LSTM

使用Pytorch从零开始构建GRU

门控循环单元(GRU)是LSTM的更新版本。让我们揭开这个网络的面纱并探索这两个兄弟姐妹之间的差异。您听说过GRU吗？
Garry1248·2023-11-24 11:13

使用Pytorch从零开始构建LSTM

长短期记忆（LSTM）网络已被广泛用于解决各种顺序任务。让我们了解这些网络如何工作以及如何实施它们。就像我们一样，循环神经网络（RNN）也可能很健忘。
Garry1248·2023-11-24 10:10

时序预测 | MATLAB实现基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测

时序预测|MATLAB实现基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合AdaBoost
机器学习之心·2023-11-24 03:58

《A C-LSTM Neutral Network for Text Classification》阅读笔记

将CNN和LSTM结合起来学习句子的representation，在情感分类和问题分类的任务上都取得了很好的结果。
best___me·2023-11-24 02:34

短期风速预测|LSTM|ELM|批处理（matlab代码）

程序主要分为三部分，分别是基于LSTM算法、基于ELM算法和基于LSTM和批处理组合算法，对于预测类程序，算法组合是创新的方向，很多预测都是通过智能算法对参数寻优+LSTM/ELM等算法进行组合，本次提供的三种基础性代码是对同一数据进行处理分析
程高兴·2023-11-24 00:48

计算机毕业设计吊打导师hadoop+spark+hive微博预警系统 微博数据分析可视化大屏 微博情感分析 微博爬虫 微博大数据 微博推荐系统 微博预测系统

流程：1.selenium爬取微博热搜、文章、评论数据存入mysql数据库（并对评论lstm情感分析模型建模分析）;2.使用mapreduce对mysql中采集的微博数据进行数据清洗，转为.csv文件上传
计算机毕业设计大神·2023-11-23 20:09

Course 5-Recurrent Neural Networks--Week 1

第一周的课程主要介绍序列模型的应用场景；深度学习中的RNN基础结构、GRU、LSTM、BRNN；语言模型和序列采样的知识。1.1为什么需要序列模型？
岱宗雪·2023-11-23 19:31

TensorFlow实战教程（二十五）-基于BiLSTM-CRF的医学命名实体识别研究（下）模型构建

毕竟我写的时候也看了20多小时的视频，又写了20多个小时，别抱怨，加油~上一篇文章处理后的数据格式如下图所示，将一个个句子处理成了包含六元组的CSV文件，这篇文章将介绍BiLSTM-CRF模型搭建及训练
张志翔的博客·2023-11-23 15:38

pytorch LSTM_regression

__init__()self.lstm=nn.LSTM(input_size
Claroja·2023-11-23 11:00

TensorFlow实战教程（二十四）-基于BiLSTM-CRF的医学命名实体识别研究（上）数据预处理

这篇文章写得很冗余，但是我相信你如果真的看完，并且按照我的代码和逻辑进行分析，对您以后的数据预处理和命名实体识别都有帮助，只有真正对这些复杂的文本进行NLP处理后，您才能适应更多的真实环境，坚持！毕竟我写的时候也看了20多小时的视频，又写了20多个小时，别抱怨，加油~一.什么是命名实体识别实体是知识图谱最重要的组成，命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）对于知识图谱构
张志翔的博客·2023-11-23 00:25

TensorFlow实战教程（二十八）-Keras实现BiLSTM微博情感分类和LDA主题挖掘分析

一.BiLSTM模型LSTM的全称是LongShort-TermMemory，
张志翔的博客·2023-11-22 22:21

【收藏】时间序列预测入门必读的4篇论文

入门必读的4篇论文见文末↓01传统统计学算法和ML/DL算法的优劣时间序列预测常用的传统的统计学算法有ARIMA,ETS,GARCH等，常用的机器学习算法和深度学习算法有广义线性模型、xgboost、LSTM
深度学习技术前沿·2023-11-22 20:04

python 文本分析库_自然语言处理实战(利用Python理解分析和生成文本)：(美)霍布森·莱恩//科尔·霍华德//汉纳斯·马克斯·哈普克|责编:杨海玲|译者:史亮//鲁骁//唐可欣//王斌 : ...

本书分为3部分：第一部分介绍NLP基础，包括分词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换；第二部分讲述深度学习，包含神经网络、词向量、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM
weixin_39529128·2023-11-22 09:06

Transformer——encoder

入浅出解释Transformer原理Transformer从零详解前言：在自然语言识别中，之前讲过lstm，但是lstm有明显的缺陷，就是当文本过于长的时候，考前的文本信息和后的文本信息，关联性就会越来越弱
牛像话·2023-11-22 09:45

78基于matlab的BiLSTM分类算法，输出迭代曲线，测试集和训练集分类结果和混淆矩阵

基于matlab的BiLSTM分类算法，输出迭代曲线，测试集和训练集分类结果和混淆矩阵，程序有详细注释，数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。
顶呱呱程序·2023-11-22 08:32

时序预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测

时序预测|MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果
机器学习之心·2023-11-22 08:08

Pytorch 实战RNN

coding:utf8importtorchastfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariable#输入词用10维词向量表示#隐藏层用20维向量表示#两层LSTMrnn
键盘哥·2023-11-22 03:53

【机器学习】039_合理初始化

一、稳定训练目标：使梯度值在更合理的范围内常见方法如下：·将乘法变为加法·ResNet：当层数较多时，会加入一些加法进去·LSTM：如果时序序列较长时，把一些对时序的乘法做加法·归一化·梯度归一化：把梯度转化为一个均值
Cyan.__·2023-11-22 02:08

RNN改进

内容包括：GRULSTM双向循环神经网络GRUimageR为重置门，重置门有助于捕捉时间序列里短期的依赖关系Z为更新门，更新门有助于捕捉时间序列里长期的依赖关系LSTM遗忘门:控制上一时间步的记忆细胞输入门
wamgz·2023-11-22 01:45

Show, Attend and Read:A Simple and Strong Baseline for Irregular Text Recognition

它由一个31层的ResNet、一个基于LSTM的编解码器框架和一个二维的注意模块组成。该方法虽然简单，但具有较强的鲁棒性。它在不规则文本识别基准测试和
瞎了吗·2023-11-22 00:14

时间序列预测实战(十七)PyTorch实现LSTM-GRU模型长期预测并可视化结果（附代码+数据集+详细讲解）

一、本文介绍本文给大家带来的实战内容是利用PyTorch实现LSTM-GRU模型，LSTM和GRU都分别是RNN中最常用Cell之一，也都是时间序列预测中最常见的结构单元之一，本文的内容将会从实战的角度带你分析
Snu77·2023-11-21 23:07

论文笔记：Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long Short-Term Memory Networks

ACL20151Intro1.1背景LSTM能够处理序列信息，但是无法处理带有树结构的数据依存句法分析树(DependencyTree)成分句法分析树(ConstituencyTree)1.2论文思路为了解决将树结构的数据作为输入训练
UQI-LIUWJ·2023-11-21 23:33

学习神经网络模型，用不用学习原理？还是只会用就行了

先来系统概述机器学习，如下述思维导图机器学习下分几种学习方法：如，监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习，其中深度学习通过神经网络模型实现，常用的有CNN、RNN、LSTM回到问题，学习神经网络模型，
Nubia00·2023-11-21 14:12

深入解析序列模型：全面阐释 RNN、LSTM 与 Seq2Seq 的秘密

探索序列建模的基础知识和应用。简介序列建模是许多领域的一个重要问题，包括自然语言处理(NLP)、语音识别和语音合成、时间序列预测、音乐生成和「生物信息学」。所有这些任务的共同点是它们需要坚持。接下来的事情的预测是基于历史的。例如，在“哈桑以前踢足球，而且他踢得非常好”的序列中。只有将“哈桑”的信息推进到该特定点，才能对“他”进行预测。因此，您需要某种历史记录块来存储以前的信息并将其用于进一步的预测
冷冻工厂·2023-11-21 05:42

GRU、LSTM、双向循环神经网络

动手学深度学习笔记一、门控循环单元(GRU)1.重置门和更新门2.候选隐状态3.隐状态4.PyTorch代码二、长短期记忆网络(LSTM)1.输入门、遗忘门和输出门2.记忆元3.隐状态4.PyTorch
葫芦娃啊啊啊啊·2023-11-21 02:42

笔记55：长短期记忆网络 LSTM

本地笔记地址：D:\work_file\DeepLearning_Learning\03_个人笔记\3.循环神经网络\第9章：动手学深度学习~现代循环神经网络aaaaaaaaa
恨晨光熹微·2023-11-21 02:41

循环神经网络原理笔记

循环神经网络原理笔记(1)数学原理(2)基本RNN结构(3)梯度消失(4)GRU与LSTM单元1、GRU（门控循环单元）2、LSTM（长短期记忆）(5)BRNN与DeepRNNs1、BRNN（双向循环神经网络
就是AT·2023-11-21 02:36

双向循环神经网络和深层循环神经网络 （吴恩达老师_学习笔记）

而标准的RNNblocks、GRUunits、LSTMunits都只是前向的（单向）
瓜波牛排·2023-11-21 02:28

【学习笔记】现代循环神经网络

前几天学习了下现代循环神经网络学习，主要深入研究了下LSTM和GRU，其实现在已经很少把这两个模型作为主要的框架去解决实际问题了，但是因为偶尔在预处理时提取文本特征信息的时候会用到，所以还是花了点时间看了下相关内容
磊磊要加油学习鸭·2023-11-21 01:03

机器学习笔记

目录机器学习基本概念介绍深度学习反向传播前向传播反向传播pytorch梯度下降算法卷积神经网络（CNN）卷积层池化层自注意力机制（self-attention）循环神经网络（RNN）长短期记忆递归神经网络（LSTM
czyxw·2023-11-21 01:57

Python替你预测股票！让你在股市叱咤风云

拟使用VAR及LSTM两种算法建立预测模型。欢迎加群交流：1141249762（群主处可领取Python免费学习资料）获取股票数据股票数据通常可从新浪股票、雅虎股票等网页上获取，此外
大手啊·2023-11-20 22:05

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？...

在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连
weixin_34378969·2023-11-20 21:59

基于YOLOv3的车辆号牌定位

01OCR原理分析本文中采用的车辆号牌识别部分的是采用CNN+LSTM+CTC组合而成，整个网络部分可以分为三个部分，首先是主干网络CNN用于提取字符的特征信息，其次采用深层双向LSTM网络在卷积特征的基础上提
我爱计算机视觉·2023-11-20 21:27

CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？

同济计算机博士半小时就教会了我五大深度神经网络，CNN/RNN/GAN/transformer/LSTM一次学会，简直不要太强！
张志翔的博客·2023-11-20 21:23

PyTorch深度学习原理与实现

.引言深度学习发展历程感知机网络（解决线性可分问题，20世纪40年代）BP神经网络（解决线性不可分问题，20世纪80年代）深度神经网络（海量图片分类，2010年左右）常见深度神经网络：CNN、RNN、LSTM
slience_me·2023-11-20 21:03

STGCN文献笔记翻译

Wu和Tan[2016]结合long-short-termmemory(LSTM)网络[HochreiterandSchmidhuber,1997]和一维CN
llddycidy·2023-11-20 11:11

LSTM+Transformer混合模型时间序列预测实战教学

视频教学：LSTM+Transformer混合模型时间序列预测实战_哔哩哔哩_bilibili模型结果：代码：#pipinstallopenpyxl-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
程序员奇奇·2023-11-19 11:40

推荐模型LSTM+Transformer

importosimportpandasaspdimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmfromsklearn.decompositionimportLatentDirichletAllocationfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimporttimeimportdatetimefromscipy.sparseimporths
frank_zhaojianbo·2023-11-19 11:39

Lstm+transformer的刀具磨损预测

视频讲解：基于Lstm+transformer的刀具磨损预测实战_哔哩哔哩_bilibili结果展示：数据展示：主要代码：#pipinstallopenpyxl-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
甜辣uu·2023-11-19 11:04

竞赛 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
iuerfee·2023-11-19 10:05

长短期记忆（LSTM）与RNN的比较：突破性的序列训练技术

长短期记忆（Longshort-termmemory,LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。
冷冻工厂·2023-11-18 18:46

时间序列预测 | Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)时间序列预测，单列数据输入

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述时间序列预测|Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)时间序列预测，单列数据输入评价指标包括
前程算法屋·2023-11-18 17:17

多维时序预测 | Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测，多列变量输入

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多维时序预测|Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测，多列变量输入评价指标包括
前程算法屋·2023-11-18 17:17

多维时序预测 | Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)多变量时间序列预测

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前程算法屋·2023-11-18 17:17

时间序列预测 | Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)时间序列预测，单列数据输入模型

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前程算法屋·2023-11-18 17:16

多维时序预测 | Matlab基于斑马优化卷积神经网络结合长短期记忆网络融合注意力机制的多变量时间序列预测，ZOA-CNN-LSTM-Attention多变量时间序列超前24步回归预测算法

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多维时序预测|Matlab基于斑马优化卷积神经网络结合长短期记忆网络融合注意力机制的多变量时间序列预测，ZOA-CNN-LSTM-Attention
前程算法屋·2023-11-18 17:46

多元回归预测 | Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)回归预测，多变量输入模型

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元回归预测|Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)回归预测，多变量输入模型评价指标包括
前程算法屋·2023-11-18 17:46

多元回归预测 | Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)回归预测，多变量输入模型

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前程算法屋·2023-11-18 17:46

时序预测 | Python实现ConvLSTM卷积长短期记忆神经网络股票价格预测（Conv1D-LSTM）

时序预测|Python实现ConvLSTM卷积长短期记忆神经网络股票价格预测（Conv1D-LSTM）目录时序预测|Python实现ConvLSTM卷积长短期记忆神经网络股票价格预测（Conv1D-LSTM
机器学习之心·2023-11-18 17:44

Bert浅谈

跟ELMo相比的优势在于，transformer对特征的提取能力比lstm要强得多。模型输入
lanmengyiyu·2023-11-18 17:04
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