lstm

lstm和gru结构的再理解

我看大部分介绍rnn的文章里面都只画了cell的图，但是这对一个刚入门的人来说是会造成很大的误解，而正确的介绍方法应该先介绍rnn的总体结构，然后再介绍cell的结构。这才有可能对rnn有一个更清晰的认识。RNN总体结构我们在网上多是看到这样的图rnn的cell结构cell是什么呢，我们首先回到MLP结构中MLP结构RNN中的cell其实就是MLP结构中隐藏层的神经元。但是这个神经元有点特殊，它加
吴祺育的笔记·2023-12-05 16:51

时间序列预测实战(二十三)进阶版LSTM多元和单元预测（课程设计毕业设计首选）

一、本文介绍本篇文章给大家带来的是利用我个人编写的架构进行LSTM模型进行时间序列建模（专门为了时间序列领域新人编写的架构，简单且不同于市面上大家用GPT写的代码），包括结果可视化、支持单元预测、多元预测
Snu77·2023-12-04 21:46

【23-24 秋学期】NNDL 作业11 LSTM

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运行过程李宏毅机器学习笔记：RNN循环神经网络_李宏毅rnn笔记_ZEERO~的博客-CSDN博客https
HBU_David·2023-12-04 15:03

PyTorch自用笔记（第六周-实战2）

PyTorch自用笔记（第六周）十一、循环神经网络RNN&LSTM11.1时间序列表示方法11.2RNN11.3时间序列预测实战11.4梯度弥散与梯度爆炸11.5LSTM原理11.6LSTM使用十二、迁移学习
代号06009·2023-12-04 14:56

VMD-Attention-LSTM 价格预测实战

VMD-Attention-LSTM时间序列价格预测实战完整数据代码可直接运行_哔哩哔哩_bilibili数据展示：数据有几万条足够的主要模型代码：importtensorflowastfdefattention
甜辣uu·2023-12-04 03:38

时序预测 | Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（多图，多指标）

时序预测|Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（多图，多指标）目录时序预测|Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（多图，多指标）预测效果基本介绍环境准备程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-12-03 12:55

基于Intel Ai Analytics Toolkit 及边缘计算的溶氧预测水产养殖监测方案

基于AI的淡水养殖水质溯源、优化系统方案前言一、关键需求及方案概述二、方案设计预测机制LSTM模型基于intelAI的时序水质分析模型与分类模型优化三、实战分析1、方案简述2、数据分析预处理特征类型处理特征分布分析
木斯佳·2023-12-03 07:56

LSTM文本生成

data=open("datas/any").read()#移除换行符data=data.replace("\n","").replace("\r","")dataimage.png#字符去重letters=list(set(data))num_letters=len(letters)#建立字典int_to_char={a:bfora,binenumerate(letters)}char_to_i
y_7539·2023-12-03 06:11

循环神经网络训练情感分析

文章目录1循环神经网络训练情感分析2完整代码3代码详解1循环神经网络训练情感分析下面介绍如何使用长短记忆模型（LSTM）处理情感分类LSTM模型是循环神经网络的一种，按照时间顺序，把信息进行有效的整合，
没有难学的知识·2023-12-03 04:55

Python关于%matplotlib inline

我在做一个比赛需要使用到LSTM模型对时间序列进行预测，然后在github代码中经常会看到这样的代码：importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltfrompandasimportread_csvimportmathfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.layersi
hplllrhp·2023-12-02 17:53

深度学习今年来经典模型优缺点总结，包括卷积、循环卷积、Transformer、LSTM、GANs等

应用场景1.4网络图2、循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNNs）2.1优点2.2缺点2.3应用场景2.4网络图3、长短时记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM
JJxiao24·2023-12-02 10:39

基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）的时间序列预测模型

融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）原理如下：①采用折射反向学习策略初始化麻雀算法个体，基本思想是通过计算当前解的反向解来扩大搜索范围，借此找出给定问题更好的备选解；②采用正余弦策略替换原始麻雀算法的发现者位置更新公式。当发现者搜寻的食物位于局部最优时，大量的跟随者会涌入到该位置，此时发现者与整个群体停滞不前，造成种群位置多样性出现损失；③对正余弦策略的步长搜索因子进行改进；原始步长搜
玉子（代码分享版）·2023-12-02 09:30

Python实现FA萤火虫优化算法优化循环神经网络回归模型(LSTM回归算法)项目实战

本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化LSTM回归模型。2.数据获取本次建模数
胖哥真不错·2023-12-01 23:28

【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）·2023-12-01 23:27

SCI一区级 | Matlab实现GWO-CNN-LSTM-selfAttention多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现GWO-CNN-LSTM-selfAttention多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现GWO-CNN-LSTM-selfAttention多变量多步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·2023-12-01 23:56

LSTM seq2seq 模型之英语到法语翻译

1.数据集下载Machine-Translation-eng-fra|Kaggle2.预处理的完整的代码importos.pathimportnumpyasnpimporttensorflowastfimportkerasfromkeras.callbacksimportEarlyStopping,ModelCheckpointfromkeras.preprocessing.textimportT
茫茫人海一粒沙·2023-12-01 18:52

分类预测 | Matlab北方苍鹰算法优化长短期记忆神经网络NGO-LSTM的数据分类预测

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本篇博客将介绍长短期记忆神经网络（LSTM）分类以及如何通过北方苍鹰算法优化
机器学习之星主·2023-12-01 17:32

BiLSTM-CRF的中文命名实体识别

项目地址：NLP-Application-and-Practice/11_BiLSTM-ner-bilstm-crf/11.3-BiLSTM-CRF的中文命名实体识别/ner_bilstm_crfatmaster
伪_装·2023-12-01 15:49

EI级 | Matlab实现TCN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

EI级|Matlab实现TCN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测目录EI级|Matlab实现TCN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制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·2023-12-01 14:46

时序预测 | Python实现GA-TCN-LSTM遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆网络时间序列预测

时序预测|Python实现GA-TCN-LSTM遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆网络时间序列预测目录时序预测|Python实现GA-TCN-LSTM遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆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使用先进的机器学习技术和优化算法开发石油产量预测模型
机器学习之心·2023-12-01 14:15

EI级 | Matlab实现TCN-BiLSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

EI级|Matlab实现TCN-BiLSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测目录EI级|Matlab实现TCN-BiLSTM-Multihead-Attention
机器学习之心·2023-12-01 14:42

Pytorch手写RNN、LSTM、GRU

手写RNN、LSTM、GRURNNLSTMGRU最近在看RNN、LSTM、GRU源码，动手实现forward函数，并将torch.nn中的原始模型自带的参数传入自己写的forward中来验证模型是否正确
L-->R·2023-12-01 06:09

pytorch gru rnn lstm 整理

其他人的博客里对于参数之类的讲解已经很详细了，这里汇总一下我看到的可能有用的资源，首先是lstm等的pytorch实现的直观理解，然后是gru的手动实现，rnn和lstm类似。
weixin_37763484·2023-12-01 06:07

pytorch_rnn_gru_lstm实现

循环神经网络借助pytorch，一个续写歌词的案例，复习下循环神经网络主要使用的是nton的网络模型在自己本地上使用jupyter这里便于显示，精简了一些代码，并添加了相关注释获取数据使用歌词的歌词数据来源于kaggleimportpandasaspdimportnumpyasnpimporttimeimportmathdata=pd.read_csv('./input/songdata.csv'
cpyy103·2023-12-01 06:05

pytorch使用LSTM和GRU

LSTM和GRU都是由torch.nn提供通过观察文档，可知LSMT的参数，torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first,dropout
bazinga014·2023-12-01 06:58

python pytorch实现RNN,LSTM，GRU，文本情感分类

pythonpytorch实现RNN,LSTM，GRU，文本情感分类数据集格式：有需要的可以联系我实现步骤就是：1.先对句子进行分词并构建词表2.生成word2id3.构建模型4.训练模型5.测试模型代码如下
Mr Gao·2023-12-01 06:27

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

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
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