lstm

理解LSTM一种递归神经网络(RNN)

1递归神经网络结构一个简单的传统神经网络结构如下图所示：给他一些输入x0,x1,x2…xt,经过神经元作用之后得到一些对应的输出h0,h1,h2…ht。每次的训练，神经元和神经元之间不需要传递任何信息。递归神经网络和传统神经网络不同的一个点在于，每次的训练，神经元和神经元之间需要传递一些信息。本次的训练，神经元需要使用上一次神经元作用之后的状态信息。类似递归函数一样。3传统RNN的瓶颈如果我们尝试
AI小白龙*·2024-01-23 15:38

为什么在缺陷检测之后进行缺陷重建（重现）？

最近读论文时，发现作者用目标检测算法检测到锻件上缺陷之后，然后使用2D卷积层和LSTM(长短期记忆)的组合实现对缺陷的重现，缺陷轮廓的重现出现在PVC塑料板子上面。论文出自下图。
神笔馬良·2024-01-23 14:01

2024/1/21周报

文章目录摘要Abstract文献阅读题目问题与创新方法RNN网络LSTM网络目标变量与外部变量的相关性实验数据集评估准则参数设置实验结果深度学习GRU网络结构介绍前向传播过程反向传播过程简单的GRU代码实现总结摘要本周阅读了一篇基于
user_s1·2024-01-23 14:39

[自用代码]基于LSTM的广州车牌售价预测

文章目录1.数据2.代码明天是拍牌日了，用AI协助生成了一段时间序列预测代码，主要是用来预测明天车牌均价。其实做的挺low的，没有考虑多维数据之间的关系以及社会事件影响，仅仅是单步预测，偏差是挺大的，符合个人预期的模型预测结果是17745。1.数据首先，上数据：time,sig_min,sig_avg,com_min,com_avg2012/8/28,10000,22822,10000,25515
deyiwang89·2024-01-23 12:07

回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归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基本介绍
机器学习之心·2024-01-23 07:44

区间预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测

区间预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测目录区间预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE
机器学习之心·2024-01-23 07:44

SCI一区级 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测

SCI一区级|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测目录SCI一区级|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-23 07:44

时间序列预测 — CNN-LSTM-Attention实现多变量负荷预测(Tensorflow)：多变量滚动

、数据集、效果可视化文章多次上领域内容榜、每日必看榜单、全站综合热榜时间序列预测存在的问题现有的大量方法没有真正的预测未来值，只是用历史数据做验证利用时间序列分解算法存在信息泄露的问题：有人用emd+lstm
几度春风里·2024-01-23 07:10

BiLSTM（双向长短时记忆网络）和BiGRU（双向门控循环单元）的区别

BiLSTM（双向长短时记忆网络）和BiGRU（双向门控循环单元）都是循环神经网络（RNN）的变体，用于处理序列数据，但它们在结构和运算机制上有一些关键区别：门的数量和类型：BiLSTM：每个LSTM单元包含三个门
sagima_sdu·2024-01-23 07:21

基于LSTM的负荷预测，基于BILSTM的负荷预测，基于GRU的负荷预测，基于BIGRU的负荷预测，基于BP神经网络的负荷预测

目录背影摘要代码和数据下载：基于LSTM的负荷预测，基于BILSTM的负荷预测，基于GRU的负荷预测，基于BIGRU的负荷预测，基于BP神经网络的负荷预测资源-CSDN文库https://download.csdn.net
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-23 06:26

使用torch实现RNN

在实验室的项目遇到了困难，弄不明白LSTM的原理。到网上搜索，发现LSTM是RNN的变种，那就从RNN开始学吧。
AI小白龙*·2024-01-23 04:18

Transformer 深度学习模型

传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等序列模型存在着串行计算的限制，导致在处理长序列时性能不佳。Transformer引入了注意力机制（Attention
JNU freshman·2024-01-23 03:44

一文让你由浅入深的理解Transform模型

神经网络有哪些缺点，或者是LSTM有什么不足之处，以至于让我们又发展了Transform这个深度模型？
lhz泽少·2024-01-23 03:06

MSG3D

论文在stgcn与sta-lstm基础上做的。下面讲一下里面的方法：1.准备工作符号。这里是对符号进行解释。
潦草大叔·2024-01-23 02:48

LSTM解读

1、LSTM1.1、LSTM理解LSTM是一种循环神经网络，它可以处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。
搬砖人NO17·2024-01-23 01:41

【算法小记】深度学习——循环神经网络相关原理与RNN、LSTM算法的使用

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。卷积神经网络在图像领域取得了良好的效果，卷积核凭借优秀的特征提取能力通过深层的卷积操作可是实现对矩形张量的复杂计算处理。但是生活中除了图像这样天然以矩阵形式存储的数据以外，还有众多以时间轴方向的连续数据。例如传感器的采集的复合数据，某个事件的历史发展数据等。同时我们日常生活中无时无刻存在的自
絮沫·2024-01-22 20:24

Attention-based End-to-End Models for Small-Footprint Keyword Spotting基于注意的小脚印关键字点对点模型

我们还评估了不同编码器架构（包括LSTM，G
图灵与对话·2024-01-22 20:50

语音情感识别基本原理及应用场景-python（课设报告）

目录摘要一语音情感识别的基本原理语音信号的特征提取情感状态的分类和识别积极情感消极情感中性情感语音情感识别的算法和模型卷积神经网络（CNN）长短期记忆网络（LSTM）决策树（DecisionTree）支持向量机
励志吃菊猫的咸鱼·2024-01-22 17:25

第四十周：文献阅读+GAN

目录摘要Abstract文献阅读：结合小波变换和主成分分析的长短期记忆神经网络深度学习在城市日需水量预测中的应用现有问题创新点方法论PCA（主要成分分析法）DWT（离散小波变换）DWT-PCA-LSTM
m0_66015895·2024-01-22 09:42

rnn相关

只用最后一个结果ht，前面的当做中间结果特点会把之前看到的都记下来，但第n句话和第一句话之间联系不太大，没必要LSTM自然语言处理考虑词的前后顺序和相关性构建词向量，不断向后滑动学习cbow和skip-gram
爱学习的羽·2024-01-22 07:35

基于双向长短期神经网络的客流量预测，基于bilstm的客流量预测

目录背影摘要LSTM的基本定义LSTM实现的步骤基于双向长短期神经网络的客流量预测，基于bilstm的客流量预测完整代码：https://download.csdn.net/download/abc991835105
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-22 07:59

【深度学习】详解利用Matlab和Python中 LSTM 网络实现序列分类

好久不见今天分享Matlab深度学习——LSTM网络实现序列分类<
左手の明天·2024-01-22 06:04

【学习笔记】-使用LSTM算法实现余额宝资金流入流出预测

使用LSTM算法实现余额宝资金流入流出预测关键词：LSTM、基于大规模历史数据预测、MSE数据来源：[天池大赛-资金流入流出预测-挑战Baseline]数据预处理：根据数据集进行数据预处理生成每日购入资金总量
Michelle F·2024-01-21 23:02

Exploring Visual Relationship for Image Captioning

本文提出了一个GCN-LSTM模型，如图所示Contribution本文的主要贡献是提出了对视觉关系的使用Model本文通过结合目标在语义上的和空间上的关系
luputo·2024-01-21 21:34

基于长短期神经网络的回归分析，基于LSTM的回归预测

目录背影摘要LSTM的基本定义LSTM实现的步骤基于长短期神经网络LSTM的回归分析MATALB代码：基于长短期神经网络的回归分析，基于LSTM的回归预测资源-CSDN文库https://download.csdn.net
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-21 20:52

论文笔记|Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting

ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting论文地址一、摘要这篇文章是来自香港科技大学的团队，这个团队有和香港观测站合作
缸里有绿粥·2024-01-21 16:49

循环神经网络的变体模型-LSTM、GRU

一.LSTM（长短时记忆网络）1.1基本介绍长短时记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种深度学习模型，属于循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN
Algorithm_Engineer_·2024-01-21 13:52

LSTM时间序列预测

本文借鉴了数学建模清风老师的课件与思路，可以点击查看链接查看清风老师视频讲解：【1】演示：基于LSTM深度学习网络预测时间序列（MATLAB工具箱）_哔哩哔哩_bilibili%ForecastoftimeseriesbasedonLSTMdeeplearningnetwork
Wolves_YY·2024-01-21 12:18

【核心复现】基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理matlab

目录一、主要内容1冷热电联供型微网系统2长短期记忆网络(LongShortTermMemory,LSTM)3改进鲸鱼优化算法二、部分代码三、运行结果四、下载链接一、主要内容该程序为《基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理
科研工作站·2024-01-21 06:24

竞赛保研 机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 竞赛保研

文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖
iuerfee·2024-01-21 04:44

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化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EVO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化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·2024-01-21 03:05

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化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EVO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化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
机器学习之心·2024-01-21 03:35

LSTM学习笔记

上一篇文章中我们提到，CRNN模型中用于预测特征序列上下文的模块为双向LSTM模块，本篇中就来针对该模块的结构和实现做一些理解。
牧羊女说·2024-01-21 00:04

LSTM 模型“实现”整数相加运算

文章简介本文主要介绍了使用LSTM模型完成简单的两个整数相加的运算。
王大丫丫·2024-01-20 11:56

多维时序 | Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention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时间序列预测

多维时序|Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention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时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-20 10:27

多维时序 | Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-20 10:57

【MATLAB】PSO_LSTM神经网络回归预测算法

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_LSTM神经网络回归预测算法是一种结合了粒子群优化（ParticleSwarmOptimization，简称PSO）和长短时记忆
Lwcah·2024-01-20 10:56

RNN：Long Short-term Memory（中）

目录1LSTM的简图2LSTM的整体结构2.1结构图2.2流程图3举个例子3.1简单看看3.2代入LSTM4OriginalNetworkv.s.LSTM5细看LSTM原视频：李宏毅2020：RecurrentNeuralNetwork
狂放不羁霸·2024-01-20 07:25

neural network basics2-2

两个比较常见的神经网络模型：循环神经网络RNN和卷积神经网络CNNRNNsequentialmemory;languagemodelgradientproblemforrnnvariants:GRU;LSTML
ringthebell·2024-01-20 06:30

Pytorch 对比TensorFlow 学习：Day 17-18: 循环神经网络（RNN）和LSTM

Day17-18:循环神经网络（RNN）和LSTM在这两天的学习中，我专注于理解循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的基本概念，并学习了它们在处理序列数据时的应用。
M.D·2024-01-20 06:26

多特征变量序列预测(四)Transformer-BiLSTM风速预测模型

目录往期精彩内容：前言1多特征变量数据集制作与预处理1.1导入数据1.2数据集制作与预处理2基于Pytorch的Transformer+BiLSTM预测模型2.1定义Transformer+BiLSTM
建模先锋·2024-01-19 16:07

IMDB电影评论的情感分析——paddle

IMDB电影评论的情感分析-飞桨AIStudio星河社区(baidu.com)1.实验介绍1.1实验目的理解并掌握循环神经网络的基础知识点，包括模型的时序结构、模型的前向传播、反向传播等掌握长短时记忆网络LSTM
伪_装·2024-01-19 11:23

机器学习-滑窗

一种采用时间敏感网络，例如LSTM。直接将时间序列数据作为特征输入。另一种是先进行特征工程，将时间序列数据切段，对每段内的时间序列数据进行特征提取。再将众多特征作为常规机器学习算法的输入。
dufudouhenmang·2024-01-19 11:44

交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型

故障信号经过FFT可视化2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签3交叉注意力机制3.1Crossattention概念3.2Cross-attention算法4基于FFT+CNN-BiLSTM-CrossAttention
建模先锋·2024-01-19 08:03

多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型

CNN-Transformer预测模型2.1定义CEEMDAN+CNN-Transformer预测模型2.2设置参数，训练模型3模型评估与可视化3.1结果可视化代码、数据如下：往期精彩内容：时序预测：LSTM
建模先锋·2024-01-19 08:33

基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型

往期精彩内容：时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较-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的EMD-LSTM
建模先锋·2024-01-19 08:21

一区优化直接写：KOA-CNN-BiLSTM-Attention开普勒优化卷积、长短期记忆网络融合注意力机制的多变量回归预测程序！

同样的，我们利用该新鲜出炉的算法对我们的CNN-BiLSTM-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化，构成KOA-CNN-BiLSTM
预测及优化·2024-01-19 07:33

【无标题】

我们的目标是建立一个结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的动作识别模型，以取得令人印象深刻的结果。
新缸中之脑·2024-01-18 23:50

【PostgreSQL内核学习（二十四） —— （ALTER MATERIALIZED VIEW）】

ALTERMATERIALIZEDVIEW概述源码解析修改物化视图的属性和行为AlterTableStmt结构体AlterTableMoveAllStmt结构体重命名RenameStmt结构体设置对象依赖于扩展
J.Kuchiki·2024-01-18 22:07

基于深度学习的时间序列算法总结

常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制（Attention）和混合模型（Mix）等，与机器学习需要经过复杂的特征工程相比
流浪的诗人，·2024-01-18 21:36
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