LSTMCell

(PyTorch)TCN和RNN/LSTM/GRU结合实现时间序列预测

前言前面已经写了一系列有关LSTM时间序列预测的文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch中利用LSTMCell
Cyril_KI·2024-01-04 07:27

【23-24 秋学期】NNDL 作业11 LSTM

目录习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果习题6-3P编程实现下图LSTM运行过程（一）numpy实现（二）使用nn.LSTMCell实现（三）使用nn.LSTM实现总结（一
今天也是元气满满的一天呢·2023-12-24 18:38

NNDL 作业11 LSTM [HBU ]

习题6-3P编程实现下图LSTM运行过程1.使用Numpy实现LSTM算子2.使用nn.LSTMCell实现3.使用nn.LSTM实现总结引用的博客以及文章连接：老师博客:【23-24秋学期】NNDL作业
洛杉矶县牛肉板面·2023-12-20 00:29

tensorflow的tf.nn.rnn_cell.LSTMCell和pytorch的nn.LSTM区别

tf.nn.rnn_cell.LSTMCell函数初始化:init(num_units,use_peepholes=False,cell_clip=None,initializer=None,num_proj
weberyoung·2023-10-21 16:11

pytorch1.0 搭建LSTM网络

多个LSTMcell组合起来是LSTM。LSTM自动实现了前向传播，不需要自己对序列进行迭代。
top_小酱油·2023-08-12 09:33

LSTM的模型建立以及用LSTMCell构建模型的相关学习记录

在lstm的结构中，如果想要采用output[:,-1,:]获得hidden层的最后一层输出hidden_states,那么要基于的前提条件是：self.lstm=nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first=True)如上图，一定要设置为batch_first=True,否则不成立！！！output,_=self.lstm(x)h_n
Daniel_Smith·2023-04-18 16:12

TensorFlow 实战 RNN 第三讲 ～ RNN cell

小小地总结一下RNNcellBasicRNNCellGRUCellBasicLSTMCellLSTMCellMultiRNNCell对于RNNcell而言，两个流行的选择是GRUCell和LSTMCell
cb_guo·2023-04-11 16:15

Pytorch学习——LSTM与LSTMCell

nn.LSTM()该模块一次构造完若干层的LSTM。构造方法model=nn.LSTM(2,2,10,batch_first=True)"""参数说明：-feature_len:特征的维度-hidden_len:隐藏层的个数-layer_num:每个时间步所对应的模型层数-batch_first:用来指示数据应该以什么形式来给，默认为False，数据形状(seq_len,batch,feature
哆啦A梦！！！·2023-02-07 07:31

RNN中的LSTM Cell模块详解

**1.LSTMCell的结构如下：从整体上看：LSTM有三个输入：当前时刻网络的输入值x(t),上一时刻LSTM的短时输出状态h(t-1),以及上一时刻的长时输出状态c(t-1)；三个输出：当前时刻网络的输出值
Luoi_han_1984·2023-02-07 07:58

LSTMCell

文章目录什么是LSTMCellLSTMCell含义LSTMCell类为什么要用LSTMCell什么是LSTMCell今天在回顾Seq2Seq利用Attention注意力机制实现的时候，发现decoder
365JHWZGo·2023-02-07 07:58

tf.nn.rnn_cell.LSTMCell注意的地方+tf.nn.dynamic_rnn

tf.nn.rnn_cell.LSTMCellhttps://www.cnblogs.com/lovychen/p/9368390.html这一篇讲解了RNN、LSTM的结构（计算公式链接）两个注意地方：1）[H，X]*W后和B维度不同，如何相加tensorflow代码中，用的这个nn_ops.bias_add（gate_inputs,self._bias）,这个函数的计算方法是，让每个batch
卢容和·2023-02-07 07:27

LSTM

(2)LSTM中其实只有一个lstmcell,只是在不同时序，让它看起来好像很多个celll。一个epoch训练结束，权值W就会更新。(3)num_units就是这个层的隐藏神经元个数
凌凌漆1997·2023-02-07 07:55

LSTMCell中num_units参数解释

前言关于LSTM原理：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/关于LSTM原理（译文）：https://blog.csdn.net/Jerr__y/article/details/58598296关于Tensorflow+LSTM的使用：https://www.knowledgemapper.com/knowmap/know
琥珀彩·2023-02-07 07:22

Pytorch 中 LSTMCell介绍

LSTM和LSTMCell的关系很显然，LSTMCell是组成LSTM整个序列计算过程的基本组成单元，也就是进行sequence中一个word的计算LSTMCellinput_size:wordembeddingdimhidden_size
Tianweidadada·2023-02-07 07:20

举例说明tf中LSTMCell的cell、num_unit是什么意思

文章目录1.对于cell的解释2.对num_units参数的解释3.LSTM的每个cell参数共享1.对于cell的解释LSTM一般都会一连串的小团团，这一个个小团团就表示一个cell。如上图所示。2.对num_units参数的解释上图中，我们很多步计算中都有用到W,其实num_units就表示线性层的隐藏节点个数，也即输出的维度。例如：num_units=128,就表示我们输出的维度是[128,
陈壮实的搬砖生活·2023-02-07 07:49

Pytorch LSTMCell踩坑

PytorchLSTMCell踩坑背景：使用torch.nn.LSTMCell编写多层lstm网络。
小刀8848·2023-01-13 22:25

PyG Temporal搭建STGCN实现多变量输入多变量输出时间序列预测

I.前言前面已经写过不少时间序列预测的文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch中利用LSTMCell
Cyril_KI·2023-01-12 06:05

PyTorch搭建GNN-LSTM和LSTM-GNN模型实现多变量输入多变量输出时间序列预测

I.前言前面已经写过不少时间序列预测的文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch中利用LSTMCell
Cyril_KI·2023-01-10 08:22

PyG搭建图神经网络实现多变量输入多变量输出时间序列预测

I.前言前面已经写过不少时间序列预测的文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch中利用LSTMCell
Cyril_KI·2022-12-31 07:56

TensorFlow搭建CNN实现时间序列预测（风速预测）

模型训练及表现VI.源码及数据时间序列预测系列文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch中利用LSTMCell
Cyril_KI·2022-12-15 08:55

TensorFlow搭建ANN实现时间序列预测（风速预测）

模型预测及表现V.源码及数据时间序列预测系列文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch中利用LSTMCell
Cyril_KI·2022-12-15 08:25

TensorFlow搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（四）：多模型滚动预测

3.4实验结果IV.源码及数据I.前言系列文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch中利用LSTMCell
Cyril_KI·2022-12-15 08:24

TensorFlow搭建LSTM实现多变量输入多变量输出时间序列预测（多任务学习）

前言前面已经写了很多关于时间序列预测的文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch中利用LSTMCell
Cyril_KI·2022-12-15 08:24

PyTorch中利用LSTMCell搭建多层LSTM实现时间序列预测

前言前面已经写过不少时间序列预测的文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch中利用LSTMCell
Cyril_KI·2022-12-15 08:22

pytorch nn.LSTM及nn.LSTMCell的用法和理解

RNN和LSTM的原理及公式传统RNN的隐藏侧状态更新：ht=f(Uht−1+Wxt+b)h_t=f(Uh_{t-1}+Wx_t+b)ht=f(Uht−1+Wxt+b)，其中xtx_txt是ttt时刻的输入。LSTM新增了内部状态ctc_tct，用来进行线性的循环信息传递，并非线性地输出信息给外部状态hth_tht。输入门it=σ(Wixt+Uiht−1+bi)遗忘门ft=σ(Wfxt+Ufht−
feiba54·2022-12-14 14:35

seq2seq的论文学习和代码实现

文章目录seq2seq代码tensorlfow常用RNN函数（主要是我的代码中用到的）[tf.nn.rnn_cell.LSTMCell](https://tensorflow.google.cn/api_docs
tobebettter·2022-12-13 09:09

LSTM中的hidden_size/input_size/time_step/batch_size的理解

LSTM模块的实现最近在尝试实现一个简单的LSTMCell，源码中看似只是简单地调用一下：tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell()实际上包含了很多没有弄明白地方。
CM.Yuan·2022-12-08 14:30

pytorch基础（八）- 循环神经网络 RNN&LSTM

RNN网络结构RNN形式化RNN网络训练RNNlayernn.RNNnn.RNNCell时间序列预测实战RNN训练难题梯度爆炸梯度弥散LSTM遗忘门输入门输出门解决梯度弥散LSTM使用nn.LSTMnn.LSTMCell
sherryhwang·2022-12-04 12:10

文本识别论文之基础构件LSTM学习

文本识别论文之基础构件解读1.lstm1.1lstmcell1.2multi-layerlongshort-termmemory1.3(bidirection)multi-layerlongshort-termmemory1.4
学弟·2022-12-02 22:25

tensorflow下lstm的实践

说道LSTM，首先得了解RNN在tensorflow中的基本函数tf.nn.rnn_cell.LSTMCell，相比基本的BasicLSTMCell模块，LSTMCell中有加入一些变种的特性clipping
lookjie·2022-12-02 16:13

pytorch——LSTM原理与实现

文章目录RNN训练难题梯度爆炸梯度弥散LSTM遗忘门输入门输出门LSTM总结Pytorch实现LSTM的方法nn.LSTM()nn.LSTMCell()RNN训练难题RNN的梯度推导公式：累乘会导致的梯度爆炸或梯度弥散
Mr. Wanderer·2022-11-21 17:22

pytorch自定义RNN结构（附代码）

文章目录pytorch自定义LSTM结构（附代码）一、整体程序框架二、LSTMcell三、LSTM整体程序1.多层LSTMcell2.多层LS
皮皮宽·2022-11-19 08:37

循环神经网络--LSTM与PyTorch实现（前馈）

承接上篇SimpleRNN,PyTorch中对于LSTM也有两个方法，即nn.LSTM和nn.LSTMCell。同样地，我们用两种方法来做一个简单例子的前馈。
JasmineFeng·2022-11-17 09:32

torch.nn.LSTM（）

链接1：单个RNN单元可以使用torch.nn.RNNCell(),LSTMCell(),GRUCell()——使用for循环来处理循环神经网络（时间维度）可以直接调用torch.nn.RNN(),LSTM
卢容和·2022-10-10 19:32

长短时记忆网络(Long Short Term Memory，LSTM)详解

与RNN相比，LSTM的每个单元结构——LSTMcell增加了更多的结构，通过设计门限结构解决长期依赖问题，所以LSTM可以具有比较长的短期记忆，
生信小兔·2022-10-02 07:44

Pytorch 中 LSTM 和 LSTMCell 的区别

LSTM的官方文档在这里在例子中：LSTM函数的参数为输入特征向量的长度input_size=10、隐藏层向量的长度hidden_size=20、隐藏层的数量num_layers=2；输入input的维度是时间/序列长度（句子有多少个单词）time_steps=5、批量batch=3、输入特征向量的长度input_size=10；初始的隐藏层向量与状态向量的维度都是隐藏层的数量num_layers
cnhwl·2022-08-30 07:06

Pytorch实现RNN，LSTM和GRU超详细代码参数解析

Pytorch官网提供的循环脑神经网络总共7个函数，nn.RNN、nn.LSTM、nn.GRU可以实现多层的循环神经网络，而nn.RNNCell、nn.LSTMCell、nn.GR
adczsw·2022-07-09 07:35

深度学习TF—10.循环神经网络RNN及其变体LSTM、GRU实战

时间序列数据的表示方法二、Embedding层三、单层RNN与多层RNN1.单层RNN2.多层RNN四、RNN案例—情感分类实战1.单层RNN2.多层RNN3.SimpleRNN—高级封装五、LSTM案例—情感分类实战1.LSTMCell2
哎呦-_-不错·2022-06-29 07:36

【35】Sequence序列网络介绍与使用（含RNN，RNNCell，LSTM，LSTMCell的调用）

RNN2.1单层rnn测试2.2多层rnn测试3.RNNCell3.1单层RNNCell3.2多层RNNCell4.LSTM4.1单层lstm4.2多层lstm4.3单层双向lstm4.4多层双向lstm5.LSTMCell5.1
Clichong·2022-05-13 07:38

深度学习基础-经典模型总结

深度学习经典模型总结卷积神经网络介绍下转置卷积循环神经网络介绍下RNN介绍下LSTM一个LSTMcell的时间复杂度是多少介绍下GRURNN和LSTM的区别注意力模型介绍下Attention介绍下Selfattention
城阙·2022-04-25 07:27

PyTorch 中 LSTM 的 output、h_n 和 c_n 之间的关系

torch.nn.LSTM.htmlh_n：最后一个时间步的输出，即h_n=output[:,-1,:]（一般可以直接输入到后续的全连接层，在Keras中通过设置参数return_sequences=False获得）c_n：最后一个时间步LSTMcell
csdn-WJW·2022-04-24 07:03

Pytorch — LSTM (nn.LSTM & nn.LSTMCell)

nn.LSTM在LSTM中，c和h的size是一样的torch.nn.LSTM()参数–input_size–hidden_size–num_layers–bias–batch_first–dropout–bidirectional输入–input(seq_len,batch,input_size)–h_0(num_layers*num_directions,batch,hidden_size)–
hxxjxw·2022-04-24 07:20

【PyTorch学习笔记】6.循环神经网络

时间序列表示41.循环神经网络42.RNNLayer使用42.1nn.RNN42.2nn.RNNCell43.时间序列预测44.RNN训练难题45.LSTMLayer使用45.1nn.LSTM45.2nn.LSTMCell46
贪钱算法还我头发·2022-04-11 09:24

Pytorch中nn.LSTM与nn.LSTMCell

classtorch.nn.LSTM(*args,**kwargs)对输入序列的每个元素，LSTM的每层都会执行以下计算：hth_tht是时刻ttt的隐状态,ctc_tct是时刻ttt的细胞状态，xtx_txt是上一层的在时刻ttt的隐状态或者是第一层在时刻ttt的输入。it,ft,gt,oti_t,f_t,g_t,o_tit,ft,gt,ot分别代表输入门，遗忘门，细胞和输出门。参数说明:inp
小白拉普拉斯·2020-11-20 16:44

Memory Network学习笔记

出现原因seq2seq中的记忆依靠rnnCell或者lstmCell实现，但是rnn和lstm的记忆能力实在有限，最多也就记
饥渴的小苹果·2020-09-16 08:06

小白循环神经网络RNN LSTM 参数数量 门单元 cell units timestep batch_size

小白循环神经网络RNNLSTM参数数量门单元cellunitstimestepbatch_sizeRNN循环神经网络timestepbatch_sizeLSTM及参数计算keras中若干个Cell例如LSTMCell1
阿唐明·2020-09-16 08:00

LSTM cell结构的理解和计算

首先是LSTMcell最常见的结构图：这是变形的版本（找不到更清晰的版本了），其中输
songhk0209·2020-09-15 01:31

Keras中LSTM使用过程中的几个易混点

1、LSTMCell类和LSTM类的区别解答：LSTMCell类是对LSTM单个计算单元的完整封装，里面包含了各个计算步骤的详细过程，在LSTM层中用作实际计算单元。
qm006·2020-09-14 12:50

tensorflow学习之LSTMCell详解

Classtf.contrib.rnn.LSTMCell继承自：LayerRNNCellAliases:Classtf.contrib.rnn.LSTMCellClasstf.nn.rnn_cell.LSTMCell
大雄没有叮当猫·2020-08-22 14:33

RNN 训练过程中tricks

下面初始化一个双向RNN：lstm_fw_cell=tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=nhidden,forget_bias=1.0,initializer=tf.orthogonal_initializer
西檬饭·2020-08-20 06:38
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