LSTM

[文献翻译]Action recognition using visual atteneion

我们使用具有长短期记忆（LSTM）单元的时空深度多层递归神经网络（RNN）。我们的模型学会了选择性地关注视频帧的各个部分，并在输入后对视频进行了分类。
夏迪End·2023-06-18 12:54

[论文笔记]Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging

引言本文是论文BidirectionalLSTM-CRFModelsforSequenceTagging的阅读笔记。这篇论文是15年发表的，比上次介绍的那篇还要早。
愤怒的可乐·2023-06-18 09:34

【合集】智能优化算法与神经网络预测、分类及时间序列优化程序总结

常用算法代码整理如下：1.基础系列2.BP神经网络预测优化系列3.ELMAN递归神经网络预测优化系列4.RBF径向基神经网络预测优化系列5.PNN概率神经网络预测优化系列6.GRNN广义回归神经网络预测优化系列7.LSTM
CJ-leaf·2023-06-18 06:29

【ARIMA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1ARIMA模型1.2LSTM模型2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型差分自回归移动平均模型(ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型17-19
紫极星光·2023-06-18 05:44

【LSTM】

【【重温经典】大白话讲解LSTM长短期记忆网络如何缓解梯度消失，手把手公式推导反向传播-哔哩哔哩】讲得真好
子衿JDD·2023-06-18 00:50

“AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：模型融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘。本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、现
汀、人工智能·2023-06-17 17:27

“AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[3]：TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：模型融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘。本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、现
汀、人工智能·2023-06-17 13:01

命名体识别之IDCNN

解决问题尽管BiLSTM+CRF被广泛的应用于NER任务中有很好的表现，但是BiLSTM不能很好的利用GPU的并行性，导致模型的性能很差，本文提出了一种替代方案-IteratedDilatedConvolutionalNeuralNetworks
&永恒的星河&·2023-06-17 13:35

采用CNN-LSTM与迁移学习的虚假评论检测

针对此问题，提出一种基于CNN-LSTM模型与迁移学习相结合的虚假评论检测方法。
罗伯特之技术屋·2023-06-17 13:35

【ARIMA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1ARIMA模型1.2LSTM模型2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型差分自回归移动平均模型(ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型17-19
数学建模与科研·2023-06-17 12:32

人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：模型融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘。本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、现
汀、人工智能·2023-06-17 11:56

深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、
汀、人工智能·2023-06-17 10:37

图像篡改入门02 利用空间结构篡改定位

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档@图像篡改入门02利用空间结构篡改定位图像篡改被动取证利用图像空间结构进行篡改定位使用一个CNN-LSTM的网络模型捕获篡改边界特征J.H.Bappy
短剑韶光·2023-06-17 06:16

【VMD-DBO-LSTM】变分模态分解-蜣螂优化算法-长短时记忆神经网络研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1变分模态分解算法1.2蜣螂优化算法1.3LSTM2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1变分模态分解算法变分模态分解(variationalmodedecomposition
然哥依旧·2023-06-16 22:50

多种优化算法优化LSTM——【包括：粒子群、蝙蝠、正余旋、多元宇宙、正余弦、JAYA、哈里斯鹰、萤火虫、布谷鸟、非洲秃鹫、麻雀优化、灰狼优化、蜣螂优化】（Python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4Python代码实现1概述多种优化算法优化LSTM（Python代码实现）【包括：粒子群、蝙蝠、正余旋、多元宇宙、正余弦、JAYA、哈里斯鹰、萤火虫、布谷鸟
紫极星光·2023-06-16 22:45

【PyTorch 深度学习实战】基于RNN & LSTM 实现 MNIST手写数字识别 (附源代码 | 详解) | 附：解决Jupyter无法启动问题No module named‘resource‘

“多想某天突然醒来，妈妈在做饭，爸爸喊我起床，然后我告诉他们：我做了一个很长的梦。”作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5]预期2023年10月份·准CSDN博客专家
追光者♂·2023-06-16 18:30

sequence2sequence

1.基本模型所谓的Seq2seq模型从字面上理解很简单，就是由一个序列到另一个序列的过程(比如翻译、语音等方面的应用)：那么既然是序列模型，就需要搭建一个RNN模型(神经单元可以是GRU模型或者是LSTM
Charon_HN·2023-06-16 18:47

【ARIMA-WOA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1ARIMA模型1.2鲸鱼优化算法1.3LSTM模型2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型差分自回归移动平均模型(ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型
数学建模与科研·2023-06-16 12:15

深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知
汀、人工智能·2023-06-16 11:32

了解基于模型的元学习：Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM

摘要：本文主要为大家讲解基于模型的元学习中的LearningtoLearn优化策略和Meta-LearnerLSTM。
华为云开发者联盟·2023-06-16 10:00

使用Batch Normalization解决VAE训练中的后验坍塌(posterior collapse)问题

前言在训练VAE模型时，当我们使用过于过于强大的decoder时，尤其是自回归式的decoder比如LSTM时，存在一个非常大的问题就是，decoder倾向于不从latentvariablez中学习，而是独立地重构数据
胡小白的数据科学之路·2023-06-16 10:44

报错：Attempting to capture an EagerTensor without building a function.

  基于之前写的搭建深度学习环境这篇博客，自己跑了一些LSTM、GAN的代码，中途遇到过一些报错，分享给大家，避免大家再踩坑（而且这些坑一踩可能就是一天，晕倒~~）AttemptingtocaptureanEagerTensorwithoutbuildingafunction
JM1307hhh·2023-06-16 10:26

Multi-headed Self-attention（多头自注意力）机制介绍

对于输入的序列来说，与RNN/LSTM的处理过程不同，Self-attention机制能够并行对进行计算，这大大提高了对特征进行提取（即获得）的速度。
AI生成曾小健·2023-06-16 08:52

回归预测 | MATLAB实现基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合AdaBoost多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合AdaBoost多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合
机器学习之心·2023-06-16 06:31

Block Recurrent Transformer：结合了LSTM和Transformer优点的强大模型

为了解决这个问题Google创建了HybridTransformer-LSTM模型，该模型可以实现SOTA导致时间序列预测任务。
·2023-06-15 20:49

【RF-SSA-LSTM】随机森林-麻雀优化算法优化时间序列预测研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1RF特征选择2.2LSTM预测2.3SSA-LSTM预测2.4MLP预测2.5几种算法比较3参考文献4Python代码实现1概述参考文献：RF：随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器
紫极星光·2023-06-15 17:02

深入理解深度学习——Transformer：基础知识

它不单替代了以前流行的循环神经网络(recurrentneuralnetwork,RNN)和长短期记忆(longshort-termmemory,LSTM)网络，并且以它为基础衍生出了诸如BERT、GPT
von Neumann·2023-06-15 15:53

深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM

深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-LearningtoLearn优化策略、Meta-LearnerLSTM1.LearningtoLearnLearningtoLearnbyGradientDescentbyGradientDescent
·2023-06-15 11:59

深度学习-LSTM

[TOC]前言神经网络的历史和背景神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，它由大量简单的神经元单元组成，通过它们之间的连接和传递信息来模拟人脑的学习和推理过程。神经网络起源于上世纪40年代，当时WarrenMcCulloch和WalterPitts提出了一种可模拟生物神经元的数学模型，这是第一个神经元模型。20世纪50年代，FrankRosenblatt发明了一种称为感知机（Perceptron
·2023-06-15 11:48

深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM

深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-LearningtoLearn优化策略、Meta-LearnerLSTM1.LearningtoLearnLearningtoLearnbyGradientDescentbyGradientDescent
·2023-06-15 11:08

如何用python主抓取股市数据并分析？

我们还将通过长期短期记忆(LSTM)方法来预测未来的股票价格。注意，本文是对股票价格预测的初级尝试，股票的预测是一个很大的学问，并不是通过一文就能解决的。
程序员王饱饱·2023-06-15 10:12

深入解析长短期记忆网络（LSTM）：原理与代码分析

文章目录1.应用领域2.LSTM的原理2.1核心概念2.2网络结构2.3门控机制2.4训练过程3.LSTM文本分类长短期记忆网络（LongShort-TermMemory,LSTM）是一种循环神经网络（
旧言.·2023-06-15 09:06

Nucleo-F411RE （STM32F411）LL库体验 1 - 点亮LED

pyocdpackfindstm32f411retx#命令查找支持包pyocdpackinstallstm32f411retx#安装支持包pyocdflash--eraseauto--targetSTM32F411RETx
夏侯城临·2023-06-15 01:27

Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测|附代码数据

此示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络预测时间序列LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用LSTM网络是一种循环神经网络(RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。
·2023-06-14 23:09

RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据

p=25133最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
·2023-06-14 23:08

Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测

p=27279此示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络预测时间序列。
·2023-06-14 23:07

LSTM - 长短期记忆网络

循环神经网络(RNN)人们不是每一秒都从头开始思考，就像你阅读本文时，不会从头去重新学习一个文字，人类的思维是有持续性的。传统的卷积神经网络没有记忆，不能解决这一个问题，循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)可以解决这一个问题，在循环神经网络中，通过循环可以解决没有记忆的问题，如下图：看到这里，你可能还是不理解为什循环神经网络就可以有记忆。我们把这个图展开：可以看出，我们输
·2023-06-14 23:02

RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据

p=25133最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
·2023-06-14 23:28

DM8：达梦数据库备份还原

/dmrmanCTLSTMT="BACKUPDATABASE'/home/dmdba/dmdata/
祢真伟大·2023-06-14 23:04

一步一步详解LSTM网络【从RNN到LSTM到GRU等，直至attention】

一步一步详解LSTM网络【从RNN到LSTM到GRU等，直至attention】0、前言1、RecurrentNeuralNetworks循环神经网络2、TheProblemofLong-TermDependencies
旋转的油纸伞·2023-06-14 20:56

滴滴ETA论文解读：WDR模型

引言paper：LearningtoEstimatetheTravelTime读后感：整体中规中矩，将WD模型和LSTM相结合，解决实际的业务问题。
·2023-06-14 18:35

回归预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost
机器学习之心·2023-06-14 11:04

利用python对b站某GPT-4解说视频的近万条弹幕进行爬取、数据挖掘、数据分析、弹幕数量预测及情绪分类

分析视频各个片段出现的弹幕数量2、分析视频各大章节出现的弹幕数量3.分析视频各小节出现的弹幕数量五、分析弹幕数量和日期的关系1、分析不同日期的弹幕数量2、上午、下午、晚上的弹幕数量3、每天不同细分时间段的弹幕数量六、利用LSTM
鹰击长涛·2023-06-14 09:51

基于Keil生成外部Nor Flash下载算法，并使用J-Flash直接烧录（以W25Q64为例）

需要的软件：KeilSTM32CubeMXJ-Flash参考文档：方法1：在Keil中点击Help→uVisionHelp，然后再搜索框中输入FLM，点击列出主题，可以看到生成下载算法的大致步骤：方法2
～狂想家～·2023-06-14 02:13

NLP-Beginner任务四学习笔记：基于LSTM+CRF的序列标注

**用LSTM+CRF来训练序列标注模型：以NamedEntityRecognition为例**数据集：CONLL2003，https://www.clips.uantwerpen.be/conll2003
Q小Q琪·2023-06-14 02:13

NLP学习笔记九-机器翻译-seq2seq模型

seq2seq模型跟lstm模型有很大关系。拿英语翻译成德语为例。seq2seq模型结构如下：上述的模型其实并不复杂，
Mr Gao·2023-06-13 16:00

NLP 学习笔记十-simple RNN+attention（注意力机制）

其中seq其实是采用lstm作为自己的基础记忆网络实现的，当然也可以用RNN实现实现seq2seq模型。如下图，下图是使用simpleRNN实现seq2seq模
Mr Gao·2023-06-13 16:27

从RNN到LSTM：深度学习在自然语言处理领域的惊艳算法

在自然语言处理领域，有很多受到关注的算法，比如词向量、语言模型、注意力机制等，这里我将以深度学习中的RNN模型、LSTM模型、YOLO算法为例进行介绍。
凉亭下·2023-06-13 10:44

RNN、LSTM知识点总结

CNN——用于计算机视觉（CV）RNN——用于自然语言处理（NLP）理解：其中h0，h1...ht-1是中间结果，x0，x1...x代表时序输入。举例：如IamChinese，IloveChina，则x0=‘I’，x1=‘am’...xt=‘China’，但单词不能直接输入网络，所以使用word2vec将单词转换成向量后，即可作为输入。缺点：RNN会考虑之前的所有结果记录下来，记得太多就会产生错误
呼叫冰河谷·2023-06-12 18:30

笔记-RNN及其变种

引用地址：https://blog.csdn.net/zzulp/article/details/84971395RNNLSTM加入了记忆功能GRU相对于LSTM简化了
科技瞭望台·2023-06-12 15:13
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