LSTM分类算法

lstm的tensorflow代码实现几个函数的源码及解释

对这三行代码：1.tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell总的来说，这个函数就是用来计算cell里面的运算的，比如加入三个门的计算，对应于所有列出的lstm的公式，如果说对应于普通的神经元

yolan6824·2025-02-02 14:54

LSTM 网络在强化学习中的应用

LSTM网络在强化学习中的应用关键词：LSTM、强化学习、时序依赖、长期记忆、深度Q网络、策略梯度、Actor-Critic摘要：本文深入探讨了长短期记忆（LSTM）网络在强化学习领域的应用。

AI天才研究院·2025-02-02 14:23

使用 Python 的 LSTM 进行股市预测

6.4预测未来不止一步七、LSTM简介：预测未来的股票走势7.1数据生成器7.2数据增强7

无水先生·2025-02-02 14:51

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类：分类算法：支持向量机（SVM）随机森林（RandomForest）逻辑回归（LogisticRegression）朴素贝叶斯

Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测

本文提出了一种基于蜣螂算法(DungBeetleOptimizer,DBO)、DBO-Transformer和LSTM的多变量水质回归预测模型，旨在提高水质参数

Matlab机器学习之心·2025-02-02 13:13

pytorch实现循环神经网络

nn.LSTM：长短时记忆网络，适用于长序列数据，能有效解决梯度消失问题。nn.GRU：门控循环单元，比LSTM计算更高效，适用于大部分任务。

纠结哥_Shrek·2025-02-02 10:50

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（五）Transformer介绍

与RNN和LSTM不同，Transformer不需要依靠序列顺序进行递归，而是通过全局注意力机制一次性处理整个输入序列，从而具备了更高的计算效率和更强的并行化能力。Tran

Blankspace空白·2025-02-01 18:58

pytorch实现简单的情感分析算法

下面是一个简单的实现示例，使用LSTM模型进行中文情感分析。1.数据预处理首先，我们需要对中文文本进行分词，并将文本转换为数值形式（如词向量）。

纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:06

深度解读大语言模型中的Transformer架构

一、Transformer的诞生背景传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理自然语言时存在诸多局限性。RNN由于其递归的结构，在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。

老三不说话、·2025-02-01 05:16

NLP模型大对比：Transformer ＞Seq2Seq ＞ LSTM ＞ RNN ＞ n-gram

结论Transformer大于传统的Seq2Seq大于LSTM大于RNN大于传统的n-gramn-gramVSTransformer我们可以用一个图书馆查询的类比来解释它们的差异：一、核心差异对比维度n-gram

feifeikon·2025-01-31 19:14

2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题测试时间：楼梯上的持续磨损代码解析

目录Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络（DNN）用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络（CNN）用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测

2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

使用numpy自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预

1.引言逻辑回归（LogisticRegression）是一种常见的分类算法，广泛应用于二分类问题。

辞落山·2025-01-31 04:11

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理1.简介1.1梯度提升树的起源与发展梯度提升树(GradientBoostingTree,GBT)是一种强大的机器学习算法，它基于提升方法的原理，通过迭代地构建一系列弱分类器并组合它们来形成一个强分类器

kkchenjj·2025-01-31 04:39

Transformer--概念、作用、原理、优缺点以及简单的示例代码

与传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）不同，Transformer完全摆脱了序列结构的依赖，可以并行处理数据，显著提高了训练效率和效果

Ambition_LAO·2025-01-29 17:23

LSTM的推导与实现

最近在看CS224d，这里主要介绍LSTM(LongShort-TermMemory)的推导过程以及用Python进行简单的实现。

YZXnuaa·2025-01-28 20:15

使用Bert+BiLSTM+CRF训练 NER任务

使用的数据集在这里E-CommercialNERDataset/电商NER数据集_数据集-阿里云天池针对面向电商的命名实体识别研究，我们通过爬取搜集了淘宝商品文本的标题，并标注了4大类，9小类的实体类别。具体类型及实体数量如下针对面向电商的命名实体识别研究，我们通过爬取搜集了淘宝商品文本的标题，并标注了4大类，9小类的实体类别。具体类型及实体数量如下：每个文件数据格式相同，都为根据BIschema

CHEN_RUI_2200·2025-01-28 14:57

使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载

在机器学习中，逻辑回归是一种经典的分类算法，广泛应用于二分类问题。本文将通过一个简单的示例，展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型，从数据准备到模型训练、保存和加载，最后进行预测。

弥树子·2025-01-28 02:29

海浪波高预测（背景调研）

MLR-CWLS），该模型利用协方差加权最小二乘法（CWLS）优化算法，借助历史波高、波周期、波向、海表面温度等多变量参数，实现对显著波高的准确预测；ShuntaoFan等人提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM

傅科摆 _ py·2025-01-27 15:44

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测

引言K最近邻（KNN）算法是一种简单且直观的分类算法。它通过计算数据点之间的距离来对新样本进行分类。

辞落山·2025-01-27 03:02

QRCNN-BiLSTM卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测附Matlab完整源码

效果模型描述QRCNN-BiLSTM卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测附Matlab完整源码QRCNN-BiLSTM（QuantileRegressionConvolutionalNeuralNetwork-BidirectionalLongShort-TermMemory

天天酷科研·2025-01-26 17:41

论文阅读笔记（9）——《A Practical Survey on Faster and Lighter Transformers》

1Abstract2Introductionrecurrentneuralnetworks(RNNs)longshort-termmemory(LSTM)networksequencetosequenceframeworkinter-attentionrelativeeffectivecontextlength

StriveQueen·2025-01-26 08:32

CNN+LSTM+AM研究方向初尝试

CNN+LSTM+AM研究方向初尝试简单介绍CNNCNN的基本结构卷积层（ConvolutionalLayer）：该层通过卷积操作提取输入数据的特征。

qzhqbb·2025-01-25 01:32

python鸢尾花数据集knn_【python+机器学习1】python 实现 KNN

欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】1KNN算法基本介绍K-NearestNeighbor(k最邻近分类算法)，简称KNN，是最简单的一种有监督的机器学习算法。

weixin_39629269·2025-01-24 21:40

【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测

一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。

加德霍克·2025-01-24 20:00

基于lstm算法在MATLAB对短期风速进行预测

基于lstm算法在MATLAB对短期风速进行预测文件列表LSTM-regression-master/ELM.m , 965LSTM-regression-master/LSTM.m , 6302LSTM-regression-master

�时过境迁，物是人非·2025-01-24 02:33

机器学习-分类算法评估标准

一.准确率accuracy将预测结果和测试集的目标值比较，计算预测正确的百分比准确率越高说明模型效果越好fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#加载鸢尾花数据X,y=datasets.load_i

赛丽曼·2025-01-23 06:36

时间序列预测综述

文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet，类似于

Super_Whw·2025-01-22 05:48

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

从简单的RNN到复杂的LSTM/GRU,再到引入注意力机制,研究者们一直在努力解决序列建模的核心问题。

网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

改善python程序的91建议记录(学习记录)

使用else子句简化循环（异常处理）案例1执行sql异常时处理defsave(db,obj):try:#saveattr1db.execute('asqlstmt',obj.attr1)#saveattr2db.execute

·2025-01-21 21:48

机器算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解

它通过计算样本属于某一类别的概率来进行分类，尽管名字中有“回归”二字，但它实际上是一种分类算法。简单来说，逻辑回归回答的是“这件事发生的可能性有多大”。

HappyAcmen·2025-01-21 20:32

基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用

近年来，深度学习技术在气象领域得到了广泛应用，其中长短期记忆网络（LSTM）因其在处理时间序列数据方面的优势，被广泛用于ENSO预测。2.数据准备数据来源包括NOAA（美国国家海洋和

KY_chenzhao·2025-01-21 04:06

深度解析：Python与TensorFlow在日平均气温预测中的应用——LSTM神经网络实战

文章目录1.引言1.1研究背景与意义1.2研究目标与问题定义2.概念解析2.1Python语言简介2.2TensorFlow框架概述2.3LSTM神经网络原理3.原理详解3.1时间序列分析基础3.1.1

AI_DL_CODE·2025-01-21 01:37

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

传统的分类算法在面对这种不平衡数据时，往往会导致模型对多数类（正常交易）过拟合，而对少数类（欺诈交易）的识别能力较差。为了解决这个问题，生成对抗网络（GAN）提供了一种有效的手

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

基于LSTM的空气污染情况预测与可视化平台设计与实现

一、选题来源及意义（一）选题来源改革开放以来，中国经济取得了举世瞩目的伟大成就。随着城市化进程的加快和工业发展的加速，空气污染问题已经成为影响我国城市居民生活质量的重要因素。但与此同时，以高能耗和高排放为代价的发展模式也给中国的环境治理带来了严峻挑战[1]。空气污染不仅对环境造成破坏，还对人类健康产生严重影响[2]。给人们的生产生活带来极大的困扰。现阶段，我国城市高度重视环境污染治理工作，并采取相

QQ346127357·2025-01-19 19:18

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM

WangYan2022·2025-01-19 14:34

Pytorch详解-模型模块(RNN,CNN,FNN,LSTM,GRU,TCN,Transformer)

ParameterPytorch中的权重、参数和超参数Module容器-ContainersSequentialModuleListModuleDictParameterList&ParameterDict常用网络层LSTM

qq742234984·2025-01-19 13:24

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。

马拉AI·2025-01-19 12:48

随机森林分类算法原理与实验分析

随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。

ningaiiii·2025-01-18 17:52

使用神经网络拟合6项参数

使用神经网络拟合6项参数1.数据预处理1.1添加参数解析1.2数据预处理逻辑1.3数据归一化及划分1.4数据标签处理逻辑1.5数据转torch2.定义model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3

Andrew_Xzw·2025-01-18 15:06

Pytorch实现：LSTM-火灾温度预测

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前期工作语言环境：Python3.9.18编译器：JupyterLab深度学习环境：Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlibde

骑猪玩狗·2025-01-18 11:32

深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言LSTM模型一直是一个很经典的模型，这个模型当然也很复杂，一般需要先学习RNN、GRU模型之后再学，GRU、LSTM的模型讲解将在这两天发布更新

羊小猪~~·2025-01-18 10:30

超简单|Python实现机器学习算法——KNN

实现机器学习算法——KNNKNN算法简介算法实现步骤如何用python实现KNN算法Scikit-learn算法库实现KNN分类器Sklearn建模流程KNN算法简介KNN算法（k近邻算法）是一种有监督分类算法

birdcome·2025-01-18 06:57

深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）

深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据，深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系，提高预测准确性。

AI_DL_CODE·2025-01-18 02:01

Time-LLM ：超越了现有时间序列预测模型的学习器

福安德信息科技·2025-01-17 23:38

【机器学习】—时序数据分析：机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用

云边有个稻草人-CSDN博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM（长短期记忆网络）

云边有个稻草人·2025-01-17 14:13

机器学习——逻辑回归

尽管名字中有“回归”二字，但逻辑回归实际上是一种分类算法，主要用于二分类问题，但也可以通过扩展用于多分类问题。逻辑回归通过使用逻辑

口_天_光健·2025-01-17 03:33

深度学习每周学习总结R4（LSTM-实现糖尿病探索与预测）

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客R6中的内容，为了便于自己整理总结起名为R4原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录0.总结1.LSTM介绍LSTM的基本组成部分如何理解与应用LSTM2.数据预处理

大地之灯·2025-01-16 18:11

数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速

文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1

皮皮冰燃·2024-09-15 11:54

【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】

RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN（RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征

一蓑烟雨紫洛·2024-09-15 07:30

探索深度学习的奥秘：从理论到实践的奇幻之旅

1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）2.2卷积神经网络（CNN）2.3循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM

小周不想卷·2024-09-13 21:11

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