LSTM分类算法第3页

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

分类算法可视化方法

可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。

dundunmm·2024-09-13 02:39

【机器学习】朴素贝叶斯

3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立，即在给定类别的条件下，各个特征是独立的。

可口的冰可乐·2024-09-13 00:57

一维数组 list 呢，怎么转换成 (批次句子长度特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程人工智能

一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。

zhangfeng1133·2024-09-12 16:34

使用LSTM（长短期记忆网络）模型预测股票价格的实例分析

一：LSTM与RNN的区别LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构。

eeee~~·2024-09-11 23:16

《自然语言处理 Transformer 模型详解》

二、Transformer模型的背景在Transformer出现之前，RNN及其变体（如LSTM和GRU）是自然语言

黑色叉腰丶大魔王·2024-09-11 21:02

深度学习特征提取魔改版太强了！发文香饽饽！

目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN，都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取，研究者们开始致力于改进深度

深度之眼·2024-09-08 17:03

python 连续比较_python实现连续变量最优分箱详解--CART算法

1)卡方分箱法(ChiMerge)(2)ID3、C4.5、CART等单变量决策树算法(3)信用评分建模的IV最大化分箱等本篇使用python，基于CART算法对连续变量进行最优分箱由于CART是决策树分类算法

weixin_39834788·2024-09-07 13:50

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT

预训练的思想二、语言模型2.1统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热（Onehot）编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五、自然语言处理的预训练模型六、RNN和LSTM6.1RNN6.2RNN

脚步的影子·2024-09-07 06:34

第R3周：天气预测

本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客参考文章：第R3周：LSTM-火灾温度预测（训练营内部可读）作者：[K同学啊]任务说明：该数据集提供了来自澳大利亚许多地点的大约10年的每日天气观测数据。

Jessica2017lj·2024-09-05 13:30

自然语言处理系列五十一》文本分类算法》Python快速文本分类器FastText

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十一Python开源快速文本分类器FastText》算法原理FastText和Word2vec的区别FastText代码实战总结自然语言处理系列五十一Python开源快速文本分类器FastText》算法原理自然语言处理(N

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-05 06:11

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

深度学习基础之循环神经网络

长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么？

Ctrl+CV九段手·2024-09-04 00:02

02 使用 LSTM 进行时间序列预测

深度学习入门：使用LSTM进行时间序列预测引言深度学习在时间序列预测中展现出了强大的能力，尤其是长短期记忆（LSTM）网络。本文将为深度学习初学者介绍如何使用LSTM网络进行时间序列预测。

柒魅。·2024-09-03 15:39

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短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价7.Python爬虫采集链家数据8.AI短信识别9.百度地图API10.lstm

计算机毕业设计大全·2024-09-03 07:05

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