BI-LSTM

基于WOA优化的Bi-LSTM多输入时序回归预测（Matlab）鲸鱼算法优化双向长短期神经网络时序回归预测

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、算法介绍：鲸鱼优化算法（WOA）：双向长短期神经网络（Bi-LSTM）：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于
神经网络与数学建模·2024-02-20 14:28

基于WOA优化的Bi-LSTM多输入回归预测（Matlab）鲸鱼算法优化双向长短期神经网络回归预测

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神经网络与数学建模·2024-02-20 14:28

基于WOA优化的Bi-LSTM多输入分类预测（Matlab）鲸鱼算法优化双向长短期神经网络分类预测

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神经网络与数学建模·2024-02-20 14:24

(Matlab)基于CNN-Bi_LSTM的多输入分类(卷积神经网络-双向长短期记忆网络)

：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分代码展示：四、完整代码+数据下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM
神经网络与数学建模·2024-01-08 18:20

(Matlab)基于CNN-Bi_LSTM的多维回归预测(卷积神经网络-双向长短期记忆网络)

：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分代码展示：四、完整程序+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM
神经网络与数学建模·2024-01-08 18:50

(Matlab)基于CNN-Bi_LSTM的多维时序回归预测(卷积神经网络-双向长短期记忆网络)

：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分代码展示：四、完整代码+数据下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM
神经网络与数学建模·2024-01-08 18:39

NLP学习笔记（为了完成基于知识图谱的问答系统进行的基础学习）

目录前言0.需要使用的模型的学习（更新中）Bi-LSTM什么是LSTM与Bi-LSTM为什么使用LSTM与Bi-LSTMLSTM1.一切的基础——词袋模型与句子相似度词袋模型句子相似度简化：利用gensim
ChessZH·2024-01-07 21:59

Text2SQL学习整理（四）将预训练语言模型引入WikiSQL任务

学习整理（三）：SQLNet与TypeSQL模型简要介绍了WikiSQL数据集提出后两个早期的baseline，那时候像BERT之类的预训练语言模型还未在各种NLP任务中广泛应用，因而作者基本都是使用Bi-LSTM
Q同学的nlp笔记·2023-12-20 23:20

LSTM 双向 Bi-LSTM

目录一.Bi-LSTM介绍二.Bi-LSTM结构Bi-LSTM代码实例一.Bi-LSTM介绍由于LSTM只能从序列里由前往后预测，为了既能够从前往后预测，也能从后往前预测，Bi-LSTM便被发明了出来。
AI视觉网奇·2023-12-16 20:24

文献阅读 - Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging

BidirectionalLSTM-CRFModelsforSequenceTagging,(2015)摘要基于长矩时记忆网络（longshort-termmemory，LSTM）的序列标注模型：LSTM、双向LSTM（bidirectionalLSTM，BI-LSTM
K5niper·2023-11-25 20:10

文本信息抽取 | 基于 LSTM 的命名实体识别

目录一、Bi-LSTM—CRF模型二、LSTM介绍三、基于LSTM的命名实体识别1.导入相关库2.数据加载3.构造dataloder4.网络构建5.网络配置6.模型训练7.模型评估8.模型预测一、Bi-LSTM—CRF
源于花海·2023-11-25 20:36

多通道反向字典模型

方法将单词的definitionembedding输入Bi-LSTM模型，经过处理得到5个分数并加权求和得到最终的置信分数最后对分数向量进行降序排序，得到wordrank代码实现：_,indices=torch.sort
宇来风满楼·2023-10-04 17:42

NLP 04(GRU)

一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联，缓解梯度消失或爆炸现象，同时它的结构和计算要比LSTM更简单,它的核心结构可以分为两个部分去解析:更新门、重置门GRU的内部结构图和计算公式:1.1更新门&重置门Bi-GRU与Bi-LSTM
Darren_pty·2023-09-30 21:03

ESIM实战文本匹配

从下往上看，分别是输入编码层(InputEcoding)对前提和假设进行编码把语句中的单词转换为词向量，得到一个向量序列把两句话的向量序列分别送入各自的Bi-LSTM网络进行语义特征抽取局部推理建模层(
愤怒的可乐·2023-09-16 02:17

RNN架构解析——LSTM模型

目录LSTMLSTM内部结构图Bi-LSTM实现优点和缺点LSTMLSTM内部结构图Bi-LSTM实现优点和缺点
醋酸洋红就是我·2023-07-27 01:41

nlp系列（6）文本实体识别（Bi-LSTM+CRF）pytorch

Bi-LSTM：由前向LSTM与后向LSTM组合而成。模型结构Bi-LSTM同LSTM，区别在于模型的输出和结构上不同，如下图：图1Bi-LSTM的数据输入形式一共有两个
牧子川·2023-07-26 16:19

Emvirus: 基于 embedding 的神经网络来预测 human-virus PPIs【Biosafety and Health，2023】

human-virusPPIs的方法利用手动方法处理序列特征，包括统计学特征、系统发育图谱、理化性质等；本文作者提出了一个名为Emvirus的方法，它利用Doc2Vec获取蛋白序列特征，并将序列特征输入到由CNN和Bi-LSTM
@ZyuanZhang·2023-07-26 06:23

pytorch搭建lstm（lstm+attention），gru网络

构建RNN实现多属性时间序列预测示例2、【pytorch】用GRU做时间序列预测3、ps：来自莫凡大神4、fromhichenway5、Pytorch入门（三）用Pytorch多特征预测股票（LSTM、Bi-LSTM
小博士一枚·2023-07-19 22:33

Attention-lvcsr、Residual LSTM…你都掌握了吗？一文总结语音识别必备经典模型

第1期：NNLM、RNNLM、LSTM-RNNLM、Bi-lstm、Bi-RNN+Attention、GPT-1第2期：Bert、Transformer-XL、EeSen、FSMN、CLDNN、highwayLSTM
qiqi_ai_·2023-07-16 19:21

LSTM对比Bi-LSTM的电力负荷时间序列预测（Matlab）

本文目录如下：目录0概述1电力负荷预测2滑动窗输入结构的构建3LSTM4Bi-LSTM5运行结果6Matlab代码实现7参考文献0概述本文使用LSTM和Bi-LSTM，以电力负荷预测为例对比了两者的预测性能
然哥依旧·2023-07-15 11:14

[论文笔记]End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF

然后组合字符和单词级表征输入到Bi-LSTM来建模每个单词的上下文信息。在Bi
愤怒的可乐·2023-06-19 08:36

论文笔记1-王燃硕士论文《基于深度学习的胸腹部肿瘤呼吸运动的实时跟踪方法研究》

总结本文和IEEEACCESS上的Bi-LSTM[1]是同一作者，内容基本相同。
一只白海豹·2023-04-05 06:32

基于Bi-LSTM的文本情感分类

参考：一维卷积网络IMDB情感分析双向LSTM情感分类模型利用DNN对EMAIL分类基于Keras构建RNN模型Dataset链接：https://pan.baidu.com/s/1pYQzAiRmq96S-mlCez322A提取码：y00q
还闹不闹·2023-03-16 11:52

循环神经网络及Pytorch实现

目前的RNN模型有传统的RNN模型、GRU模型、LSTM模型、Bi-GRU模型、Bi-LSTM模型。正因为RNN模型中上一层的输出也是下一层的输入，所以RNN模型不能进行并行计算。
头发慢点掉的小马·2023-02-24 10:45

对注意力机制（Attention）的一些理解附上Bi-LSTM和seq2seq加上注意力机制的代码

注意力机制，简单来说就是让模型能够学会具体问题具体分析吧，比如问你是个水果大师，别人问你这个苹果怎么样，那总得盯着苹果端详吧，而不是去看那个西瓜。理解的应该差不太多吧…这个是从b站看的一个手推注意力机制的视频，照着画了一遍，感觉大概也是明白了一点。主要计算过程（当时她讲的是机器翻译的例子）就是编码器所有的隐藏层以及解码器当前的隐藏层一起计算出attention后再计算出context-vector
Icy Hunter·2023-01-26 16:47

LSTM对比Bi-LSTM进行时间序列预测（MATLAB）

目录摘要：1.电力负荷预测：2.滑动窗输入结构的构建3.LSTM4.Bi-LSTM5.程序代码及运行结果：摘要：本文使用LSTM和Bi-LSTM，以电力负荷预测为例对比了两者的预测性能，其中将电力负荷构造为滑动时间窗的形式作为网络输出输入
I_GOT_CODE·2023-01-26 15:06

bi-Lstm +CRF 实现命名实体标注

1.https://blog.csdn.net/buppt/article/details/82227030（Bilstm+crf中的crf详解，包括是整体架构）2.邹博关于CRF的讲解视频3.https://blog.csdn.net/jmh1996/article/details/83476061（实践代码）转载于:https://www.cnblogs.com/liutianrui1/p/1
weixin_30550271·2023-01-24 11:38

高级教程: 作出动态决策和 Bi-LSTM CRF 重点

https://www.zhihu.com/question/35866596条件随机场CRF(条件随机场)与Viterbi(维特比)算法原理详解https://blog.csdn.net/qq_42189083/article/details/89350890https://zhuanlan.zhihu.com/p/97829287LSTM和CRF关系https://zhuanlan.zhihu
weixin_ry5219775·2023-01-24 11:04

对Pytorch Bi-LSTM + CRF 代码详解

本文主要解释torch的官网对PytorchBi-LSTM+CRF代码是如何计算log(∑y~∈YXeS(X,y~))log(\sum_{\tilde{y}\inY_{X}}e^{S(X,\tilde{y})})log(∑y~∈YXeS(X,y~))公式为：log(∑y~∈YXeS(X,y~))log(\sum_{\tilde{y}\inY_{X}}e^{S(X,\tilde{y})})log(∑
lzh_zyy·2023-01-24 11:32

NLP之Bi-LSTM(在长句中预测下一个单词)

Bi-LSTM文章目录Bi-LSTM1.理论1.1基本模型1.2Bi-LSTM的特点2.实验2.1实验步骤2.2实验模型1.理论1.1基本模型Bi-LSTM模型分为2个独立的LSTM,输入序列分别以正序和逆序输入至
Cheng_0829·2023-01-24 11:01

Bi-LSTM详解

目录一.Bi-LSTM介绍二.Bi-LSTM结构一.Bi-LSTM介绍由于LSTM只能从序列里由前往后预测，为了既能够从前往后预测，也能从后往前预测，Bi-LSTM便被发明了出来。
真滴book理喻·2023-01-24 11:58

长短期记忆(LSTM)相关知识

双向LSTM(Bi-LSTM)GRU上一篇文章中，提到RNN难以学习到长期依赖关系，后来有人提出了RNN的改进版本LSTM很大程度上改善了长期依赖问题。
VariableX·2023-01-23 19:07

【实战】Pytorch BiLSTM + CRF做NER

如果你不知道Bi-LSTM和CRF是什么，你只需要记住他们分别是命名实体识别模型中
zenRRan·2023-01-17 16:12

一种使用 GRU、LSTM 和 bi-LSTM 机器学习算法的新型加密货币价格预测模型

本文翻译自ANovelCryptocurrencyPricePredictionModelUsingGRU,LSTMandbi-LSTMMachineLearningAlgorithms，作者MohammadJ.HamayelandAmaniYousefOwda，期刊名为AIAI|FreeFull-Text|ANovelCryptocurrencyPricePredictionModelUsing
刘元职业车队·2023-01-09 06:18

Tensorflow 2.4 搭建单层和多层 Bi-LSTM 模型

目录前言实现过程1.获取数据2.处理数据3.单层Bi-LSTM模型4.多层Bi-LSTM模型前言本文使用cpu版本的TensorFlow2.4，分别搭建单层Bi-LSTM模型和多层Bi-LSTM模型完成文本分类任务
·2023-01-08 04:20

条件随机场 python_从零开始学Python自然语言处理（23）—— 巧妙的条件随机场(CRF)（上）...

前文传送门：在讲完Bi-LSTM之后，我觉得有必要聊聊条件随机场，(conditionalrandomfield，简称CRF)。
weixin_39636608·2023-01-01 13:35

学习笔记六——循环神经网络

分词）2.3词表2.4整合所有功能三、语言模型3.1统计算法：n-gram模型二、RNN2.1RNN模型结构2.2RNN模型的缺点二、长短时记忆网络LSTM2.1LSTM模型结构2.2双向循环神经网络Bi-LSTM
神洛华·2022-12-29 17:31

一种改进的融合文本主题特征的情感分析模型

【方法】本文提出了一种融合主题特征的Bi-LSTM自注意力机制在线评论情感分析模型（TSC-BiLSTM）。
宋罗世家技术屋·2022-12-24 16:11

LSTM对比Bi-LSTM的电力负荷时间序列预测（Matlab）

目录摘要：1.电力负荷预测：2.滑动窗输入结构的构建3.LSTM4.Bi-LSTM5.程序运行结果：6.代码展示摘要：本文使用LSTM和Bi-LSTM，以电力负荷预测为例对比了两者的预测性能，其中将电力负荷构造为滑动时间窗的形式作为网络输出输入
电气辅导帮·2022-12-23 20:00

基于主成分分析的LSTM和GPR模型融合负荷预测（可实现概率预测）

本文先利用主成分分析对原数据进行降维，再利用改进的双向Bi-LSTM网络对训练集样本进行训练，然后将待预测的输入样本用训练好的网络进行预测得到基于过去和未来共同影响的点预测值；再将上述点
MAT小LAB·2022-12-23 19:51

[mac] tensorflow报错·指路

项目场景：pycharm、python3.10、跑数据库测试bi-lstm问题描述使用python尝试运行代码跑数据库的时候遇到tensorflow报错原因及解决思路：1.pip：pip不支持，大概率要更新
希里哩哩哩·2022-12-21 23:12

PyTorch学习笔记（八）-------------- 多模态融合

目录一、什么是多模态二、为什么选用多模态三、如何实现多模态3.1、平衡融合3.2、加权融合3.3、堆叠融合3.4、注意力机制3.5、双向循环神经网络（Bi-LSTM）一、什么是多模态多模态指的是由不同信息源提供的多种信息表示方式
清忖灬·2022-12-19 12:37

【LSTM预测】基于双向长短时记忆（biLSTM）实现数据回归预测含Matlab源码

1简介Bi-LSTM网络理论LSTM网络是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork，RNN)的变体，改善了RNN存在的无法解决长期依赖的问题。LSTM单元结构如图1所示。
matlab科研助手·2022-12-18 08:49

LSTM网络结构和Bi-LSTM网络结构对比

RNN通常被用于具有时间依赖性的连续时间序列应用场景，其有能力通过使用以前的数据模式来对当前的数据处理产生影响。同时，RNN有一个训练长期依赖性数据的问题，这是由RNN的变体LSTM解决的。由Hochreiter和Schmidhuber提出的LSTM被用作RNN网络的辅助版本，并通过使用被称为存储单元的隐藏层单元克服了RNN的限制。记忆单元具有自我连接，可以存储网络的时间状态，并通过三个门进行控制
weixin_59727504·2022-12-17 21:12

【Keras】LSTM和Bi-LSTM神经网络

KerasLSTM和Bi-LSTM神经网络导入安装包加载并划分数据集数据处理创建LSTM模型并训练评估模型创建Bi-LSTM模型并训练打印Bi-LSTM模型评估Bi-LSTM模型导入安装包importtensorflow.kerasfromtensorflow.keras.datasetsimportmnistfromtensorflow.keras.layersimportDense
茶哩·2022-12-17 20:50

TextRNN、TextLSTM、Bi-LSTM循环神经网络代码实现

下面是TextRNN、TextLSTM、Bi-LSTM的具体代码实现。
hj_caas·2022-12-17 09:00

LSTM学习总结

Bi-LSTM:在方向上改进。STGAT论文要点：贡献：1、采用额外的LSTM显示建模交互作用的时间相关性；2、通过使用GAT汇总LSTM的隐藏状态来模拟行人之间的
Vera929·2022-12-12 12:54

LSTM对比Bi-LSTM的电力负荷时间序列预测（Matlab）

本文目录如下：目录0概述1电力负荷预测2滑动窗输入结构的构建3LSTM4Bi-LSTM5运行结果6Matlab代码实现7参考文献0概述本文使用LSTM和Bi-LSTM，以电力负荷预测为例对比了两者的预测性能
电气辅导帮·2022-12-11 08:22

RNN-LSTM-GRU以及bi-LSTM

这篇笔记参考了陶将大佬的文章，下周的专业英语课要讲一篇论文，其中用到了LSTM，赶紧恶补一起来看看吧~LSTM（LongShort-TermMemory）长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。LSTM是解决循环神经网络RNN结构中存在的“梯度消失”问题而提出的，是一种特殊的循环神经网络。最常见的一个例子就是：当我们要预测“theclouds
是木子啦~·2022-12-10 11:07

NER系列之《如何在pytorch搭建的模型中引入CRF(条件随机场)》（pytorch-crf库）

⭐torch官方tutorials部分提供的crf链接：点击进入， 该链接里是结合了bi-lstm和crf的代码教程（适合学习CRF原理），不过我看了下这只支持CPU的。
#苦行僧·2022-12-05 16:55
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