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引文 文章： ： 如果您发现此存储库对您的研究有用，请引用此工作： Martinsson, J., Schliep, A., Eliasson, B. et al. J Healthc Inform Res (2019). https://doi.org/10.1007/s41666-019-00059-y 先决条件 该代码旨在在OhioT1DM数据集上运行。 因此，要使用它（例如，示例实验YAML配置）中的xml_path需要指向XML数据文件所在的磁盘上的路径。 例如，更改“ / home / ubuntu / ohio_data / OhioT1DM-training /”以指向包含ohio数据集XML文件的Ohiot1DM-training文件夹。 当然可以编写一个新的数据集模块，该模块将数据加载为所需格式并在其他数据上训练模型。 安装 $> chmod +x setup

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Coursera上的深度学习专业化（由deeplearning.ai提供） deeplearning.ai提供的Coursera所有课程的编程作业和测验。 授课老师： 笔记 有关Coursera深度学习专业中所有课程的详细面试准备笔记，请 设置 运行setup.sh以（i）下载经过预先​​训练的VGG-19数据集，并（ii）提取所有分配所需的经过z​​ip压缩的经过预先训练的模型和数据集。 学分 此仓库包含我针对该专业的工作。除非另有说明，否则代码库，测验问题和图表均取自的“ 。 编程作业 课程1：神经网络与深度学习 课程2：改善深度神经网络：超参数调整，正则化和优化 课程3：构建机器学习项目 此课程没有PA。但是本课程附带了非常有趣的案例研究测验（如下）。 课程4：卷积神经网络 课程5：序列模型 测验解决方案 课程1：神经网络与深度学习 第1周测验-深度学习简介： | 第2周测验-神经

递归神经网络模型用于纠错 该存储库提供了在描述的各种模型的源代码。 该项目旨在实现和评估神经网络模型，特别是递归神经网络（RNN），双向递归神经网络（BRNN），序列到序列（seq-to-seq）模型以及最终基于注意力的机制。序列到序列模型。 下图说明了预测给定不正确短语的正确形式的编码器-解码器模型。 DyNet库 在当前项目的实施中，我们一直在使用DyNet。 动态神经网络工具包或DyNet是一个神经网络库，适用于具有动态结构的网络。 DyNet支持在神经网络计算中使用的静态和动态声明策略。 在动态声明中，每个网络都是通过使用有向和无环计算图构建的，该图由定义模型的表达式和参数组成。 DyNet在CPU或GPU上有效工作，最近为许多NLP研究论文和项目提供了支持。 您可以找到有关DyNet的更多信息。 资料集 我们的方法与语言无关。 专门针对我们的项目，我们使用对模型进行了训练和评估，

DeepAR：自回归递归网络的概率预测 描述 这是的实现。 这是什么实现不包含 尽管实现起来很微不足道，但是目前遗漏了两个重要的部分。 用于项目分类的联合嵌入学习 对高斯分布的支持，适用于预测实际价值时间序列。 如果您决定实施高斯分布，请注意重新分配分布参数。 请参阅本文。 结果 由于该论文没有提供定量结果，因此我们使用了Amazon Sagemaker上的carparts数据集进行了测试。 所有预处理和训练/有效拆分均完全按照本文中所述进行。 SageMaker的输出（单个时期） [07/01/2018 14:22:34 INFO 139862447138624] #test_score (algo-1, wQuantileLoss[0.5]): 1.12679 [07/01/2018 14:22:34 INFO 139862447138624] #test_score (algo

循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用。但是，目前网上与RNNs有关的学习资料很少，因此该系列便是介绍RNNs的原理以及如何实现。