LSTM回归算法第15页

时间序列预测 — LSTM实现多变量多步负荷预测(Keras)

目录1数据处理1.1数据集简介1.2数据集处理2模型训练与预测2.1模型训练2.2模型多步预测2.3结果可视化1数据处理1.1数据集简介实验数据集采用数据集6：澳大利亚电力负荷与价格预测数据（下载链接），包括数据集包括日期、小时、干球温度、露点温度、湿球温度、湿度、电价、电力负荷特征，时间间隔30min。单独查看部分负荷数据，发现有较强的规律性。1.2数据集处理首先检查数据的缺失值情况，通过统计数

几度春风里·2023-11-30 23:36

时间序列预测 — LSTM实现单变量滚动风电预测(Keras)

目录1数据处理1.1数据集简介1.2数据集处理2模型训练与预测2.1模型训练2.2模型滚动预测2.3结果可视化1数据处理1.1数据集简介实验数据集采用数据集5：风电机组运行数据集（下载链接），包括风速、风向、温度、湿度、气压和真实功率等共30万余条。WINDSPEED：预测风速WINDDIRECTION：风向TEMPERATURE：温度HUMIDITY：湿度PRESSURE：气压PREPOWER：

几度春风里·2023-11-30 23:29

盘点LSTM/RNN中24种Attention机制+效果对比

目录I.前言II.时序预测中的Attention原理2.1输入Attention2.2输出AttentionIII.代码实现3.1点积3.1.1时间步维度3.1.2变量维度(input+hidden)3.2缩放点积3.3余弦相似度3.3.1时间步维度3.3.2变量维度(input+hidden)3.4通用Attention3.4.1时间步维度3.4.2变量维度(input+hidden)3.5加性

Cyril_KI·2023-11-30 19:45

基于LSTM的文本分类

#!usr/bin/python#coding=utf-8importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearnimportmetricsfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder,OneHotEncoderfromkeras.mod

还闹不闹·2023-11-30 12:34

Python简单线性回归算法实现及应用示例

简单线性回归，是一种使用单个特征预测响应的方法。它是机器学习爱好者了解的最基本的机器学习模型之一。在线性回归中，我们假设两个变量，即因变量和自变量是线性相关的。因此，我们尝试找到一个线性函数，作为特征或自变量(x)的函数，尽可能准确地预测响应值(y)。让我们考虑一个数据集，其中每个特征x都有一个响应y值：x0123456789y132578891012\begin{array}{|c|c|c|c|

亚图跨际·2023-11-30 07:41

AI一键生成文案-免费AI一键生成文案的软件有哪些

这种技术的核心是基于大量文本数据的模式识别和生成，通常使用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等来实现。

147SEO·2023-11-30 04:59

竞赛选题题目：基于深度学习的中文对话问答机器人

文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分

laafeer·2023-11-29 21:00

【代码】基于VMD（变分模态分解）-SSA（麻雀搜索算法优化）-LSTM的光伏功率预测模型（完美复现）matlab代码

程序名称：基于VMD（变分模态分解）-SSA（麻雀搜索算法优化）-LSTM的光伏功率预测模型实现平台：matlab代码简介：提出了变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM

玉子（代码分享版）·2023-11-29 16:46

5 时间序列预测入门：LSTM+Transformer

0引言论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.037621TransformerTransformer模型是一种用于处理序列数据的深度学习模型，主要用于解决自然语言处理（NLP）任务。它在许多NLP任务中取得了重大突破，如机器翻译、文本摘要、语言生成、问答系统等。Transformer模型的主要优势在于能够捕捉长距离依赖关系，而不需要使用递归或卷积等传统的序列模型。它引入了

汀沿河·2023-11-29 14:10

Pytorch学习笔记（4）—LSTM序列生成模型

文章目录前言主要内容一、序列生成问题解决方法二、RNN的引入三、LongShortTermMemory(LSTM)4、序列生成音乐本文引用：前言掌握使用PyTorch构建LSTM模型的方法掌握使用LSTM

llddycidy·2023-11-29 09:27

重磅！Meta AI开源OPT-175B：1750亿参数大模型

MetaAI在昨天公布的一篇论文可谓是炸开了锅，论文网站paperswithcode热搜榜第一，众多AI大佬推荐：LSTM提出者和奠基者，奥地利人工智能高级研究所（IARAI）创始人SeppHochreiter

Amusi（CVer）·2023-11-28 22:32

生成式深度学习(第二版)-译文-第五章-自回归模型

章节目标了解自回归模型为何比较适合生成序列数据(例如文本)了解如何处理并tokenize文本数据了解RNN(recurrentneuralnetworks)的架构设计利用Keras从零开始构建并训练LSTM

Garry1248·2023-11-28 15:56

AIGC的基本原理：解析人工智能生成内容的神经网络

最常见的神经网络架构包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、以及近年来备受瞩目的转换器模型

花生糖@·2023-11-28 15:17

时间序列预测实战(二十)自研注意力机制Attention-LSTM进行多元预测（结果可视化，自研结构）

一、本文介绍本文给大家带来的是我利用我自研的结构进行Attention-LSTM进行时间序列预测，该结构是我专门为新手和刚入门的读者设计，包括结果可视化、支持单元预测、多元预测、模型拟合效果检测、预测未知数据

Snu77·2023-11-28 10:39

读取zs数据 dataset 训练一维卷积模型

trainer.pyfrombdbimportset_traceimporttorchfromtorchimportnnfromnetsimportConvNet,LstmNetfromdatasetimporttempDatasetimportosfromtorch.utils.dataimportDataset

lykhahaha·2023-11-28 02:20

Python实现FA萤火虫优化算法优化循环神经网络分类模型(LSTM分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景萤火虫算法（Fire-flyalgorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出,作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法优化循环神经网络分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(

胖哥真不错·2023-11-27 22:47

详细解析GNMT（Google’s Neural Machine Translation System）

2.为了解决OOV（out-of-vocabulary）问题，使用sub-wordunits（wordpieces）3.Encoder和decoder均使用LSTM和残差网络搭建，其中encoder第一层使用双向

困=_=·2023-11-27 20:49

序列模型懒人简介（RNN、Seq2Seq、LSTM、GRU、Transformer）

点关注不迷路哦!点关注不迷路哦!点关注不迷路哦!RNN主要用于处理序列数据。RNN采用循环的结构，每个单元的输出与当前输入和之前的隐状态向量有关，每个单元输出一个预测值和传递到下一个单元的隐状态向量。很容易发现RNN有以下问题：1、输入与输出长度相同；2、不适合解决长期依赖。Seq2Seq结构，采取了两个RNN结构，一个作为解码器encoder，一个作为编码器decoder。解码器将序列数据转化为

Rulcy·2023-11-27 20:49

【RNN】剖析RNN 之从RNN-(Simple|LSTM) 到序列生成再到 seq2seq框架（encoder-decoder，或称为seq2seq）

前言最近在搞一个多标签分类的项目，发现多标签分类问题中的多标签难点可以转化为序列生成问题（如下图，引自论文《EnsembleApplicationofConvolutionalandRecurrentNeuralNetworksforMulti-labelTextCategorization》[1]），论文中思想讲的很透彻，图也一目了然，但是RNN的具体实现上还是要自己搞清楚，因此这个思考过程整个

Tobi_Obito·2023-11-27 19:47

RNN/LSTM/GRU/seq2seq公式推导

LSTM和GRU采用门结构来克服短时记忆的影响。门结构可以调节流经序列链的信息流。LSTM和GRU被广泛地应用到语音识别、语音合成和自然语言处理等。1.RNNRNN会受到短时记忆的影响。

dili8870·2023-11-27 19:47

Pytorch实现RNN, GRU, LSTM模型

文章目录RNN参数代码GRU公式代码LSTM公式代码如题，几个经典的NLP模型，Pytorch实现也比较简单，复杂的模型可以通过他们堆叠而成，比如encoderdecoder这些。

FrenchOldDriver·2023-11-27 19:16

RNN（包括GRU和LSTM）和其他seq2seq/encoder-decoder模型

特别地，我们会深入探讨RNN的两个重要变体：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），它们各自在处理长序列数据时如何克服传统RNN的局限性。

诸神缄默不语·2023-11-27 19:46

深度学习大数据物流平台 python 计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2物流大数据平台的架构与设计3智能车货匹配推荐算法的实现**1\.问题陈述****2\.算法模型**3\.模型构建总览**4司机标签体系的搭建及算法****1\.冷启动**2\.LSTM

Mr.D学长·2023-11-27 14:39

属性级情感分析（于restaurant14和laptop14数据集上使用LSTM和GRU、 MemNet和IAN以及CNN等）的对比分析

随着人们的社交活动、消费习惯、工作内容也逐渐由线下转移到线上，从互联网上海量文本中自动挖掘出人们对各类事务的需求、喜好、观点、态度等，具有广阔的应用场景和很高的商业价值。在自然语言处理领域，情感分析是一种从文本中自动抽取该文本中表达的对某些实体(比如产品、服务、话题、事件等)的情感、观点、态度的技术。情感分析主要分为三个级别【1】：(1)句子级别的情感分析(SentimentAnalysis)，(

Monkey typist·2023-11-27 13:17

4 时间序列预测入门： LSTM+ATTENTION

0前沿注意力机制其本质是一种通过网络自主学习出的一组权重系数，并以“动态加权”的方式来强调我们所感兴趣的区域同时抑制不相关背景区域的机制。核心目标也是从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息。Multi-HeadAttention（MHA）：MHA是一种多头注意力模型，将注意力机制扩展到多个头，从而增强模型对于不同特征的关注度。MHA的输入包括三个向量：查询向量（query）、键向量（key）

汀沿河·2023-11-27 12:37

1 时间序列模型入门： LSTM

0前言循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。本质是一个全连接网络，但是因为当前时刻受历史时刻的影响。传统的RNN结构可以看做是多个重复的神经元构成的“回路”，每个神经元都接受输入信息并产生输出，然

汀沿河·2023-11-27 12:07

时间序列深度学习：seq2seq 模型预测太阳黑子

//www.cnblogs.com/xuruilong100本文翻译自《TimeSeriesDeepLearning,Part2:PredictingSunspotFrequencyWithKerasLstminR

R语言中文社区·2023-11-27 12:06

2 时间序列预测入门：GRU

https://arxiv.org/pdf/1406.1078v3.pdfGRU（GateRecurrentUnit）是循环神经网络（RNN）的一种，可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题，与LSTM

汀沿河·2023-11-27 12:35

机器学习第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化（《大话Python机器学习》学习笔记）

第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化4.3.1为什么要使用正则化欠拟合（Underfitting）：采用一定的算法去拟合时，如果没有考虑相当的信息量（特征变量），从而对训练数据集的拟合算法无法精确

BianchiHB·2023-11-26 22:49

【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（二）

笃℃·2023-11-26 21:45

[当人工智能遇上安全] 10.威胁情报实体识别 (1)基于BiLSTM-CRF的实体识别万字详解

您或许知道，作者后续分享网络安全的文章会越来越少。但如果您想学习人工智能和安全结合的应用，您就有福利了，作者将重新打造一个《当人工智能遇上安全》系列博客，详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦，更加学术，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，系统安

Eastmount·2023-11-26 21:26

[Python人工智能] 四十.命名实体识别 (1)基于BiLSTM-CRF的威胁情报实体识别万字详解

这篇文章将讲解如何实现威胁情报实体识别，利用BiLSTM-CRF算法实现对ATT&CK相关的技战术实体进行提取，是安全知识图谱构建的重要支撑。基础性文章，希望对您有所帮助！

Eastmount·2023-11-26 21:52

基于量子粒子群算法（QPSO）优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法（Matlab代码实现）...

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍随着能源需求的增长和环境问题的日益突出，对可再生能源的利用越来越受到关注。其中，风能作为一种广泛可利用的可再生能源

机器学习之星主·2023-11-26 20:17

基于量子粒子群算法（QPSO）优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述本文基于QPSO-LSTM算法进行负荷、光伏和风电等时间序列的预测。

程序辅导帮·2023-11-26 20:16

【代码】基于量子粒子群算法（QPSO）优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法matlab

程序名称：基于量子粒子群算法（QPSO）优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法实现平台：matlab代码简介：代码是基于QPSO-LSTM的负荷、光伏、风电等时间序列预测，MATLAB编写。

玉子（代码分享版）·2023-11-26 20:16

Network Traffic Anomaly Detection Using Recurrent Neural Networks

本文通过使用LSTM单元来发现这些序列的关系以及其细微差别。然后使用语言模型来预测两个IP之间的通信，并且所预测出误差的被用来进行测量出特殊(atyptical)的通信与一

命运交叉的城堡·2023-11-26 17:00

机器学习——回归算法之线性回归

机器学习——回归算法之线性回归前言线性回归算法推导过程梯度下降1、批量梯度下降（GD）2、随机梯度下降(SGD)3、小批量梯度下降法（MBGD）代码实现前言机器学习算法按照“用途”可分为回归、分类、聚类

macan_dct·2023-11-26 14:22

论文阅读——MCAN（cvpr2019）

对问题的处理：首先分成词，最多分为14个词，然后用300-DGloVewordembeddings变成向量，然后过LSTM，使用LST

じんじん·2023-11-26 14:20

解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM

文章目录1、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类2、线性回归算法2.1线性回归的假设是什么？2.2如何确定线性回归模型的拟合优度？2.3如何处理线性回归中的异常值？

春人.·2023-11-26 10:18

【学习笔记】Understanding LSTM Networks

UnderstandingLSTMNetworks前言RecurrentNeuralNetworksTheProblemofLong-TermDependenciesLSTMNetworksTheCoreIdeaBehindLSTMsStep-by-StepLSTMWalkThroughForgetGateLayerInputGateLayerOutputGateLayerVariantsonLo

HERODING77·2023-11-26 05:25

LSTM+CNN实现时间序列预测(负荷预测)

文章目录LSTM+CNN实现时间序列预测(PyTorch版)基于PyTorch搭建LSTM+CNN模型实现风速时间序列预测配置类时序数据集的制作数据归一化数据集加载器搭建LSTM+CNN模型定义模型、损失函数

安替-AnTi·2023-11-26 03:31

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

BidirectionalLSTM-CRFModelsforSequenceTaggingZ.H.Huang,W.Xu,K.Yu,BidirectionalLSTM-CRFModelsforSequenceTagging

K5niper·2023-11-25 20:10

文本信息抽取 | 基于 LSTM 的命名实体识别

本文主要了解文本信息抽取的内容，以《基于LSTM的命名实体识别》这一项目作为示例展示文本信息抽取的意义。

源于花海·2023-11-25 20:36

【NER】NLP-入门实体命名识别（NER）+Bilstm-CRF模型原理Pytorch代码详解——最全攻略...

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要17分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自|知乎地址|https://zhuanlan.zhihu.com/p/79552594作者|seven编辑|机器学习算法与自然语言处理公众号本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理最近在系统地接触学习NER，但是发现这方面的小帖子还比较零散。所以我把学习的记录放出来给大家作参考，其中汇聚了很多其他博主的

zenRRan·2023-11-25 20:34

轻松入门自然语言处理系列项目3 基于Linear-CRF的医疗实体识别

文章目录前言一、项目概况1.项目描述2.数据描述3.项目框架二、核心技术1.实体识别数据标注2.文本特征工程3.CRF模型4.BiLSTM-CRF模型三、项目实施1.读取数据2.数据标注3.文本特征工程

cutercorley·2023-11-25 20:57

Vscode platformio Arduino开发STM32，点灯+串口调试

1.工具USB-TTL(非常便宜，几块钱)STM32F103C8T6(几块钱)2.引脚连线USB-TTLSTM32TXPA10RXPA9VCC3.3VGNDGND注意事项：跳线帽位置：BOOT0接高电平

⁢稚子·2023-11-25 19:30

通过线性回归进行房价预测

线性回归是一种常用的回归算法，可以建立输入变量和连续输出变量之间的关系。在本文中，我们将探讨如何使用线性回归算法来进行房价预测，并介绍该方法的步骤和实践技巧。

非著名程序员阿强·2023-11-25 18:44

【LLM_04】自然语言处理基础_2

一、神经网络1、循环神经网络（RNN）2、门控循环单元（GRU）3、长短期记忆网络（LSTM）4、双向RNN5、卷积神经网络（CNN）二、注意力机制1、注意力机制原理介绍2、注意力机制的各种变式3、注意力机制的特点一

温欣2030·2023-11-25 14:33

竞赛选题题目：基于LSTM的预测算法 - 股票预测天气预测房价预测

文章目录0简介1基于Keras用LSTM网络做时间序列预测2长短记忆网络3LSTM网络结构和原理3.1LSTM核心思想3.2遗忘门3.3输入门3.4输出门4基于LSTM的天气预测4.1数据集4.2预测示例

laafeer·2023-11-25 09:08

机器学习逻辑回归算法原理与python代码实现入门

一、原理逻辑回归模型本质就是将线性回归模型通过Sigmoid函数进行了一个非线性转换，得到一个介于0～1之间的概率值。对于二分类问题（分类0和1）而言，其预测分类为1（或者说二分类中数值较大的分类）的概率可以用如下所示的公式计算。因为概率和为1，则分类为0（或者说二分类中数值较小的分类）的概率为1-P。逻辑回归模型的本质就是预测属于各个分类的概率，有了概率之后，就可以进行分类了。对于二分类问题来说

青枫浦上看桃花·2023-11-25 03:47

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