本次股价的预测三层:卷积层——池化层——全连接神经网络 用20天的股价预测第21天的股价 用mse计算和真实数据的误差 三、代码实现 (1)数据集准备 在finance.yaoo.com 这个网站下载用到的数据集 这次预测股价用到的是苹果的股价预测 直接输入AAPL搜索 下载完成是一个csv文件,我们这里用5年的股价 每天的收盘价来...
目录 收起 单步时序问题 一维卷积 WaveNet 因果卷积 拓展卷积 补充材料 CNN当前主要用于解决图像相关的问题,但它同样可以处理时序问题。 单步时序问题 单步预测的时序问题可以表示如下: y^i,t+1=f(yi,t−k:t,xi,t−k:t,si) 上式中, i 表当前实体,如销量预测中的某个商品、交通预测中的某条道路...
在某种意义上,这相当于与一个形状的输入张量(input_size, nr_input_channels)和一个形状的内核张量(kernel_size, nr_input_channels)进行2D卷积,如下图所示。它仍然是一维的因为窗口只沿着一个轴移动,但是我们在每一步都有一个二维卷积因为我们使用的是一个二维核矩阵。 对于本例,我们选择nr_input_channels等于2...
我们可以看到具有扩展卷积的前瞻性时间块如何通过处理来自未来协变量的信息来帮助告知输出。 最后,BiTCN使用学生t分布来构建预测周围的置信区间。 使用BiTCN进行预测 下面我们将BiTCN与N-HiTS和PatchTST一起应用于长期预测任务。 我们用它来预测一个博客网站的每日浏览量。该数据集包含每日浏览量,以及外生特征,如新文章...
上世纪60年代,Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究,提出了感受野这个概念,到80年代,Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念,可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络,神经认知机将一个视觉模式分解成许多子模式(特征),然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理,它试图将视觉系统模型化,使其能够在即使...
CBAM(CBAM-CNN)是一种用于计算机视觉领域的卷积神经网络结构,它能够有效地从图像中学习关注和调整。CBAM模型结合了通道注意力模块(Channel Attention Module)和空间注意力模块(Spatial Attention Module)两个部分,用于提升卷积神经网络的性能。 通道注意力模块(CAM)旨在通过学习不同通道之间的相关性,为每个通道分配适当的...
然后让卷积神经网络对这些图片进行学习，从而构建出蛋白质的3D结构。但这是一种从局部开始进行预测的方式，很有可能会忽略蛋白质结构信息的长距离依赖性。而Attention的特点刚好可以弥补这一缺陷，它是一种模仿人类注意力的网络架构，可以同时聚焦多个细节部分。这样可以使得框架预测的结果更加全面、准确。在CASP13中，...
简介:使用2D卷积技术进行时间序列预测 1D卷积预测方法 另一种预测时间序列的方法是使用一维卷积模型。1D卷积使用一个过滤窗口并在数据上循环该窗口以产生新的输出。根据所学的卷积窗参数,它们可以像移动平均线、方向指示器或模式探测器一样随时间变化。 step 1 ...
【导读】时空预测在天气预报、运输规划等领域有着重要的应用价值。交通预测作为一种典型的时空预测问题,具有较高的挑战性。以往的研究中主要利用通行时间这类交通状态特征作为模型输入,很难预测整体的交通状况,本文提出的混合时空图卷积网络,利用导航数据大大...
用全卷积网络做密集预测（dense prediction），优点很多。但现在，你可以试试Vision Transformer了——英特尔最近用它搞了一个密集预测模型，结果是相比全卷积，该模型在单目深度估计应用任务上，性能提高了28%。其中，它的结果更具细粒度和全局一致性。在语义分割任务上，该模型更是在ADE20K数据集上以49.02%的mIoU...