lstm数学推导

Python轴承故障诊断 (九)基于VMD+CNN-BiLSTM的故障分类

短时傅里叶变换STFTPython轴承故障诊断(二)连续小波变换CWT_pyts小波变换故障-CSDN博客Python轴承故障诊断(三)经验模态分解EMD_轴承诊断pytorch-CSDN博客Pytorch-LSTM
建模先锋·2024-01-03 01:50

时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较

基于Python的入门级时间序列预测分析目录引言1数据描述2理论模型简述2.1Holt-Winters三参数指数平滑模型表2.2ARIMA模型2.3SARIMA模型2.4LSTM模型3数据检验与分解3.1
建模先锋·2024-01-03 01:49

CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA)

1.1导入数据1.2CEEMDAN分解2数据集制作与预处理2.1划分数据集，按照8：2划分训练集和测试集，然后再按照前7后4划分分量数据2.2设置滑动窗口大小为7，制作数据集3基于CEEMADN的BiLSTM-Attention
建模先锋·2024-01-03 01:49

CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA)

目录往期精彩内容：前言1风速数据CEEMDAN分解与可视化1.1导入数据1.2CEEMDAN分解2数据集制作与预处理3基于CEEMADN的CNN-LSTM模型预测3.1定义CEEMDAN-CNN-LSTM
建模先锋·2024-01-03 01:49

大甩卖- 轴承故障诊、风速预测

短时傅里叶变换STFTPython轴承故障诊断(二)连续小波变换CWT_pyts小波变换故障-CSDN博客Python轴承故障诊断(三)经验模态分解EMD_轴承诊断pytorch-CSDN博客Pytorch-LSTM
建模先锋·2024-01-03 01:16

分类预测 | Python实现基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测

分类预测|Python实现基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测目录分类预测|Python实现基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述基于
机器学习之心·2024-01-02 23:58

牛刀小试-基于LSTM的股票价格预测

数据预处理下面我们针对一只美股来演示如何利用LSTM对股票进行预测。
AI量化小木屋·2024-01-02 06:48

LSTM算法

前置知识：RNN循环神经网络LSTM（LongShortTermMemory长短期记忆网络）——目前使用最多的时间序列算法。
惊雲浅谈天·2024-01-02 06:16

GRU算法

前置知识：RNN，LSTMLSTM需要训练的参数很多，极消耗计算资源。GRU是一种LSTM的改进算法，参数更少，更容易训练。
惊雲浅谈天·2024-01-02 06:16

Attention机制

前置知识：RNN，LSTM/GRU提出背景Attention模型是基于Encoder-Decoder框架提出的。Encoder-Decoder框架，也就是编码-解码框架，主要被用来处理序列-序列问题。
惊雲浅谈天·2024-01-02 06:44

【Matlab】LSTM长短期记忆神经网络时序预测算法

资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88688439一，概述LSTM（LongShort-TermMemory）是一种常用的循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork
千源万码·2024-01-02 06:05

实践：基于双向LSTM模型完成文本分类任务

目录1数据处理1.1数据加载1.2构造Dataset类1.3封装DataLoader2模型构建3模型训练4模型评价5模型预测5拓展实验5.1使用Pytorch内置的单向LSTM进行文本分类实验编辑5.2
熬夜患者·2024-01-01 22:35

风速预测模型代码全家桶

时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较_lstm增加季节性因素-CSDN博客风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客风速预测（二）基于Pytorch
建模先锋·2024-01-01 21:50

大甩卖-（CWRU）轴承故障诊数据集和代码全家桶

短时傅里叶变换STFTPython轴承故障诊断(二)连续小波变换CWT_pyts小波变换故障-CSDN博客Python轴承故障诊断(三)经验模态分解EMD_轴承诊断pytorch-CSDN博客Pytorch-LSTM
建模先锋·2024-01-01 21:49

(Matlab)基于CNN-LSTM的多维时序回归预测(卷积神经网络-长短期记忆网络)

基本内容：亮点与优势：二、代码实际运行结果展示：三、部分代码展示：四、本文完整代码+数据下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与长短期记忆神经网络(LSTM
神经网络与数学建模·2024-01-01 20:57

【深度学习：LSTM Networks】了解 LSTM 网络

【深度学习：LSTMNetworks】了解LSTM网络循环神经网络长期依赖问题相关知识传送门：LSTM网络LSTM背后的核心理念LSTM分步演练长短期记忆的变体Conclusion循环神经网络人类在思考时并不是每时每刻都从头开始
jcfszxc·2024-01-01 17:31

【Image】超硬核数学推导——WGAN的先“破”后“立”

GAN的实现上一篇文章中我们说到了GAN的数学解释min⁡Gmax⁡DV(D,G)=Ex∼pdata(x)[log⁡D(x)]+Ez∼pz(z)[log⁡(1−D(G(z)))]=−log⁡4+2JSD(pdata∥pg)≥−log⁡4,where[pdata=pg]\min_{G}\max_{D}V(D,G)=\mathbb{E}_{x\simp_{\text{data}}(x)}[\logD(
Hellespontus·2024-01-01 17:57

cnn lstm结合网络

目录特征处理例子：cnn5张图片一组，提取特征后，再给lstm，进时间序列分类。
AI视觉网奇·2024-01-01 16:49

PCA（非常详细）【机器学习】

PCA的数学推导可以从最大
我叫Ycg·2024-01-01 14:05

机器学习的底层技术

机器学习的底层技术主要包括以下几个方面：数学推导能力：机器学习依赖于数学理论和方法，例如线性代数、概率论、统计学等。数学推导能力可以帮助人们理解和推导机器学习算法的原理，进而应用于实际问题中。
北辰Charih·2024-01-01 13:12

SCI一区级 | Matlab实现KOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现KOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现
机器学习之心·2024-01-01 13:49

分类预测 | Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测【23年新算法】

分类预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测【23年新算法】目录分类预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention
机器学习之心·2024-01-01 13:19

CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

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应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。
夏天7788·2024-01-01 12:00

VAE变分自编码器原理推导+Python代码实现

本文将就变分自编码器（VAE）进行简单的原理讲解和数学推导。
篝火者2312·2024-01-01 04:51

电池状态估计 | Python实现Informer-LSTM模型用于锂离子充电状态估计

文章目录效果一览文章概述研究内容源码设计参考资料效果一览文章概述Python实现Informer-LSTM模型用于锂离子充电状态估计研究内容源码设计importargparseimportos
算法如诗·2024-01-01 03:21

深度学习 | DRNN、BRNN、LSTM、GRU

1、深度循环神经网络1.1、基本思想能捕捉数据中更复杂模式并更好地处理长期依赖关系。深度分层模型比浅层模型更有效率。DeepRNN比传统RNN表征能力更强。那么该如何引入深层结构呢？传统的RNN在每个时间步的迭代都可以分为三个部分：1.2、三种深层方式在传统RNN中，这三处都没有中间层，变换函数都是线性变换紧跟着一个非线性函数，也就是所谓的浅层变换。所以就有三种思路，来看看各个思路的变体：DT-R
西皮呦·2023-12-31 15:21

时间注意力——给时间步赋予权重（有的时间不重要，权重很低，有的时间步重要，权重很高）

描述时间注意力机制的一种常见方法是使用基于注意力机制的循环神经网络（RNN）或者变种（比如长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU等）。在这些模型中，时间注意
盐巴饭团193·2023-12-31 12:18

DBO优化BiLSTM-Attention实现风电功率预测

今天出一期基于DBO-BiLSTM-Attention的风电功率预测。
今天吃饺子·2023-12-31 05:21

回归预测 | MATLAB实OOA-LSTM基于鱼鹰优化算法优化长短期记忆网络的多输入单输出数据回归预测模型 （多指标，多图）

回归预测|MATLAB实OOA-LSTM基于鱼鹰优化算法优化长短期记忆网络的多输入单输出数据回归预测模型（多指标，多图）目录回归预测|MATLAB实OOA-LSTM基于鱼鹰优化算法优化长短期记忆网络的多输入单输出数据回归预测模型
机器学习之心·2023-12-30 15:37

SCI一区级 | Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab
机器学习之心·2023-12-30 05:01

回归预测 | MATLAB实ZOA-LSTM基于斑马优化算法优化长短期记忆神经网络的多输入单输出数据回归预测模型 （多指标，多图）

回归预测|MATLAB实ZOA-LSTM基于斑马优化算法优化长短期记忆神经网络的多输入单输出数据回归预测模型（多指标，多图）目录回归预测|MATLAB实ZOA-LSTM基于斑马优化算法优化长短期记忆神经网络的多输入单输出数据回归预测模型
机器学习之心·2023-12-30 05:25

LSTM和GRU网络的高级运用实例

接着我们看看LSTM网络更复杂的运用，那就是用来预测气温。
望月从良·2023-12-30 00:15

【CBY_231225】Kmeans聚类及LSTM时间序列预测

importrandomimportstringfromdatetimeimportdatetimedefgenerate_random_string(length=3):characters=string.ascii_uppercasereturn''.join(random.choice(characters)for_inrange(length))defgenerate_timestampe
civilpy·2023-12-29 07:04

LSTM Siamese neural network

大家是否还记得，在「核心基础」课程中，我们讲过CNN以及LSTM。
茶桁·2023-12-29 06:58

竞赛保研 基于大数据的时间序列股价预测分析与可视化 - lstm

文章目录1前言2时间序列的由来2.1四种模型的名称：3数据预览4理论公式4.1协方差4.2相关系数4.3scikit-learn计算相关性5金融数据的时序分析5.1数据概况5.2序列变化情况计算最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是毕业设计大数据时间序列股价预测分析系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点
iuerfee·2023-12-29 06:11

LSTM的记忆能力实验

目录1模型构建1.1LSTM层2模型训练2.1训练指定长度的数字预测模型2.2多组训练2.3损失曲线展示3模型评价3.1在测试集上进行模型评价3.2模型在不同长度的数据集上的准确率变化图3.3LSTM模型门状态和单元状态的变化总结长短期记忆网络
熬夜患者·2023-12-28 12:07

LSTM ——作业

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1.使用Numpy实现LSTM算子importnumpyasnp#创建一个numpy数组x，它是一个
Simon52314·2023-12-28 10:07

梯度爆炸实验

一般来讲，循环网络的梯度爆炸问题比较容易解决，一般通过权重衰减或梯度截断可以较好地来避免；对于梯度消失问题，更加有效的方式是改变模型，比如通过长短期记忆网络LSTM来进行缓解。
Simon52314·2023-12-28 10:37

LSTM的记忆能力实验

长短期记忆网络（LongShort-TermMemoryNetwork，LSTM）是一种可以有效缓解长程依赖问题的循环神经网络．LSTM的特点是引入了一个新的内部状态（InternalState)和门控机制
Simon52314·2023-12-28 10:03

详解Keras3.0 Layer API: LSTM layer

LSTMlayer用于实现长短时记忆网络，它的主要作用是对序列数据进行建模和预测。遗忘门（ForgetGate）：根据当前输入和上一个时间步的隐藏状态，计算遗忘门的值。
缘起性空、·2023-12-28 03:29

【MATLAB】PSO粒子群优化BiLSTM（PSO_BiLSTM）的时间序列预测

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义基于PSO粒子群优化的BiLSTM的时间序列预测算法的基本原理如下：「双向长短时记忆（BiLSTM）模型」：这是一种深度学习模型，
Lwcah·2023-12-28 00:50

时序预测 | Matlab实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测

时序预测|Matlab实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测目录时序预测|Matlab实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-12-27 21:31

多维时序 | MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-12-27 21:01

BO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络双向长短期记忆网络融合多头注意力机制预测matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。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在当今信息爆炸的时代，数据回归预测成为了许多领域的重要课题。为了提高预测的准确性和效率，研究人员不断探
前程算法matlab屋·2023-12-27 16:56

使用Keras双向LSTM的命名实体识别（NER）

Named-entityrecognition(NER)(alsoknownasentityidentification,entitychunkingandentityextraction)isasubtaskofinformationextractionthatseekstolocateandclassifynamedentitiesmentionedinunstructuredtextinto
weixin_26752765·2023-12-27 14:56

LSTM中文新闻分类源码详解

LSTM中文新闻分类一、导包二、读取数据三、数据预处理1.分词、去掉停用词和数字、字母转换成小写等2.新闻文本标签数值化三、创建词汇表/词典1.data.Field()2.空格切分等3.构建词汇表/词典使用训练集构建单词表
LinlyZhai·2023-12-27 11:23

LSTM_长短期记忆网络_总结学习

目录1、什么是LSTM2、LSTM的结构3、遗忘门Forgetgate4、输入门Inputgate（1）、sigmoid层（输入门层）：从当前输入判断哪些信息比较重要（2）、tanh层：对提取的有效信息做出筛选
郭小儒·2023-12-27 11:14

LSTM的记忆能力实验 [HBU]

目录模型构建LSTM层模型训练多组训练模型评价模型在不同长度的数据集上的准确率变化图模型汇总总结长短期记忆网络（LongShort-TermMemoryNetwork，LSTM）是一种可以有效缓解长程依赖问题的循环神经网络
洛杉矶县牛肉板面·2023-12-27 11:00

【MATLAB】PSO粒子群优化LSTM（PSO_LSTM）的时间序列预测

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义PSO粒子群优化LSTM（PSO-LSTM）是一种将粒子群优化算法（PSO）与长短期记忆神经网络（LSTM）相结合的混合模型。
Lwcah·2023-12-27 11:22

32. 深度学习进阶 - Transfer Learning

还了解了理论上简单的模型也是可以做事情的，只不过在特定的一些情况下要解决问题的时候简单方法效果不太好，所以用了像LSTM，或者RNN、CNN之类的结构。这些本质上都是在做特征的提取。
茶桁·2023-12-27 09:38
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