将Transformer模型用于预测 / 张生荣

python量化之搭建Transformer模型用于股票价格预测

目录前言 1.Transformer模型 2.环境准备 3.代码实现 3.1. 导入库以及定义超参 3.2. 模型构建 3.3. 数据预处理 3.4. 模型训练以及评估 3.5. 模型运行 4.总结 ...

为什么训练误差比测试误差高很多? 一个Keras的模型有两个模式:训练模式和测试模式.一些正则机制,如Dropout,L1/L2正则项在测试模式下将不被启用. 另外,训练误差是训练数据每个batch的 ...

保存模型保存模型仅仅是为了测试的时候,只需要 torch.save(model.state_dict, path) path 为保存的路径但是有时候模型及数据太多,难以一次性训练完的时候,而且用的 ...

使用Keras训练好的模型用来直接进行预测,这个时候我们该怎么做呢?[我这里使用的就是一个图片分类网络] 现在让我来说说怎么样使用已经训练好的模型来进行预测判定把首先,我们已经又有了model模型, ...

目录学习前言载入模型思路实现代码学习前言在神经网络学习中slim常用函数与如何训练.保存模型文章里已经讲述了如何使用slim训练出来一个模型,这篇文章将会讲述如何预测. 载入模型思路载入模 ...

利用Tensorflow训练好的模型,图片进行预测和识别,并输出相应的标签和预测概率. 如果想要多张图片,可以进行批次加载和预测,这里仅用单张图片进行演示. 模型文件: 预测图片: 这里直接贴代码,都 ...

时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺 ...

目录神经网络学习小记录16——VGG16模型的复现详解学习前言什么是VGG16模型VGG网络部分实现代码图片预测学习前言学一些比较知名的模型对身体有好处噢! 什么是VGG16模型 VGG是由S ...

目录 Swin Transformer 整体架构 Swin Transformer 模块滑动窗口机制 Cyclic Shift Efficient batch computation for shi ...

目录 Bert Pre-training BERT Fine-tuning BERT 代码实现 Bert BERT,全称为“Bidirectional Encoder Representations ...

今年来人工智能的概念越来越火,AlphaGo以4:1击败李世石更是起到推波助澜的作用.作为一个开挖掘机的菜鸟,深深感到不学习一下deep learning早晚要被淘汰. 既然要开始学,当然是搭一个深度 ...

本文摘自 <深度学习原理与PyTorch实战> 我们将从预测某地的共享单车数量这个实际问题出发,带领读者走进神经网络的殿堂,运用PyTorch动手搭建一个共享单车预测器,在实战过程中掌握神 ...

前言最近一段时间都在处理电影领域的数据, 而电影票房预测是电影领域数据建模中的一个重要模块, 所以我们针对电影数据做了票房预测建模. 前期工作一开始的做法是将这个问题看待成回归的问题, 采用GBD ...

本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.MNIST手写识别问题 MNIST手写数字识别问题:输入黑白的手写阿拉伯数字,通过机器学 ...

数据准备数据集(JetRail高铁的乘客数量)下载. 假设要解决一个时序问题:根据过往两年的数据(2012 年 8 月至 2014 年 8月),需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量. imp ...

在本项目中,将会用Keras来搭建一个稍微复杂的CNN模型来破解以上的验证码.验证码如下: 利用Keras可以快速方便地搭建CNN模型,本项目搭建的CNN模型如下: 将数据集分为训练集和测试集,占比为 ...

大数据预测是大数据最核心的应用,是它将传统意义的预测拓展到"现测".大数据预测的优势体现在,它把一个非常困难的预测问题,转化为一个相对简单的描述问题,而这是传统小数据集根本无法企及 ...

预测是一件复杂的事情,在这方面做得好的企业会在同行业中出类拔萃.时间序列预测的需求不仅存在于各类业务场景当中,而且通常需要对未来几年甚至几分钟之后的时间序列进行预测.如果你正要着手进行时间序列预测,那 ...