神经网络（原始版本） 图神经网络现在的威力和用途也再慢慢加强 我从我看过的最原始和现在慢慢最新的论文不断写上我的看法和见解 本人出身数学 所以更喜欢数学推导 第一篇就介绍图神经网络想法的开端 之后的图神经网络模型 都是基于此慢慢改进。 2 能处理的领域 针对常见的旅行者问题 社交网络 分子结构 等等常见的非结构化数据皆能进行处理 不同点在于你g（x） 即输出函数如何设...
【译：scikit learn学习】有监督的神经网络模型Neural network models (supervised)
sinat_33400946的博客
04-17 5187
参考：http://scikit-learn.org/stable/modules/neural_networks_supervised.html#neural-networks-supervised
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