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2022 PRML Stock Prediction

关于RNN（循环神经网络）（简略了解）： https://zhuanlan.zhihu.com/p/105383343 关于LSTM（长短期记忆网络）以及GRU： Q1：LSTM如何实现长短期记忆？（《百面深度学习》p54）　　一般的RNN（循环神经网络）中，一般是参数共享的【1】，存在对于短期的数据敏感，但是对于长期数据不敏感的问题。LSTM能解决这个问

推理(Inference)与预测(Prediction)

在机器学习的背景下，很多人似乎混淆了这两个术语。这篇文章将试图澄清我们所说的这两个词是什么意思，每一个词在哪里有用，以及它们是如何应用的。在这里，我将举几个例子来直观地理解两者之间的区别。推理和预测这两个术语都描述了我们在监督下从数据中学习的任务，以便找到一个描述自变

Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction阅读笔记

动机本文是2019年AAAI上的一篇论文，提出了经典的深度学习推荐模型DIEN。之前的工作大多数是直接将用户的行为序列建模为用户的兴趣，没有具体为这些行为背后的潜在兴趣进行建模。本文提出的DIEN模型使用兴趣提取层和兴趣演变层更好地建模用户兴趣。DIN和DIEN都是阿里团队提出的模型，

DIMP：Learning Discriminative Model Prediction for Tracking 学习判别模型预测的跟踪

原文链接论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07220v1.pdf 代码：pytracking 中有 dimp 的代码摘要与大多数其他视觉问题相比，跟踪需要在推理阶段在线学习鲁棒的特定于目标的外观模型。为了能够进行端到端的培训，目标模型的在线学习因此需要自身嵌入到跟踪体系结构中。由于这些困难

推理(Inference)与预测(Prediction)

解决问题：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

此错误是由于下载的torch没有cuda,在运行时就会出错，经过查阅，在程序最开始的地方加上： device = torch.device(“cuda” if torch.cuda.is_available() else “cpu”)　　代码其余地方出现.cuda()的地方改成.to(device)就可以在无gpu的环境中运行了。 # model.cuda() model.to(d

Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction

目录概主要内容 Juan Y., Zhuang Y., Chin W. and Lin C. Field-aware factorization machines for CTR prediction. In ACM Conference on Recommender Systems (RecSys), 2016. 概 FM 通过 \[\sum_{j_1=1}^n \sum_{j_2 = j_1 + 1}^n \bm{w}_{j_1}^T \bm{w}_{j_2} x_{j_1}x_{j_

8.Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction论文详解

一、背景总述 2017年6月阿里妈妈的精准定向检索及基础算法团队放出了论文Deep Interest Network(DIN)，用于解决电子商务的CTR预估，再次基础上，最近又放出了改进版本Deep Interest Evolution Network(DIEN)，主要解决了以下两个问题：更加精确的刻画用户的长期兴趣和短期兴趣用户的

Image sizes for training and prediction

Image sizes for training and prediction Often, images that you use for training and inference have different heights and widths and different aspect ratios. That fact brings two challenges to a deep learning pipeline: PyTorch requires all images in a bat

人体动作识别、预测小结

动作预测论文总结一、概述人类动作预测主要分为两大领域：早期动作识别（Early action recognition或称为Early action prediction）和动作预期（Action anticipation）。早期动作识别的目标是通过观察动作的早期执行部分来识别该动作，相当于输入一段不完整的动作视频来预测该动作。而

论文笔记 ACL 2021|Document-level Event Extraction via Parallel Prediction Networks

文章目录 1 简介1.1 创新 2 方法3 实验 1 简介论文题目：Document-level Event Extraction via Parallel Prediction Networks 论文来源：ACL 2021 论文链接：https://aclanthology.org/2021.acl-long.492.pdf 代码链接：https://github.com/HangYang-NLP/DE-PPN 1.1 创新提出

(27)UVM 寄存器模型的预测(prediction)

UVM 寄存器模型的预测(prediction) 文章目录 UVM 寄存器模型的预测(prediction)prediction的分类自动预测(auto prediction)显示预测(explicit prediction) 关注作者 mirror、desired和actual value 我们在应用寄存器模型的时候，除了利用它的寄存器信息，也会利用它来跟踪

【推荐系统论文精读系列】(九)--Product-based Neural Networks for User Response Prediction

文章目录 Product-based Neural Networks for User Response Prediction一、摘要二、介绍三、相关工作四、深度学习用于CTR评估References Product-based Neural Networks for User Response Prediction 一、摘要预测用户的反应，如点击和转换，是非常重要的，并已发现它在许

自监督-SelfGNN: Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling

自监督-SelfGNN: Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling 标签：自监督、图神经网络、对比学习动机在真实世界中许多数据大部分是有没有标签的，而打上标签的是需要很大花费的现存的对比学习框架关键主要是对数据加强并生成正负样本对，而最

任务简介（Query Performance Prediction）

查询性能预测（Query Performance Prediction，简称QPP）。用户向搜索系统提交一个查询，搜索系统就返回结果。现在搜索系统希望多一个功能，即告诉用户，这次返回的结果是差还是好。如果是差，那么用户可能会调整自己的查询，重新提交给搜索系统。不但如此，搜索系统可以先不要把结果给用户，

一步步用python实现Logistic Regression

为什么需要标准化？在说明为什么要标准化前，我们不妨说说一般的标准化是怎么做的：先求出数据的均值和方差，然后对每一个样本数据，先减去均值，然后除以方差，也就是(x-μ)/σ2,说白了就是转化成标准正态分布！这样，每个特征都转化成了同样的分布，不管原来的范围是什么，现在都基本限定在同样的范

论文阅读：Prediction With Multicross Component forFuture Video Coding

论文来源：2020 IEEE Digital Object Identififier 概要：为了全方位探索不同色彩通道之间的相似度，本文面向AVS3标准提出了一种跨分量预测方法PMC作为一种新的色度帧内预测模式。这种预测模式复杂度低灵活性强。它重用并改革了传统的两部跨分量预测模式（TSCPM模式）。此外，PMC的双预测

Vision Transformers for Dense Prediction 论文阅读

研一小菜鸡一枚，刚刚入门CV领域，最近对大火的Transformer 比较感兴趣，把刚刚阅读过的一篇论文和大家分享一下，第一次写文章，如有错误，还请指正。先放一下论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.13413v1.pdf Background 在阅读论文之前我们要先知道Dense prediction的定义 Dense Pred

注释位置预测：《CommtPst: Deep learning source code for commenting positions prediction》论文笔记

原文连接：点此位置来源：The Journal of Systems & Software，2020 一、背景和Idea 1. 背景现有的自动代码注释生成技术是基于注释的代码段已被识别的假设，因此要求用户提前提供代码段。给定源码，能否自动确定在哪里进行注释？为解决这个问题，作者提出了一种新的方法：CommtPst，可以在

心脏病发作分析与预测数据集(Heart Attack Analysis & Prediction Dataset)

原文： About this dataset Age : Age of the patient Sex : Sex of the patient exang: exercise induced angina (1 = yes; 0 = no) ca: number of major vessels (0-3) cp : Chest Pain type chest pain type Value 1: typical angina Value 2: atypical angina Value

R语言predict函数用法

R语言predict函数用法 predict(object, newdata, se.fit = FALSE, scale = NULL, df = Inf, interval = c(“none”, “confidence”, “prediction”), level = 0.95, type = c(“response”, “terms”), terms = NULL, na.action = na.pass, pred.var = res.var/weights,