¡Prepárate para la emoción de la Clasificación de la Copa EFL!
Mañana es un día crucial en el fútbol inglés con los partidos de clasificación para la Copa EFL. Este torneo, conocido por su intensidad y espíritu competitivo, ofrece a los equipos de ligas inferiores una oportunidad única de enfrentarse a gigantes del fútbol inglés. A continuación, exploraremos los enfrentamientos más esperados, ofreciendo predicciones expertas y consejos de apuestas para aquellos que deseen sumergirse en la acción.
Enfrentamientos destacados
Los partidos de mañana prometen ser una mezcla emocionante de talento emergente y experiencia consolidada. Aquí te presentamos los encuentros más emocionantes:
- Cambridge United vs. Manchester City: Un duelo que promete ser un verdadero desafío para el equipo local, Cambridge United, que buscará sorprender al gigante Manchester City.
- Blackpool vs. Liverpool: Blackpool tendrá la oportunidad de demostrar su valía ante uno de los equipos más laureados del fútbol inglés.
- Brentford vs. Chelsea: Un enfrentamiento entre dos equipos en forma, con Brentford buscando causar una impresión duradera.
Predicciones expertas
Basándonos en el rendimiento reciente y las estadísticas clave, aquí tienes nuestras predicciones para los partidos de mañana:
Cambridge United vs. Manchester City
El Manchester City parte como favorito, pero Cambridge United ha mostrado una gran resiliencia en sus últimos partidos. Nuestra predicción es un empate con goles (1-1).
Blackpool vs. Liverpool
Liverpool tiene una plantilla muy superior, pero Blackpool ha sido sorprendente en su capacidad para competir contra equipos más grandes. Predicción: Victoria para Liverpool por 2-0.
Brentford vs. Chelsea
Brentford ha estado en excelente forma y podría dar la sorpresa ante Chelsea. Predicción: Victoria para Chelsea por la mínima (1-0).
Consejos de apuestas
Aquí tienes algunos consejos para aquellos interesados en apostar:
- Marcador correcto: Considera apostar al marcador exacto para obtener mejores cuotas.
- Goles totales: Dado el estilo ofensivo de algunos equipos, apostar a más de 2.5 goles podría ser una buena opción.
- Goleadores: Presta atención a jugadores clave que podrían tener un impacto decisivo en el partido.
Análisis táctico
Cada equipo llega a estos partidos con estrategias bien definidas. Analicemos algunas tácticas clave:
Cambridge United
Cambridge United probablemente adoptará un enfoque defensivo sólido, buscando contragolpear rápidamente aprovechando cualquier espacio dejado por el Manchester City.
Manchester City
El Manchester City, con su dominio del balón y habilidades ofensivas, buscará controlar el juego desde el principio, presionando alto para recuperar el balón rápidamente.
Blackpool
Blackpool podría optar por una formación defensiva, esperando explotar cualquier error del Liverpool con contragolpes rápidos y precisos.
Liverpool
Liverpool, con su ataque letal, probablemente intentará romper las líneas defensivas del Blackpool desde el primer minuto, buscando marcar temprano para sentenciar el partido.
Brentford
Brentford ha mostrado una gran habilidad para mantener la posesión y crear oportunidades claras de gol, lo que podría ser crucial contra un equipo como el Chelsea.
Chelsea
Chelsea, conocido por su disciplina táctica y eficiencia ofensiva, buscará mantener la calma y explotar cualquier debilidad en la defensa del Brentford.
Historial de enfrentamientos
Revisemos algunos datos históricos que podrían influir en los resultados:
Cambridge United vs. Manchester City
Aunque rara vez se enfrentan, Cambridge United ha tenido resultados positivos en partidos anteriores contra equipos grandes, lo que les da confianza para este desafío.
Blackpool vs. Liverpool
Historicamente, Liverpool ha dominado estos encuentros, pero Blackpool ha logrado sorpresivas victorias en ocasiones pasadas.
Brentford vs. Chelsea
Brentford ha mantenido encuentros competitivos contra Chelsea en años recientes, mostrando que pueden plantar cara a los grandes del fútbol inglés.
Lesiones y ausencias clave
Las lesiones siempre juegan un papel crucial en los resultados de los partidos. Aquí están las ausencias notables:
- Manchester City: Falta clave del mediocampista Kevin De Bruyne debido a una lesión muscular.
- Liverpool: Ausencia del defensor Virgil van Dijk por suspensión tras acumulación de tarjetas amarillas.
- Brentford: El delantero principal Neal Maupay está fuera por problemas musculares.
Estrategias de entrenamiento previas al partido
Cada equipo ha estado trabajando intensamente durante la semana para prepararse al máximo:
Cambridge United
Foco en mejorar la defensa colectiva y practicar contragolpes rápidos durante las sesiones de entrenamiento.
Manchester City
Ejercicios enfocados en mantener la posesión del balón y mejorar las transiciones ofensivas rápidas.
Blackpool
Talleres tácticos centrados en fortalecer la resistencia defensiva y mejorar las jugadas a balón parado ofensivas.
Liverpool
Sesiones intensivas de entrenamiento físico y táctico para maximizar la presión alta sobre Blackpool desde el inicio.
BrentfordUshioSuzuki/Neural-Networks-from-Scratch<|file_sep|>/README.md
# Neural Networks from Scratch
Neural Networks from Scratch in Python using NumPy
# Dependencies
* Python (>=3)
* NumPy (>=1.16)
# Installation
sh
pip install -r requirements.txt
# Examples
* [MNIST handwritten digits classification](./examples/mnist.py)
* [Fashion MNIST classification](./examples/fashion_mnist.py)
# Note
This project is not intended to be an optimal implementation but an educational one.
<|repo_name|>UshioSuzuki/Neural-Networks-from-Scratch<|file_sep|>/requirements.txt
numpy>=1.16
scikit-learn>=0.22
tensorflow>=2.0<|file_sep|># Neural Networks from Scratch
import numpy as np
from .activation import sigmoid
class Layer:
def __init__(self):
pass
def forward(self):
pass
def backward(self):
pass
class Linear(Layer):
def __init__(self, input_size: int, output_size: int):
self.W = np.random.normal(0., np.sqrt(2 / (input_size + output_size)), size=(input_size, output_size))
self.b = np.zeros((1, output_size))
def forward(self, input: np.ndarray) -> np.ndarray:
self.input = input
return self.input @ self.W + self.b
def backward(self) -> np.ndarray:
return self.dW @ self.input.T + self.db
class Dense(Layer):
def __init__(self,
input_size: int,
output_size: int,
activation=sigmoid,
activation_derivative=None):
self.activation = activation
self.activation_derivative = activation_derivative if activation_derivative is not None else sigmoid_derivative
self.W = np.random.normal(0., np.sqrt(2 / (input_size + output_size)), size=(input_size, output_size))
self.b = np.zeros((1, output_size))
def forward(self,
input: np.ndarray) -> np.ndarray:
self.input = input
self.z = self.input @ self.W + self.b
self.a = self.activation(self.z)
return self.a
def backward(self) -> np.ndarray:
dz = self.activation_derivative(self.z) * self.dA
dW = dz @ self.input.T
db = np.sum(dz, axis=0)
dA_prev = self.W.T @ dz
return dA_prev
def sigmoid(x):
return x / (1 + abs(x))
def sigmoid_derivative(x):
return x * (1 - abs(x))
def relu(x):
return x * (x > 0)
def relu_derivative(x):
return x > 0
def softmax(x):
e_x = np.exp(x - x.max(axis=1).reshape(-1, 1))
return e_x / e_x.sum(axis=1).reshape(-1, 1)
def softmax_derivative(x):
p = softmax(x)
return p * (1 - p)
<|file_sep|># Neural Networks from Scratch
import numpy as np
class Optimizer:
def __init__(self):
pass
def update_params(self):
pass
class SGD(Optimizer):
def __init__(self,
learning_rate=0.01,
momentum=0.,
decay=0.,
nesterov=False):
self.learning_rate = learning_rate
self.momentum = momentum
self.decay = decay
self.nesterov = nesterov
def update_params(self,
layer: 'Layer',
layer_params: list,
layer_grads: list):
if not hasattr(layer, 'v'):
layer.v = [np.zeros_like(p) for p in layer_params]
if not hasattr(layer, 'iter_count'):
layer.iter_count = []
for _ in range(len(layer_params)):
layer.iter_count.append(0)
for count in layer.iter_count:
count += 1
if self.decay:
current_learning_rate = self.learning_rate *
(1 / (1 + self.decay * layer.iter_count[0]))
else:
current_learning_rate = self.learning_rate
for i in range(len(layer_params)):
layer.v[i] =
self.momentum * layer.v[i] - current_learning_rate * layer_grads[i]
if self.nesterov:
update_val =
self.momentum * layer.v[i] -
current_learning_rate * layer_grads[i]
else:
update_val = layer.v[i]
layer_params[i] += update_val
for count in layer.iter_count:
count += 1
if self.decay:
current_learning_rate = self.learning_rate *
(1 / (1 + self.decay * layer.iter_count[0]))
else:
current_learning_rate = self.learning_rate
for i in range(len(layer_params)):
layer.v[i] *= self.momentum
layer.v[i] -= current_learning_rate * layer_grads[i]
if self.nesterov:
update_val =
self.momentum * layer.v[i] -
current_learning_rate * layer_grads[i]
else:
update_val = layer.v[i]
layer_params[i] += update_val
class Adam(Optimizer):
def __init__(self,
learning_rate=0.001,
beta_1=0.9,
beta_2=0.999,
epsilon=10e-8):
self.learning_rate = learning_rate
self.beta_1 = beta_1
self.beta_2 = beta_2
self.epsilon = epsilon
def update_params(self,
layer: 'Layer',
layer_params: list,
layer_grads: list):
if not hasattr(layer, 'iter_count'):
layer.iter_count.append(0)
for _ in range(len(layer_params)):
layer.iter_count.append(0)
for count in layer.iter_count[1:]:
count += 1
for _ in range(len(layer_params)):
layer.m.append(np.zeros_like(p))
layer.v.append(np.zeros_like(p))
t_prev = layer.iter_count[0]
t = t_prev + 1
a_t = self.learning_rate * np.sqrt(1 - np.power(self.beta_2,t)) /
(1 - np.power(self.beta_1,t))
for i in range(len(layer_params)):
layer.m[i] *= self.beta_1
layer.m[i] += (1 - self.beta_1) * layer_grads[i]
layer.v[i] *= self.beta_2
layer.v[i] += (1 - self.beta_2) * np.power(layer_grads[i],2)
m_capitalized = layer.m[i] / (1 - np.power(self.beta_1,t))
v_capitalized = layer.v[i] / (1 - np.power(self.beta_2,t))
update_val = a_t * m_capitalized /
(np.sqrt(v_capitalized) + self.epsilon)
layer_params[i] -= update_val
class RMSprop(Optimizer):
def __init__(self,
learning_rate=0.001,
rho=0.9,
epsilon=10e-8):
self.learning_rate = learning_rate
self.rho=rho
self.epsilon=epsilon
def update_params(self,
layer: 'Layer',
layer_params: list,
layer_grads: list):
if not hasattr(layer,'iter_count'):
layer.iter_count.append(0)
for _ in range(len(layer_params)):
layer.iter_count.append(0)
for count in layer.iter_count[1:]:
count += 1
for _ in range(len(layer_params)):
layer.s.append(np.zeros_like(p))
alpha_t=self.learning_rate/np.sqrt(1-nn.rho**layer.iter_count[0])
for i in range(len(layer_params)):
layer.s[i]*=self.rho
layer.s[i]+=nn.rho*np.power(layer_grads,i)
update_val=self.learning_rate*layer_grads/(np.sqrt(layer.s)+nn.epsilon)
<|repo_name|>UshioSuzuki/Neural-Networks-from-Scratch<|file_sep|>/neural_networks/activation.py
# Neural Networks from Scratch
import numpy as np
def sigmoid(x):
return x / (x + abs(x))
def sigmoid_derivative(x):
return x*(x<0)
def relu(x):
return x*(x >0)
def relu_derivative(x):
return x >0
def softmax(x):
e_x=np.exp(x-x.max(axis=1).reshape(-1,1))
return e_x/e_x.sum(axis=1).reshape(-lenght,e_x.shape[0])
<|file_sep|># Neural Networks from Scratch
import numpy as np
class Loss:
def __init__(self):
pass
def forward(self):
pass
class MSE(Loss):
def __init__(self):
pass
def forward(self,
prediction: np.ndarray,
target: np.ndarray) -> float:
n_samples=target.shape[0]
# compute loss=MSE(prediction,target)
loss=np.mean((prediction-target)**2)
# compute derivative wrt prediction
# derivative of loss wrt prediction
# this is the same as computing derivative wrt scores before softmax activation function.
# this is done because it can be combined with the softmax activation gradient that we are gonna compute anyway while backpropagation.
# also mean is performed since loss is averaged over all samples during training
dprediction=(prediction-target)/n_samples
return loss,dprediction
class CategoricalCrossEntropy(Loss):
def __init__(self):
pass
def forward(self,prediction,target):
n_samples=target.shape[0]
# clip data to prevent division by zero
prediction_clipped=np.clip(prediction,min_value=10e-7,max_value=(max_value-10e-7))
# compute loss=CCE(prediction,target)
if len(target.shape)==len(prediction.shape):
# if target is one-hot encoded
cce=-np.sum(target*np.log(prediction_clipped))/n_samples
else:
cce=-np.sum(np.log(prediction_clipped[np.arange(n_samples),target]))/n_samples
return cce,dprediction
class CrossEntropyLoss(Loss):
def __init__(self):
pass
def forward(self,prediction,target):
