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2024/4/11 17:08:43
论文学习——LSTM Encoder-Decoder方法预测设备剩余使用寿命
文章目录1 摘要2 结语3 引言4 日记写在前面：《交通运输工程学报》；主办单位：长安大学；双月刊；中文核心1 摘要
方法： LSTM Encoder- Decoder数据集：C-MAPSS过程：① 对获取的传感器数…
论文学习——基于注意力机制的LSTM和ARIMA集成方法在土壤温度中应用
文章目录1 摘要2 结论2.1 未来的优化方向3 引言写在前面：吉林大学学报（工学版）；主办单位：吉林大学；中文核心期刊 1 摘要
提出点：基于注意力机制的多通道长短期记忆网络融合ARIMA算法 预测模型创…
【NLP】LSTM 唐诗生成器 pytorch 版
参考这篇文章LSTM唐诗生成器Keras版
将相关的 keras 模型代码进行修改，改成对应的 pytorch 模型，现将有区别的部分放在这里。
训练模型
搭建网络
# 把keras 模型改成 pytorch 模型
# 建立LSTM模型
import torch
import torch.nn as nn
import torch.…
时间序列学习（1）——【时间序列初认识】
文章目录1 时序数据的表示sequence representation2 举个时序数据的例子3 举一个图片数据的例子4 词向量表示4.1 one-hot 编码方式5 一次Batch 的数据结构重组6 nn.embedding 集成好的查表操作7 下载GloVe来表示词向量1 时序数据的表示sequence representation
序列的表示&…
LSTM时序数据预测实践(实时股票数据)
LSTM时序数据预测实践(实时股票数据)
预测结果展示（以红线分割，红线前数据参与训练，红线后数据未参与训练）:
红线以后可以看到随着预测时间段的加长，预测误差会越来越大。 获取最新股票数据 import pandas_da…
深度学习5：长短期记忆网络 – Long short-term memory | LSTM
目录
什么是 LSTM？
LSTM的核心思路 什么是 LSTM？
长短期记忆网络——通常被称为 LSTM，是一种特殊的RNN，能够学习长期依赖性。由 Hochreiter 和 Schmidhuber（1997）提出的，并且在接下来的工作中…
时序预测 | MATLAB实现EEMD-LSTM、LSTM集合经验模态分解结合长短期记忆神经网络时间序列预测对比
时序预测 | MATLAB实现EEMD-LSTM、LSTM集合经验模态分解结合长短期记忆神经网络时间序列预测对比 目录 时序预测 | MATLAB实现EEMD-LSTM、LSTM集合经验模态分解结合长短期记忆神经网络时间序列预测对比效果一览基本介绍模型搭建程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 时序预测 | …
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（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种深度学习模型，属于循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的一种变体。…
【Matlab时间序列预测】CNN优化LSTM时间序列预测【含源码 1688期】
一、代码运行视频（哔哩哔哩）
【Matlab时间序列预测】CNN优化LSTM时间序列预测【含源码 1688期】
二、matlab版本及参考文献
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1]董渊博,茅大钧,章明明.基于CNN-LSTM的燃气轮机NOx排放预测研究[J]. 热能动力工程. 2021,…
时序预测 | MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期记忆神经网络股票价格预测
时序预测 | MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期记忆神经网络股票价格预测 目录 时序预测 | MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期记忆神经网络股票价格预测效果一览基本介绍研究过程程序设计参考资料效果一览 基本介绍 时序预测 | MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期记忆神经网络…
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 LSTM是一种递归神经网络(RNN)的变体
论文学习——基于LSTM神经网络的畸形波预测
文章目录0 封面1 标题2 摘要3 结语4 *启示5 引言6 实验设计写在前面：《华中科技大学学报（自然科学版）》；主办单位：华中科技大学；中文核心；双月报；
0 封面 1 标题
基于LSTM神经网络…
LSTM已死，Transformer永生（面试问答RNN/LSTM/Transformer）
计算机视觉面试题-Transformer相关问题总结：https://zhuanlan.zhihu.com/p/554814230 计算机视觉面试31题 CV面试考点，精准详尽解析：https://zhuanlan.zhihu.com/p/257883797
1. 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN&am…
nn.LSTM个人记录
简介 nn.LSTM参数
torch.nn.lstm(input_size, "输入的嵌入向量维度，例如每个单词用50维向量表示，input_size就是50"hidden_size, "隐藏层节点数量,也是输出的嵌入向量维度"num_layers, "lstm 隐层的层数，默认…
机器学习算法实战案例：VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测(升级版)
文章目录 机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1 数据处理1.1 导入库文件1.2 导入数据集1.3 缺失值分析 2 VMD经验模态分解2.1 VMD分解实验2.2 VMD-LSTM预测思路 3 构造训练数据4 LSTM模型训练5 LSTM模型预测5.1 分量预测5.2 可视化 机器学习算法实战案例系列 机器学习…
深度学习实战57-pytorch框架搭建LSTM+CNN模型与实现时间序列的预测过程
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战57-pytorch框架搭建LSTM+CNN模型与实现时间序列的预测过程， 随着科技的进步，我们越来越依赖数据来理解世界，预测未来。特别是在金融、气候研究、交通管理等领域，时间序列预测已经成为了重要的工具。本文将介绍如何使用L…
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、模型拟合效果检测…
keras中，TimeDistributed层在LSTM中的作用
创建于：20210414 文章目录1、TimeDistributed官网介绍2、注意事项3、TimeDistributed的测试代码4、lstm中Param的计算5、参考链接1、TimeDistributed官网介绍
keras.layers.TimeDistributed(layer)
（1）这个封装器将一个层应用于输入的每个时…
基于LSTM与Shakespeare数据集的字符预测任务
LSTM模型文件
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass LSTM(nn.Module):def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers, dropout0.8):super(LSTM, self).__init__()self.num_classes num_classesself.input_size input_sizese…
DeepLearning AI-序列模型-第一周
为什么要序列模型
语音识别 输入是声音，输出文字
音乐生成 输入是空或者首个音符，输出一首音乐音符
情感打分 输入一段评论，输出是星级
机器翻译 输出一种语言的文字，输出另一种语言的文字
动作识别 输入连续的多帧图片&…
LSTM理解及代码Demo
LSTM原理
关于LSTM的原理很多大神的博客都介绍的非常详细了，这里简要的介绍一下，参考的博客和链接见文末。
RNN 在实际的应用中最主要的问题就是不能很好的捕捉到远程依赖，这是由它本身的性质决定的，尽管误差可以往后传播&#…
【ML】LSTM应用——预测股票（基于 tensorflow2）
LSTM 应用预测股票数据
所用数据集：https://www.kaggle.com/datasets/yuanheqiuye/bank-stock 基于：tensorFlow 2.x
数据处理
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.model_selection import tr…
Keras-例程学习
代码来自https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/imdb_lstm.py
这是一个 IMDB 电影评论情感分类的任务：采用词序列的LSTM来对评论语句做情感分类
IMDB 的数据集介绍见：https://blog.csdn.net/ltochange/article/details/78355753
…
如何设定一个N层BiLSTM的Layer，LSTM初始化
如何设定一个N层BiLSTM的Layer，LSTM初始化 前言干货代码解释 结语 前言
目前人工智能已经融入到我们的生活，大数据模型也是层出不穷。那我们就学习一些简单的模型设置。
干货
代码
# This is the original BiLSTM layer setup,
def build_bilstm(inp…
第87步 时间序列建模实战：LSTM回归建模
基于WIN10的64位系统演示
一、写在前面
这一期，我们介绍大名鼎鼎的LSTM回归。
同样，这里使用这个数据：
《PLoS One》2015年一篇题目为《Comparison of Two Hybrid Models for Forecasting the Incidence of Hemorrhagic Fever with Renal…
【MATLAB】小波_LSTM神经网络时序预测算法
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
小波-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了小波变换和长短期记忆神经网络（LSTM）的时间序列预测方法。
小波变换是一种信号处理方法，能够将信号分解为…
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/download/abc991835105/8876806…
Sequencer: Deep LSTM for Image Classification(LSTM在CV领域杀出一条血路，完美超越Swin与ConvNeXt等前沿算法)
LSTM在CV领域杀出一条血路，完美超越Swin与ConvNeXt等前沿算法 论文链接：https://download.csdn.net/download/weixin_38353277/85298208
代码链接：待开放
在最近的计算机视觉研究中，ViT的出现迅速改变了各种架构设计工作:ViT利用…
LSTM/GRU/BiLSTM...等结构的简单复现以及各种注意力（持续更新中）
LSTM/GRU/BiLSTM…等结构的简单复现以及各种注意力（持续更新中）
代码复现目录
程序分析分享 计算机毕业设计之PyTroch+Spark+LSTM美食推荐系统 食谱推荐系统 订餐推荐系统 菜谱推荐系统 食谱推荐系统 外卖推荐系统 大数据毕业设计
开发技术
前端：vue.js、echarts、websocket
后端API:springbootmybatis-plus
数据库：mysql
数据分析：Spark
机器学习：PyTroch（基于神经网络的混合CF推荐算法）、协同过滤算法(基于用户、基于物品全部实…
【深度学习】详解利用Matlab和Python中 LSTM 网络实现序列分类
🔗 运行环境：Matlab、Python 🚩 撰写作者：左手の明天 🥇 精选专栏：《python》 🔥 推荐专栏：《算法研究》 🔐#### 防伪水印——左手の明天 ####🔐 💗 大家好🤗🤗🤗，我是左手の明天！好久不见💗 💗今天分享Matlab深度学习—— LSTM 网络实现序列分
（论文阅读14/100）End-to-end people detection in crowded scenes
文献阅读笔记 简介 题目 End-to-end people detection in crowded scenes 作者 Russell Stewart, Mykhaylo Andriluka 原文链接 https://arxiv.org/pdf/1506.04878.pdf 关键词 Null 研究问题 当前的人员检测器要么以滑动窗口的方式扫描图像，要么对一组离…
基于长短期神经网络LSTM时间序列回归分析
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/download/abc991835105/88184633 效果图 结果分析 展望 参考论文
背影
LSTM神经…
基于循环神经网络长短时记忆(RNN-LSTM)的大豆土壤水分预测模型的建立
Development of a Soil Moisture Prediction Model Based on Recurrent Neural Network Long Short-Term Memory in Soybean Cultivation 1、介绍2、方法2.1 数据获取2.2.用于预测土壤湿度的 LSTM 模型2.3.土壤水分预测的RNN-LSTM模型的建立条件2.4.预测土壤水分的RNN-LSTM模型…
QUALITY-GATED CONVOLUTIONAL LSTM FOR ENHANCING COMPRESSED VIDEO
用于增强压缩视频的质量门控卷积LSTM
ABSTRACT
过去十年，深度学习在提高压缩视频质量方面取得了巨大成功。然而，现有的方法旨在单个帧上的质量增强，或仅使用固定的相邻帧。因此，它们未能充分利用视频中的帧间相关性。本文提出了…
时序预测 | MATLAB实现基于PSO-LSTM、LSTM时间序列预测对比
时序预测 | MATLAB实现基于PSO-LSTM、LSTM时间序列预测对比 目录 时序预测 | MATLAB实现基于PSO-LSTM、LSTM时间序列预测对比效果一览基本描述程序设计参考资料 效果一览 基本描述 MATLAB实现基于PSO-LSTM、LSTM时间序列预测。 1.Matlab实现PSO-LSTM和LSTM神经网络时间序列预测…
多维时序 | Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比
多维时序 | Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比 目录 多维时序 | Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比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 多维时序 | Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比 模型…
(PyTorch)TCN和RNN/LSTM/GRU结合实现时间序列预测
目录 I. 前言II. TCNIII. TCN-RNN/LSTM/GRU3.1 TCN-RNN3.2 TCN-LSTM3.3 TCN-GRU IV. 实验结果 I. 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…
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！
适用平台：Matlab 2023版及以上
KOA开普勒优化算法，于2023年5月发表在SCI、中科院1区Top顶级期刊《Knowledge-Based Systems》上。
该算法提出时间很短，目前还没有套用这个算法的文献。 同样的，我们利用该新鲜出炉的算法对我们的…
多层多输入的CNN-LSTM时间序列回归预测（卷积神经网络-长短期记忆网络）——附代码
目录
摘要：
卷积神经网络(CNN)的介绍：
长短期记忆网络（LSTM）的介绍：
CNN-LSTM： Matlab代码运行结果：
本文Matlab代码数据分享： 摘要：
本文使用CNN-LSTM混合神经网…
StockPrediction--自建的股票预测的python库
StockPrediction–自建的股票预测的python库
1. 安装
pip3 install StockPrediction2. 使用方法
单个股票的历史收盘价数据，如平安银行
import StockPrediction
PingAn StockPrediction.CNStocks(000001.sz)
PingAn.History()有两个主要的类：CNStoc…
【MATLAB】SVMD_LSTM神经网络时序预测算法
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
SVMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了单变量经验模态分解（Singular Value Decomposition，SVD）和长短期记忆神经网络（LSTM）…
机器学习算法实战案例：VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测
文章目录 机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1 数据处理1.1 导入库文件1.2 导入数据集1.3 缺失值分析 2 VMD经验模态分解3 构造训练数据4 LSTM模型训练5 预测 机器学习算法实战案例系列 机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最…
LSTM基础知识（壹）
LSTM基础知识（壹） 环境：windows，anaconda，tensorflow2.0 内容：主要是针对常用的API参数理解 最近学习RNN，最典型的模型LSTM，发现常用的API的参数设置对应不上数据集，找了…
LSTM+CNN实现时间序列预测(负荷预测)
文章目录 LSTM+CNN实现时间序列预测(PyTorch版)基于PyTorch搭建LSTM+CNN模型实现风速时间序列预测配置类时序数据集的制作数据归一化数据集加载器搭建LSTM+CNN模型定义模型、损失函数、优化器模型训练可视化结果十、完整源码LSTM+CNN实现时间序列预测(Keras版)源码模型训练绘制…
pytorch lstm一致性测试脚本
# -*- coding: utf-8 -*-
"""“sequence_models_tutorial.ipynb”的副本Automatically generated by Colaboratory.Original file is located athttps://colab.research.google.com/drive/1ZmKR7oidXFyc-B8bsoX6TgGtXRRBGfcq
"""# Commented out…
Distilling Task-Specific Knowledge from BERT into Simple Neural Networks论文学习
一、总结 二、代码
分别采用keras和pytorch基于textcnn和bilstm(gru)进行了实验： https://github.com/qiangsiwei/bert_distill
三、其他资料 漫谈语义相似度
https://mp.weixin.qq.com/s/VC6_ib2cu4LIoFeNJenlYAwangbq18/distillation_model_keras_bert
https:…
基于matlab的LSTM模型
1 介绍
使用matlab处理时序预测问题，导入的是一个一维向量，前5个作为输入，第6个作为输出，这样就是1-5输入，6输出，2-6输入，7输出。使用matlab进行处理，先进行数据形状改变࿰…
国庆中秋特辑（一）浪漫祝福方式 用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）生成祝福诗词
目录 一、使用深度学习中的循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）生成诗词二、优化：使用双向 LSTM 或 GRU 单元来更好地捕捉上下文信息三、优化：使用生成对抗网络（GAN）或其他技术…
第三十八周周报：文献阅读 +BILSTM+GRU+Seq2seq
目录
摘要
Abstract
文献阅读：耦合时间和非时间序列模型模拟城市洪涝区洪水深度
现有问题
提出方法
创新点
XGBoost和LSTM耦合模型
XGBoost算法
编辑
LSTM（长短期记忆网络）
耦合模型
研究实验
数据集
评估指标
研究目的
洪…
【ARIMA-WOA-LSTM】差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化算法-LSTM预测研究（python代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
Tensorflow学习笔记十——循环神经网络
循环神经网络对长度可变的序列数据有较强的处理能力，在NLP领域独领风骚。 10.1 循环神经网络简介 1.循环神经网络的前向传播程序设计
import numpy as npx[0.8,0.1]
init_state[0.3,0.6]
Wnp.asarray([[0.2,0.4],[0.7,0.3]])
Unp.asarray([0.8,0.1])
b_hnp.asarray…
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 % Forecast of time series based on LSTM deep learn…
LSTM Siamese neural network
本文中的代码在Github仓库或Gitee仓库中可找到。 Hi, 你好。我是茶桁。
大家是否还记得，在「核心基础」课程中，我们讲过CNN以及LSTM。
卷积神经网络（CNN）已经在计算机视觉处理中得到广泛应用，不过，2017年…
基于LSTM-Adaboost的电力负荷预测（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
统计软件与数据分析Lesson17----利用pytorch构建LSTM预测股票收益率详细教程
利用pytorch构建LSTM预测股票收益率详细教程 1. 整体实现思路2.代码编写2.1 step1:导入所需的库2.2 step2: 读取数据、构建训练样本2.3 step3: 定义部分辅助函数2.4 step4:LSTM模型构建2.5 step5:模型训练2.6 step6:模型预测和评估 3. 小结 1. 整体实现思路 step1:导入所需的库…
rnn, lstm, gru三种神经网络数据格式详解
先上一张rnn图来直观理解一下。 RNN,LSTM,GRU三种神经网络的输入数据格式都是**[seq_len, batch_size, input_dim]**
seq_len: 输入的每句话的长度，图中表示为n_stepsbatch_size: 输入的句子数量，图中表示为batchinput_dim: 输入的每个字的向量维度表示…
长短记忆神经网络（LSTM，Long Short-Term Memory）
长短记忆神经网络定义 长短记忆神经网络（Long-short term memory, LSTM）是一种特殊的RNN结构。该神经网络可以有效保留历史信息，实现对文本的长期依赖信息进行学习。 关键问题：控制长期状态信息 解决方法：门控开关 门的…
时间序列预测—双向LSTM(Bi-LSTM)
本文展示了使用双向LSTM(Bi-LSTM)进行时间序列预测的全过程，包含详细的注释。整个过程主要包括：数据导入、数据清洗、结构转化、建立Bi-LSTM模型、训练模型（包括动态调整学习率和earlystopping的设置）、预测、结果展示、误差评估等…
基于空洞卷积DCNN与长短期时间记忆模型LSTM的dcnn-lstm的回归预测模型
周末的时候有时间鼓捣的一个小实践，主要就是做的多因子回归预测的任务，关于时序数据建模和回归预测建模我的专栏和系列博文里面已经有了非常详细的介绍了，这里就不再多加赘述了，这里主要是一个模型融合的实践，这里的数…
分类预测 | Matlab特征分类预测全家桶（BP/SVM/ELM/RF/LSTM/BiLSTM/GRU/CNN）
分类预测 | Matlab特征分类预测全家桶（BP/SVM/ELM/RF/LSTM/BiLSTM/GRU/CNN） 目录 分类预测 | Matlab特征分类预测全家桶（BP/SVM/ELM/RF/LSTM/BiLSTM/GRU/CNN）预测效果基本介绍程序设计参考资料致谢 预测效果 基本介绍 分类预测 | …
【负荷预测】基于VMD-SSA-LSTM光伏功率预测【可以换数据变为其他负荷等预测】（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
【MATLAB第35期】基于MATLAB的2023年改进的进化算法优化LSTM时间序列预测模型思路
【MATLAB第35期】基于MATLAB的2023年改进的进化算法优化LSTM时间序列预测模型思路
一、思路
拿第34期的棕熊算法举例： 优化途径： （一）种群初始学习改进 （1）反向学习(OBOA) （2）准反…
长短期记忆(LSTM)神经网络-多输入时序预测
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势：
二、实际运行效果： 三、部分程序：
四、完整程序下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matlab平台编译&am…
CharCNN论文笔记
CharCNN
之前看了TextCNN，也就是基于词级别的CNN，卷积的时候是对多个词向量（window size）进行卷积。Character-level Convolutional Networks for Text Classification 这篇文章从一个新的视角来看待文本数据，那就是字…
什么是长短时记忆网络(LSTM)
什么是长短时记忆网络(LSTM)
RNN有一定的记忆能力，但不幸的是它只能保留短期记忆，在各类任务上表现并不好，那该怎么办?
人们将目光投向了自己，人类的记忆是有取舍的，我们不会记住每时每刻发生的所有事，会…
TensorFlow的梯度优化的两种方式（minimize或apply_gradients函数）
先创建一个优化器对象，eg：optimizer tf.train.AdagradOptimizer(learning_rate)，这里的Adagrad是一种优化算法，还有其他的优化器
（1）直接用优化器对象自带的优化方式：optimizer_op optimizer…
RNN和LSTM学习笔记-初学者
提示： 目录 前言一、RNN介绍二、LSTM介绍总结 前言
提示： 提示：
一、RNN介绍 RNN是一种短时记忆，而LSTM是长短时记忆网络
二、LSTM介绍 总结
锂电池寿命预测 | Matlab基于LSTM长短期记忆神经网络的锂电池寿命预测
目录 预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 锂电池寿命预测 | Matlab基于LSTM长短期记忆神经网络的锂电池寿命预测 程序设计
完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab基于LSTM长短期记忆神经网络的锂电池寿命预测。
参考资料 [1] http://t.csdn…
nlp系列（7）三元组识别（Bi-LSTM+CRF）pytorch
模型介绍
在实体识别中：使用了Bert模型，CRF模型
在关系识别中：使用了Bert模型的输出与实体掩码，进行一系列变化，得到关系
Bert模型介绍可以查看这篇文章：nlp系列（2）文本分类&…
百面机器学习书刊纠错
百面机器学习书刊纠错
P243 LSTM内部结构图 2023-10-7 输入门的输出 和 candidate的输出 进行按元素乘积之后 要和 遗忘门*上一层的cell state之积进行相加。
百面机器学习书刊纠错
百面机器学习书刊纠错
P243 LSTM内部结构图 2023-10-7 输入门的输出 和 candidate的输出 进行按元素乘积之后 要和 遗忘门*上一层的cell state之积进行相加。
【深度学习】深度学习实验四——循环神经网络（RNN）、dataloader、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、超参数对比
一、实验内容
实验内容包含要进行什么实验，实验的目的是什么，实验用到的算法及其原理的简单介绍。
1.1 循环神经网络
（1）理解序列数据处理方法，补全面向对象编程中的缺失代码，并使用torch自带数据工具将数据封装为dataloader。 （2）分别采用手动方式以及调用接口方式…
tensorflow实战1：lstm实现mnist分类
版本：tensorflow1.0.0 1、数据格式 lstm输入维度（batchsize，timestep，input_size） 则将mnist维度转换（-1,28,28），这里面意思就是每一行输入28个数据进入神经网络。当输入到第28次…
LSTM和GRU的介绍以及Pytorch源码解析
介绍一下LSTM模型的结构以及源码，用作自己复习的材料。
LSTM模型所对应的源码在：\PyTorch\Lib\site-packages\torch\nn\modules\RNN.py文件中。
上次上一篇文章介绍了RNN序列模型，但是RNN模型存在比较严重的梯度爆炸和梯度消失问题。
本文…
基于GRU门控循环网络的时间序列预测matlab仿真,对比LSTM网络
目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 LSTM: GRU 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序 %构建GRU网络模型
layers [ ...sequenceInputLayer(N_feature)gruLayer(N_hidden)f…
【基于LSTM的股票数据预测与分类】
基于LSTM的股票数据预测与分类 引言数据集与爬取数据处理与可视化股票预测与分类Flask页面搭建股票推荐功能创新点结论 引言
股票市场波动剧烈，对于投资者而言，精准的数据预测和分类是制定明智决策的基础。本文将介绍一种基于长短时记忆网络（…
【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）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
Lstm+transformer的刀具磨损预测
视频讲解：
基于Lstm+transformer的刀具磨损预测实战_哔哩哔哩_bilibili
结果展示： 数据展示： 主要代码：
# pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# pip install optuna -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
import numpy as np…
【nlp】2.5(gpu version)人名分类器实战项目（对比RNN、LSTM、GRU模型）工程管理方式
人名分类器实战项目 0 说明1 工程项目设计2 数据预处理data_processing3 创建模型model4 模型测试test5 训练配置config6 模型训练train7 模型对比绘图plotfigure8 模型预测predict9 代码测试demo0 说明
本项目对前一个博客内容2.5(cpu version) 人名分类器实战项目（对比RNN、…
狮群算法优化长短期神经网络LSTM的煤炭销量预测资源，LSTM详细原理，狮群算法原理
目录 背影 摘要 代码和数据下载：狮群算法优化长短期神经网络LSTM的煤炭销量预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88518170 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 狮群算法 基于狮群算法优化LSTM的上证指数预测资源 结果分析 展望 参考论文
背影
煤…
手搓GPT系列之 - 通过理解LSTM的反向传播过程，理解LSTM解决梯度消失的原理 - 逐条解释LSTM创始论文全部推导公式，配超多图帮助理解（下篇）
本文承接上篇上篇在此和中篇中篇在此，继续就Sepp Hochreiter 1997年的开山大作 Long Short-term Memory 中APPENDIX A.1和A.2所载的数学推导过程进行详细解读。希望可以帮助大家理解了这个推导过程，进而能顺利理解为什么那几个门的设置可以解决RNN里的梯…
【MATLAB第83期】基于MATLAB的LSTM代理模型的SOBOL全局敏感性运用
【MATLAB第83期】基于MATLAB的LSTM代理模型的SOBOL全局敏感性运用
引言
在前面几期，介绍了敏感性分析法，本期来介绍lstm作为代理模型的sobol全局敏感性分析模型。 【MATLAB第31期】基于MATLAB的降维/全局敏感性分析/特征排序/数据处理回归问题MATLAB代…
使神经网络具有记忆力——RNN及LSTM
我们在进行判断决策时，除了会依据当前的情况，也会调动大脑中的记忆，协同分析。记忆分为长期记忆和短期记忆，短期记忆可以认为是对之前较短时间内发生事件的印象，这对于一些日常生活应用非常的有必要。比如以下两个句子…
【SSA-LSTM】基于麻雀算法优化LSTM 模型预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
Python轴承故障诊断 (五)基于EMD-LSTM的故障分类
目录
前言
1 经验模态分解EMD的Python示例
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
2.3 故障数据的EMD分解可视化
2.4 故障数据的EMD分解预处理
3 基于EMD-LSTM的轴承故障诊断分类
3.1 训练数据、测试数据分组，数据分batch
3.2 定…
【人工智能概论】 RNN、LSTM、GRU简单入门与应用举例、代码耗时计算
【人工智能概论】 RNN、LSTM、GRU简单入门与应用举例、代码耗时计算 文章目录 【人工智能概论】 RNN、LSTM、GRU简单入门与应用举例、代码耗时计算一. RNN简介1.1 概念简介1.2 方法使用简介 二. 编码层embedding2.1 embedding的参数2.2 embedding的理解 三. Linear层与CrossEnt…
LSTM原理，参数，实现中文新闻分类代码实现
目录
环境以及第三方库版本
LSTM模型 遗忘门（决定上一时刻的单元状态有多少要保存到当前时刻）
输入门（决定当前网络状态输入有多少需要保存到单元状态）
输出门（控制当前状态单元有多少需要输出到当前输出值&#x…
股票价格预测 | Python实现基于LSTM与Transfomer的股票预测模型（pytorch）
文章目录 效果一览文章概述LSTM模型原理时间序列模型从RNN到LSTMLSTM预测股票模型实现结语程序设计参考资料效果一览 文章概述
基于LSTM与Transfomer的股票预测模型
股票行情是引导交易市场变化的一大重要因素，若能够掌握股票行情的走势，则对于个人和企业的投资都有巨大的帮…
LSTM seq2seq 模型之英语到法语翻译
1. 数据集下载
Machine-Translation-eng-fra | Kaggle 2. 预处理的完整的代码
import os.pathimport numpy as np
import tensorflow as tf
import keras
from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from …
RNN+LSTM正弦sin信号预测 完整代码数据视频教程
视频讲解：RNN+LSTM正弦sin信号预测_哔哩哔哩_bilibili
效果演示： 数据展示： 完整代码：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import…
LSTM 与 GRU
RNN无法处理长距离依赖问题，通俗点就是不能处理一些较长的序列数据，那么今天就来介绍一下两个能处理长距离依赖问题地RNN变种结构，LSTM和GRU。
1. LSTM（Long short-term memory）
1.1 LSTM结构 上左图是普通RNN结构图…
GCN火车票识别项目 P1 火车票识别项目介绍 Pytorch LSTM/GCN
从本节开始，我将带大家完成一个深度学习项目：用图卷积神经网络(GCN)，实现一个「火车票文字信息提取」的项目，由于火车票上每个节点文字不是等长的，所以还需要添加一个前置的 LSTM 来提取句子特征。
课前说明
1、这是…
ConvLSTM的用法
简单RNN与LSTM对比 LSTM计算示意 LSTM计算示意
import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as f
from torch.autograd import Variable# Define some constants
KERNEL_SIZE 3
PADDING KERNEL_SIZE // 2class ConvLSTMCell(nn.Module):""&quo…
基于matlab的长短期神经网络lstm的股票预测
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的股票预测 MATALB编程实现，附有代码，及链接基于matlab编程的的长短期神经网络LSTM的股票价格的预测，基于深度学习神经网络的股票价格预测-深度学习文档类资源-CSDN文库…
LSTM原理、参数介绍、Keras实现
创建于：20210316 修改于：20210316，20220317
1、LSTM原理
LSTM原理及Keras中实现：20191207 LSTM原理及Keras中实现：20200714 难以置信！LSTM和GRU的解析从未如此清晰（动图视频）2018-…
NLP-D27-梯度剪裁-LSTM-GRU-毕业答辩ppt
—0436标题为nlp，但是到现在还没看宝可梦！不过感觉越来越近了！今天虽然是周六，不过还是4点就起了，最近这个时间的学习效率越来越高，不是在自我感动，要努力，要出活。
—0507写了近期…
【Matlab时间序列预测】鲸鱼算法WOA优化LSTM时间序列预测【含源码 1687期】
一、代码运行视频（哔哩哔哩）
【Matlab时间序列预测】鲸鱼算法WOA优化LSTM时间序列预测【含源码 1687期】
二、matlab版本及参考文献
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1]苏鹏飞,徐松毅,于晓磊.基于WOA-LSTM的窄带通信网网络时延预测算法[J]. 河北工业…
FedAvg算法+LSTM模型+ Shakespeare数据集——字符预测任务
本文目录1. Shakespeare数据集介绍2. LSTM训练模型3. Client模型4. Serves模型5. 数据处理工具函数6. 数据读取函数7. 训练函数8. 训练结果1. Shakespeare数据集介绍
任务：下一个字符预测
参数说明：总共4,226,15条样本，可使用官方给出的划分…
回归算法|长短期记忆网络LSTM及其优化实现
本期文章将介绍LSTM的原理及其优化实现 序列数据有一个特点，即“没有曾经的过去则不存在当前的现状”，这类数据以时间为纽带，将无数个历史事件串联，构成了当前状态，这种时间构筑起来的事件前后依赖关系称其为时间依赖&…
GRU LSTM(李沐 李宏毅)
GRU
知识点
RNN处理不了太长的序列；（其把所有的序列信息都放到隐藏状态里面，当事件长了以后，隐藏状态累计太多东西，对于前面很久前的信息可能不那么好抽取出来）观察值不是同等重要（现实生活中…
循环神经网络（三）（常用循环神经网络，LSTM、GRU）
文章目录长短期记忆网络（LSTM）模型定义模型特点门控循环单元网络（GRU）模型定义模型特点References长短期记忆网络（LSTM）
模型定义
简单循环神经网络（S-RNN）的每一个位置的状态以递…
【AOA-VMD-LSTM分类故障诊断】基于阿基米德算法AOA优化变分模态分解VMD的长短期记忆网络LSTM分类算法（Matlab代码）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
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…
【深度学习：LSTM Networks】了解 LSTM 网络
【深度学习：LSTM Networks】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。当你阅读这篇文章时，你…
【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://blog.csdn.net/weixin_43249038/article/details/132650998
L5W…
风速预测（五）基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM模型
目录
前言
1 风速数据EMD分解与可视化
1.1 导入数据
1.2 EMD分解
2 数据集制作与预处理
2.1 先划分数据集，按照8：2划分训练集和测试集
2.2 设置滑动窗口大小为96，制作数据集
3 基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM模型预测
3.1 数据加载&…
LSTM 双向 Bi-LSTM
目录
一.Bi-LSTM介绍
二.Bi-LSTM结构
Bi-LSTM 代码实例 一.Bi-LSTM介绍
由于LSTM只能从序列里由前往后预测，为了既能够从前往后预测，也能从后往前预测，Bi-LSTM便被发明了出来。简单来说，BiLSTM就是由前向LSTM与后向LSTM组合而成。
二.Bi-LSTM结构
转自：
tf.clip_by_global_norm详解
我的代码是：grads, _ tf.clip_by_global_norm ( tf.gradients(self.cost, self.tvars ) , config.max_grad_norm )
Gradient Clipping的引入是为了处理梯度爆炸的问题。当在一次迭代中权重的更新过于迅猛的话，很容易导致“损失散度”。Gradient Clip…
电力负荷预测 | 电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）
文章目录 效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览 文章概述 电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM） 所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律，对其未来发展做出预先估计和判断。…
Python轴承故障诊断 (七)基于EMD-CNN-LSTM的故障分类
目录
前言
1 经验模态分解EMD的Python示例
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
2.3 故障数据的EMD分解可视化
2.4 故障数据的EMD分解预处理
3 基于EMD-CNN-LSTM的轴承故障诊断分类
3.1 训练数据、测试数据分组，数据分batch
3.…
通俗理解什么是 LSTM 神经网络
大家好啊，我是董董灿。
刚开始做程序开发时，在公司提交代码前，都需要让大佬们 review(评审)，大佬们看完，总会在评论区打出一串"LGTM"。
当时作为小白的我，天真地以为大佬觉得我提交的代码还不错…
浅谈时间序列预测中的时间步
问题一：时间步在时间序列预测中到底指的是什么呢？
解释1： 在时间序列预测中，“时间步”（time step）通常指的是序列数据中一个观察点到下一个观察点之间的时间间隔。它定义了时间序列数据的采样频率和时间尺…
Pytorch实现LSTM预测模型并使用C++相应的ONNX模型推理
Pytorch实现RNN模型
代码
import torch
import torch.nn as nnclass LSTM(nn.Module):def __init__(self, input_size, output_size, out_channels, num_layers, device):super(LSTM, self).__init__()self.device deviceself.input_size input_sizeself.hidden_size inpu…
【nlp】2.3 LSTM模型
LSTM模型 1 LSTM介绍2 LSTM的内部结构图2.1 LSTM结构分析2.2 Bi-LSTM介绍2.3 使用Pytorch构建LSTM模型2.4 LSTM优缺点1 LSTM介绍
LSTM（Long Short-Term Memory）也称长短时记忆结构， 它是传统RNN的变体，与经典RNN相比能够有效捕捉长序列之间的语义关联，缓解梯度消失或爆炸…
机器学习和深度学习在气象中的应用（台风预报只能订正、风速预报订正、LSTM 方法预测 ENSO）
查看原文>>>Python人工智能在气象中的实践技术应用
目录
专题一、Python 和科学计算基础
专题二、机器学习和深度学习基础理论和实操
2.1 机器学习和深度学习基础理论
2.2 sklearn 和pytorch 库
专题三 、气象领域中的机器学习应用实例
3.1 GFS 数值模式的风速…
机器学习笔记 - 视频分析和人类活动识别技术路线简述
一、理解人类活动识别 首先了解什么是人类活动识别，简而言之，是对某人正在执行的活动/动作进行分类或预测的任务称为活动识别。 我们可能会有一个问题：这与普通的分类任务有什么不同？这里的问题是，在人类活动识别中，您实际上需要一系列数据点来预测正确执行的动作。 看看…
BPTT算法 / LSTM的细胞状态和隐藏状态 / GRU
1:BPTT: 其实就是BP算法正常的链式推导展开，只是因为它涉及到了之前时刻的ht输出，所以将时间信息给带进去了；而这也是为什么说RNN不能很好的保存长期记忆的原因，因为偏导的连乘，长期的记忆被不断的缩小，很容…
验证LSTM内部实现流程，加深对LSTM的印象
验证LSTM内部实现流程，加深对LSTM的印象
LSTM结构图单层
LSTM结构图多层
# 验证经过一个cell的计算
import torch
import torch.nn as nn# 1. 设置特征
feature_size 4
batch_size 1
hidden_size 10x torch.randn(batch_size, feature_size)# 2. 利用torch…
GRU、LSTM、注意力机制（第八次组会）
GRU、LSTM、注意力机制（第八次组会） 一、 GRU二、 LSTM三、 深度RNN、双向RNN四、 注意力机制一、 GRU 二、 LSTM 三、 深度RNN、双向RNN
【学习笔记】Understanding LSTM Networks
Understanding LSTM Networks 前言Recurrent Neural NetworksThe Problem of Long-Term DependenciesLSTM Networks The Core Idea Behind LSTMsStep-by-Step LSTM Walk ThroughForget Gate LayerInput Gate LayerOutput Gate Layer Variants on Long Short Term MemoryConclus…
【深度学习在时序数据异常检测中的创新】
深度学习在时序数据异常检测中的创新 #论文辅导，可以dd我
1️⃣通用异常检测：对不同类型的时序数据的鲁棒性 时序数据异常检测是关键的数据分析任务之一，然而，对于不同类型的时序数据，鲁棒性的提升一直是一个挑战。致…
双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)-多输入回归预测
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势：
二、实际运行效果：
三、部分代码展示：
四、完整代码下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matlab平台编…
深度学习实战41-基于LSTM-GRU模型搭建对糖尿病数据的预测与应用
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战41-基于LSTM-GRU模型搭建对糖尿病数据的预测与应用，本文将向大家介绍一种基于LSTM-GRU的糖尿病预测模型，包括模型的原理、中文糖尿病csv数据样例、利用PyTorch框架进行模型训练与预测的实现、以及训练过程中准确率和损失值…
毕设源码分享推荐 计算机毕业设计Python+Spark+LSTM微博大屏情感分析 微博大数据分析 微博情感分析 微博爬虫可视化 微博数据分析 微博采集分析平台
开发技术
前端：vue.js echarts websocket
后端API：springbootsparkmybatis
爬虫/算法：python、lstm情感分析(python实现)
数据库：mysql
创新点
1.pythonsparkspringbootvue.js综合开发平台属于我们自研一站式开发平台&#…
刀具磨损状态识别（Python代码，MSCNN_LSTM_Attention模型，初期磨损、正常磨损和急剧磨损分类，解压缩直接运行）
1.运行效果：刀具磨损状态识别（Python代码，MSCNN_LSTM_Attention模型，初期磨损、正常磨损和急剧磨损）_哔哩哔哩_bilibili
环境库：
NumPy 版本: 1.19.4 Pandas 版本: 0.23.4 Matplotlib 版本: 2.2.3 Keras …
【Bayes-LSTM预测】基于贝叶斯优化算法优化长短期记忆网络的数据分类预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
LSTM相关文章摘录
详解 LSTM
https://www.jianshu.com/p/dcec3f07d3b5 https://www.jianshu.com/p/4b4701beba92 https://blog.csdn.net/lreaderl/article/details/78022724#tt_daymode1&tt_fontm https://www.toutiao.com/a6650209163089543683/
https://www.toutiao.com/a67164767588261…
DBN+LSTM神经网络电容量回归分析，基于MATLAB编程的深度信念网络+lstm回归分析，
目录
背影 DBN神经网络的原理 DBN神经网络的定义 受限玻尔兹曼机（RBM） LSTM长短期神经网络的原理 DBNLSTM的时间序列电容预测 基本结构 主要参数 MATALB代码 结果图 展望
背影
DBN是一种深度学习神经网络，拥有提取特征，非监督学…
57 长短期记忆网络（LSTM）【动手学深度学习v2】
57 长短期记忆网络（LSTM）【动手学深度学习v2】 深度学习学习笔记 学习视频：https://www.bilibili.com/video/BV1JU4y1H7PC/?spm_id_fromautoNext&vd_source75dce036dc8244310435eaf03de4e330 长短期记忆网络（LSTM）…
风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型
目录
1 风速数据EMD分解与可视化
1.1 导入数据
1.2 EMD分解
2 数据集制作与预处理
2.1 先划分数据集，按照8：2划分训练集和测试集
2.2 设置滑动窗口大小为7，制作数据集
3 基于Pytorch的EMD-LSTM-Attention模型预测
3.1 数据加载&#…
时间序列预测实战(九)PyTorch实现LSTM-ARIMA融合移动平均进行长期预测
一、本文介绍
本文带来的是利用传统时间序列预测模型ARIMA(注意：ARIMA模型不属于机器学习)和利用PyTorch实现深度学习模型LSTM进行融合进行预测，主要思想是->先利用ARIMA先和移动平均结合处理数据的线性部分（例如趋势和季节性）…
【代码】基于量子粒子群算法（QPSO）优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法matlab
程序名称：基于量子粒子群算法（QPSO）优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法
实现平台：matlab
代码简介：代码是基于QPSO-LSTM的负荷、光伏、风电等时间序列预测，MATLAB编写。包含LSTM（长短时记…
【神经网络】LSTM
1.什么是LSTM 长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 LSTM区别于RNN地方…
【LSTM-Attention】基于长短期记忆网络融合注意力机制的多变量时间序列预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
LSTM简单介绍—然后使用LSTM对FashionMNIST数据集处理
文章目录 LSTM 简单介绍LSTM的基本结构LSTM的工作原理输入门遗忘门输出门细胞状态更新输出计算 总结代码实例 LSTM 简单介绍
在自然语言处理、语音识别等领域，长短时记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM) 已经成为了常用的模型之一。本文将介绍 LSTM 的基本结构…
LSTM与注意力机制结合，会有怎样的创新❓
LSTM与注意力机制结合，会有怎样的创新❓ #论文辅导一对一
1️⃣自适应时序注意力机制： 一项创新的思路是设计一种自适应时序注意力机制，使模型能够在序列的不同时间步上动态调整关注度。这可以通过在LSTM的每个时间步引入自适应的注意力权重…
基于VMD-SSA-LSTM的多维时序光伏功率预测
目录 1 主要内容
变分模态分解(VMD)
麻雀搜索算法SSA
长短期记忆网络LSTM
2 部分代码
3 程序结果 4 下载链接 1 主要内容
之前分享了预测的程序基于LSTM的负荷和可再生能源出力预测【核心部分复现】，该程序预测效果比较好，并且结构比较清晰&#x…
光伏发电预测（LSTM、CNN_LSTM和XGBoost回归模型，Python代码）
光伏太阳能电池通过互连形成光伏模块，以捕捉太阳光并将太阳能转化为电能。因此，当光伏模块暴露在阳光下时，它们会产生直流电。这是目前将太阳能转化为电能的最佳方式之一。世界上许多国家已经采用了这项技术；然而，光伏…
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.2 长短期记忆网络（LSTM）
解决隐变量模型长期信息保存和短期输入缺失问题的最早方法之一是长短期存储器（long short-term memory，LSTM）。它与门控循环单元有许多一样的属性。长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些，却比门控循环单元早诞生了近 2…
基于长短期神经网络LSTM的测量误差预测
目录 背影 摘要 代码和数据下载：基于长短期神经网络LSTM的测量误差预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88714812 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 基于长短期神经网络LSTM的测量误差预测 结果分析 展望 参考论文
背影 …
机器学习实战8-基于XGBoost和LSTM的台风强度预测模型训练与应用
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下机器学习实战8-基于XGBoost和LSTM的台风强度预测模型训练与应用，今年夏天已经来了，南方的夏天经常会有台风登陆，给人们生活带来巨大的影响，本文主要基于XGBoost模型和…
时序预测 | Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型
文章目录 效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览 文章概述 时序预测 | Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型 LSTM（长短期记忆）是一种递归神经网络（RNN）的变体，它在序列数据建模方面表现出色。电力负荷预测是一项重要的任务，可以利用LSTM神经网络…
GRU，LSTM，encoder-decoder架构，seq2seq的相关概念
门控记忆单元（GRU）
GRU模型有专门的机制来确定应该何时更新隐状态，以及应该何时重置隐状态。这些机制是可学习的。门控循环单元具有以下两个显著特征：
重置门有助于捕获序列中的短期依赖关系；更新门有助于捕获序列中…
【MATLAB第68期】基于MATLAB的LSTM长短期记忆网络多变量时间序列数据多步预测含预测未来（非单步预测）
【MATLAB第68期】基于MATLAB的LSTM长短期记忆网络多变量时间序列数据多步预测含预测未来（非单步预测）
输入前25个时间，输出后5个时间
一、数据转换
1、原始数据
5列时间序列数据，70行样本 705 数据矩阵结构
2、数据转换
将…
LSTM Word 语言模型上的(实验）动态量化
LSTM Word 语言模型上的(实验）动态量化
介绍
量化涉及将模型的权重和激活从 float 转换为 int，这可能会导致模型尺寸更小，推断速度更快，而对准确性的影响很小。
在本教程中，我们将最简单的量化形式-动态量化应用于基…
【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（Long Short-Term Memory）是一种常用的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）结构，由于其对于…
【期末复习向】走进循环神经网络系列-RNN，LSTM，GRU
RNN
上篇文章复习了最简单的神经网络MLP，它是由输入层，隐藏层和输出层构成的。当然这也是所有神经网络最基本的架构。但是MLP过于简单，存在的问题之一就是无法考虑全局的信息，也就是前后输入的信息，这对于解决时间序列…
论文学习——基于改进Bi-LSTM和XGBoost的电力负荷组合预测方法
文章目录1 摘要2 结论3 引言3.1 组合预测3.2 总结4 加权灰色关联投影算法的理论介绍5 双向LSTM6 在Bi-LSTM中引入 注意力机制7 XGBoost电力负荷预测模型8 Attention-Bi-LSTMXGBoost 电力负荷组合预测模型8.1 既然存在两个模型，就一定有一个权重分配的过程࿰…
【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part1 案例复现
本篇文章是对已有一篇文章的整理归纳，并对文章中提及的模型用Pytorch实现。 文章目录 前言一、任务问题和数据集1 任务问题2 数据集3 数据集读取并展示 二、模型实现1 数据导入2 数据预处理3 数据集划分4 网络模型及实例化5 训练过程 三、总结 前言
序列࿰…
时间序列学习（6）——LSTM中Layer的使用
文章目录1 复习一下 nn.RNN 的参数2 LSTM的 __init__函数3 LSTM.forward()4 动手写一个简单的lstm层1 复习一下 nn.RNN 的参数
参数介绍：
（1）input_size ： The number of expected features in the input x （x的特征…
时间序列学习（5）——LSTM 基本原理
文章目录1 从 RNN 说起2 RNN的缺点，为什么要引入LSTM3 介绍LSTM 的门结构3.1 遗忘门（遗忘阶段）3.2 输入门3.3 相加得到 Ct3.4 输出门3.5 总结公式推导4 为什么LSTM能够解决Gradient Vanishing的问题1 从 RNN 说起 循环神经网络Recurrent Neur…
时间序列学习（4）——【正弦函数预测，RNN，代码+详解】非常清楚，强烈推荐
文章目录1 问题描述2 数据处理部分2.1 np.random.randint()2.2 np.linspace()2.3 最终的数据情况3 模型介绍3.1 模型代码3.2 介绍 __init__ 函数3.3 介绍forward函数4 模型训练部分4.1 同数据处理部分4.2 喂数据给模型、计算loss、梯度更新，反向传播5 模型预测部分5…
LSTM进行情感分析
LSTM进行情感分析的复现–pytorch的实现
关于TextCNN的复现参考本文章
TextCNN的复现–pytorch实现 - 知乎 (zhihu.com)
接下来主要是对代码内容的详解，完整代码将在文章末尾给出。
使用的数据集为电影评论数据集，其中正面数据集5000条左右ÿ…
使用Pytorch从零开始构建LSTM
长短期记忆（LSTM）网络已被广泛用于解决各种顺序任务。让我们了解这些网络如何工作以及如何实施它们。
就像我们一样，循环神经网络（RNN）也可能很健忘。这种与短期记忆的斗争导致 RNN 在大多数任务中失去有效性。不过&a…
【Matlab】LSTM长短期记忆神经网络时序预测算法（附代码）
资源下载： https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88688439 一，概述 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）结构，由于其对于…
多分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入分类预测
分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入分类预测
分类效果 需要源码和数据的私信（微微有偿取哦）
【Pytorch】Pytorch学习笔记02 - 单变量时间序列 LSTM
目录 说明简单神经网络LSTM原理Pytorch LSTM生成数据初始化前向传播方法训练模型自动化模型构建 总结参考文献 说明
这篇文章主要介绍如何使用PyTorch的API构建一个单变量时间序列 LSTM。文章首先介绍了LSTM，解释了它们在时间序列数据中的简单性和有效性。然后&…
1 时间序列模型入门： LSTM
0 前言 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好…
STM32 X-CUBE-AI:Pytorch模型部署全流程
文章目录 概要版本：参考资料STM32CUBEAI安装CUBEAI模型支持LSTM模型转换注意事项模型转换模型应用1 错误类型及代码2 模型创建和初始化3 获取输入输出数据变量4 获取模型前馈输出模型应用小结 小结 概要
STM32 CUBE MX扩展包：X-CUBE-AI部署流程…
空气质量预测 | Python实现基于LSTM长短期记忆神经网络的空气质量预测模型（tensorflow）
文章目录 效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览 文章概述 空气质量预测 | Python实现基于LSTM长短期记忆神经网络的空气质量预测模型（Air Quality Prediction） 空气质量（air quality）的好坏反映了空气污染程度，它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。空气污染是一…
解密长短时记忆网络（LSTM）：从理论到PyTorch实战演示
目录 1. LSTM的背景人工神经网络的进化循环神经网络（RNN）的局限性LSTM的提出背景 2. LSTM的基础理论2.1 LSTM的数学原理遗忘门（Forget Gate）输入门（Input Gate）记忆单元（Cell State）…
【nlp】2.5 人名分类器实战项目（对比RNN、LSTM、GRU模型）
人名分类器实战项目 0 项目说明1 案例介绍2 案例步骤2.1 导入必备的工具包2.2 数据预处理2.2.1 获取常用的字符数量2.2.2 国家名种类数和个数2.2.3 读数据到python环境中2.2.4 构建数据源NameClassDataset2.2.5 构建迭代器遍历数据2.3 构建RNN及其变体模型2.3.1 构建RNN模型2.3…
[代码实践]利用LSTM构建基于conll2003数据集的命名实体实体识别NER模型
1. conll2003数据集介绍以及数据集预处理请看下面博客
conll2003数据集下载与预处理_茫茫人海一粒沙的博客-CSDN博客
2. 取预处理过的数据集
import tensorflow as tf
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Embedding, LSTM, Dense, TimeDistrib…
keras 搭建lstm+dnn网络 多步时间序列预测 模板
# -*- coding: utf-8 -*-
# 导入库pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics
from sklearn.metrics import mean_square…
交通物流模型 | 基于交通图卷积长短时记忆网络的网络级交通流预测
交通物流模型 | 基于交通图卷积长短时记忆网络的网络级交通流预测
由于道路网络时变的交通模式和复杂的空间依赖性，交通流预测是一个具有挑战性的时空预测问题。为了克服该挑战，作者将交通网络看为一张图，并提出一个新的深度学习预测模型，交通图卷积长短时记忆网络（TGC-L…
详解Keras3.0 Layer API: LSTM layer
LSTM layer
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（Forget Gate）：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。遗忘门的作用是控制哪些信息应该被遗忘，哪些…
LSTM（长短期记忆网络）的设计灵感和数学表达式
1、设计灵感 LSTM（长短期记忆网络）的设计灵感来源于传统的人工神经网络在处理序列数据时存在的问题，特别是梯度消失和梯度爆炸的问题。 在传统的RNN（循环神经网络）中，信息在网络中的传递是通过隐状态向量进…
59 双向循环神经网络【动手学深度学习v2】
59 双向循环神经网络【动手学深度学习v2】 深度学习学习笔记 学习视频：https://www.bilibili.com/video/BV12X4y1c71W/?spm_id_fromautoNext&vd_source75dce036dc8244310435eaf03de4e330 核心思想：取决于过去和未来的上下文，来预测当前的…
电力负荷预测 | 基于LSTM、TCN的电力负荷预测（Python）
文章目录 效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览 文章概述 电力负荷预测 | 基于LSTM、TCN的电力负荷预测（Python） 源码设计
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LSTM 模型实践一
简单介绍
原因：普通的RNN（Recurrent Neural Network）对于长期依赖问题效果比较差，当序列本身比较长时，神经网络模型的训练是采用backward进行，在梯度链式法则中容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。
解决&…
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DataLoader
2 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 使用Paddle内置的单向LSTM进行文本分类实验 总结 电影评论可以蕴含…
时间序列预测实战(二十六)PyTorch实现Seq2Seq(LSTM)（结果可视化+自动保存结果）
一、本文介绍
本文给大家带来的时间序列模型是Seq2Seq，这个概念相信大家都不陌生了，网上的讲解已经满天飞了，但是本文给大家带来的是我在Seq2Seq思想上开发的一个模型和新的架构，其是专门为新手开发的，而且为了方便大…
时间序列预测模型实战案例(七)(TPA-LSTM)结合TPA注意力机制的LSTM实现多元预测
论文地址->TPA-LSTM论文地址
项目地址-> TPA-LSTM时间序列预测实战案例 本文介绍
本文通过实战案例讲解TPA-LSTM实现多元时间序列预测，在本文中所提到的TPA和LSTM分别是注意力机制和深度学习模型,通过将其结合到一起实现时间序列的预测，本文利用…
时间序列预测 — VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测(Tensorflow)：单变量转为多变量
目录
1 数据处理
1.1 导入库文件
1.2 导入数据集
1.3 缺失值分析
2 VMD经验模态分解
3 构造训练数据
4 LSTM模型训练
5 预测 1 数据处理
1.1 导入库文件
import time
import datetime
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
f…
【NLP实战】基于Bert和双向LSTM的情感分类【下篇】
文章目录前言简介第一部分关于pytorch lightning保存模型的机制关于如何读取保存好的模型完善测试代码第二部分第一次训练出的模型的过拟合问题如何解决过拟合后记前言
本文涉及的代码全由博主自己完成，可以随意拿去做参考。如对代码有不懂的地方请联系博主。
博主…
机器学习深度学习——常见循环神经网络结构（RNN、LSTM、GRU）
👨🎓作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er 🌌上期文章：机器学习&&深度学习——RNN的从零开始实现与简洁实现 📚订阅专栏：机器学习&&深度学习 希望文章…
LSTM-理解 Part-3（LSTM Networks）
之前博客中有涉及前两部分的介绍： 第一部分LSTM-理解 Part-1（RNN：循环神经网络） 第二部分LSTM-理解 Part-2（RNN的局限性） 这是其中的第三部分，讲解 LSTM Networks。
LSTM Networks 长短期记忆网…
多输入分类|GWO-CNN-LSTM|灰狼算法优化的卷积-长短期神经网络分类预测(Matlab)
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势：
二、实际运行效果：
三、算法介绍：
灰狼优化算法：
卷积神经网络-长短期记忆网络： 四、完整程序下载： 一、程序及算法内容…
基于 LSTM 进行多类文本分类(附源码）
NLP 的许多创新是如何将上下文添加到词向量中。一种常见的方法是使用循环神经网络。以下是循环神经网络的概念： 他们利用顺序信息。 他们可以捕捉到到目前为止已经计算过的内容，即：我最后说的内容会影响我接下来要说的内容。 RNNs 是文本和…
循环神经网络中的梯度消失或梯度爆炸问题产生原因分析
循环神经网络中，通过时间反向传播（backpropagation through time，BPTT）实际上是循环神经网络中反向传播技术的一个特定应用。
（1）它要求我们将循环神经网络的计算图以此展开一个时间步，以获得模…
【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)相耦合,…
理解RNN与LSTM网络
本文重点讲解RNN与LSTM的原理与区别LSTM通过细胞状态可以长期保留数据。因为RNN每次都是用上一次的输出和本次的输入concat作为本次的实际输入，在迭代几次之后，基本上循环的输出就会遗留很小的影响对接下来的循环，且对之前循环的结果没有补救…
tensorflow之seq2seq阅读笔记
学习tensorflow最好的方式还是阅读官方文档：https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/tutorials/seq2seq/
一、tensorflow的RNN使用：
1.使用LSTM lstm rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)# Initial state of the LSTM memory.state tf.zeros([bat…
股票价格预测 | Python实现基于ARIMA和LSTM的股票预测模型（含XGBoost特征重要性衡量）
文章目录 效果一览文章概述模型描述源码设计效果一览 文章概述 Python实现基于ARIMA和LSTM的股票预测模型（Stock-Prediction） Data ExtractionFormatting data for time seriesFeature engineering（Feature Importance using X
GWO-LSTM交通流量预测（python代码）
使用 GWO 优化 LSTM 模型的参数，从而实现交通流量的预测方法
代码运行版本要求 1.项目文件夹 data是数据文件夹，data.py是数据归一化等数据预处理脚本 images文件夹装的是不同模型结构打印图 model文件夹 GWO-LSTM测试集效果 效果视频：GWO…
精读 An LSTM-Based Dynamic Customer Model for Fashion Recommendation 总结
精读 An LSTM-Based Dynamic Customer Model for Fashion Recommendation 总结研究成果1. 前言2. 研究内容2.1 数据描述2.2 Fashion DNA的生成（商品表示）2.3 static Neuron network更新流程2.4 static model小结2.5 基于LSTM 的动态模型2.6 损失函数2.7 …
时序数据利用EEMD_LSTM模型进行预测（Python编程，数据集和代码均在压缩包，解压缩后可以直接运行，数据可以替换为股票数据，交通流量等时序数据）
运行效果(为减少录屏时间，视频中epoch设置为30，改为100效果更佳):利用EEMD_LSTM模型对时序数据进行预测（视频中epoch为30，当为100 的时候效果更佳）_哔哩哔哩_bilibili
1.数据介绍：以每天为间隔的时序数据 …
[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…
Tensorflow中LSTM的各张量维度名称和别名，及特定名称的解释
LSTM是由每个cell组成的，每个cell里有3个门：输入门、遗忘门、输出门；每个cell有4个前馈网络层，其实就是4个激活函数，分别是σ、σ、tanh、σ；这些前馈网络层里有神经元，即隐藏神经元，…
大数据深度学习长短时记忆网络（LSTM）：从理论到PyTorch实战演示
文章目录 大数据深度学习长短时记忆网络（LSTM）：从理论到PyTorch实战演示1. LSTM的背景人工神经网络的进化循环神经网络（RNN）的局限性LSTM的提出背景 2. LSTM的基础理论2.1 LSTM的数学原理遗忘门（Forget Gat…
基于长短期神经网络的客流量预测，基于长短期神经网络的超短期客流量预测，lstm详细原理
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的客流量预测 完整代码： 基于长短期神经网络LSTM的公交站客流量预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88184734 效果图 结果分析 展望 参考论文
背影
碳排放越来越受到重…
LSTM和GRU vs 循环神经网络RNN
1、考虑下列三种情况下，对比一下普通RNN的表现和LSTM和GRU表现：
（1）早期观测值对预测未来观测者具有非常重要的意义。 考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和， 目标是在序列的末尾辨别校验和是…
tf中的LSTM与GRU
tf中的LSTM与GRU 文章目录tf中的LSTM与GRU1. RNN存在的问题2. LSTM原理2. LSTM实战2. GRU原理2. GRU实战1. RNN存在的问题
普通的RNN网络存在容易梯度爆炸和梯度弥散的问题普通的RNN网络容易出现梯度爆炸和梯度弥散的问题的原因,梯度更新公式为WhhkW_{hh}^kWhhk{Whh>1Whh…
(Matlab)基于CNN-Bi_LSTM的多维时序回归预测(卷积神经网络-双向长短期记忆网络)
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势：
二、实际运行效果：
三、部分代码展示：
四、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…
多输入时序预测|GWO-CNN-LSTM|灰狼算法优化的卷积-长短期神经网络时序预测(Matlab)
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势： 二、实际运行效果：
三、算法介绍：
灰狼优化算法：
卷积神经网络-长短期记忆网络：
四、完整程序下载： 一、程序及算法内容…
PyTorch中如何查看神经网络模型的参数（两种高效的方法，简单上手）
文章目录1 用for循环打印parameters2 安装依赖：torchsummary2.1 如果是单输入，比如CNN 模型2.1.1 代码12.1.2 代码22.2 如果是多输入的情况，比如说RNN需要输入x和h_01 用for循环打印parameters
import torch
import torch.nn as nn
import t…
基于pytorch搭建多特征LSTM时间序列预测代码详细解读（附完整代码）
文章目录 LSTM时间序列预测数据获取与预处理模型构建训练与测试 LSTM时间序列预测
对于LSTM神经网络的概念想必大家也是熟练掌握了，所以本文章不涉及对LSTM概念的解读，仅解释如何使用pytorch使用LSTM进行时间序列预测，复原使用代码实现的全流…
【nlp】2.5(cpu version) 人名分类器实战项目（对比RNN、LSTM、GRU模型）
人名分类器实战项目 0 项目说明1 案例介绍2 案例步骤2.1 导入必备的工具包2.2 数据预处理2.2.1 获取常用的字符数量2.2.2 国家名种类数和个数2.2.3 读数据到python环境中2.2.4 构建数据源NameClassDataset2.2.5 构建迭代器遍历数据2.3 构建RNN及其变体模型2.3.1 构建RNN模型2.3…
基于LSTM-Adaboost的电力负荷预测的MATLAB程序
微❤关注“电气仔推送”获得资料（专享优惠）
主要内容：
LSTM-AdaBoost负荷预测模型先通过 AdaBoost集成算法串行训练多个基学习器并计算每个基学习 器的权重系数,接着将各个基学习器的预测结果进行线性组合,生成最终的预测结果。代码中的LST…
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&am…
LSTM算法精解（附案例代码）
概念
LSTM（Long Short-Term Memory）是一种循环神经网络（RNN）的变种，用于处理序列数据，特别是在需要长期依赖关系的情况下。LSTM旨在解决传统RNN存在的梯度消失和梯度爆炸问题，这些问题使得RNN难…
【智能算法】使用 MATLAB 中的 Deep Learning Toolbox 来构建和训练 LSTM 神经网络
训练 LSTM 神经网络
我们可以使用 MATLAB 中的 Deep Learning Toolbox 来构建和训练 LSTM 神经网络。
首先，需要将训练数据和测试数据导入到 MATLAB 环境中，可以使用命令：
XTrain = ...; % 训练数据
YTrain = ...; % 训练标签
XTest = ...; % 测试数据
YTest = ...; % 测…
基于LSTM encoder-decoder模型实现英文转中文的翻译机器
前言
神经网络机器翻译(NMT, neuro machine tranlation)是AIGC发展道路上的一个重要应用。正是对这个应用的研究，发展出了注意力机制，在此基础上产生了AIGC领域的霸主transformer。我们今天先把注意力机制这些东西放一边，介绍一个对机器翻译…
使用LSTM（长短期记忆）模型处理文本数据的典型流程
目的是将原始文本数据转换成适合LSTM模型处理的格式，并通过模型进行特征提取和分析，以完成各种自然语言处理任务： 原始文本（Raw Text）：这是原始的文本数据，可能是一段文章、对话或任何其他形式的…
时间序列预测 — LSTM实现多变量多步负荷预测(Tensorflow)：多输入多输出
目录
1 数据处理
1.1 导入库文件
1.2 导入数据集
1.3 缺失值分析
2 构造训练数据
3 LSTM模型训练
4 LSTM模型预测
4.1 分量预测
4.2 可视化 1 数据处理
1.1 导入库文件 import time
import datetime
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.p…
RNN循环神经网络 2022-1-12
人工智能基础总目录 RNN一、 出现背景二、 RNN 模型说明三、 LSTM 模型3.1 PEEPHOLE的LSTM四、 GRU五、存在问题六、 LSTM 代码实践6.1 构造数据集6.2 搭建模型6.3. 模型训练 与预测一、 出现背景
序列问题， 输入的前后元素存在相关性，全连接神经网络无…
时间序列预测模型实战案例(十)(个人创新模型)通过堆叠CNN、GRU、LSTM实现多元预测和单元预测
本文介绍
本篇博客为大家讲解的是通过组堆叠CNN、GRU、LSTM个数，建立多元预测和单元预测的时间序列预测模型，其效果要比单用GRU、LSTM效果好的多，其结合了CNN的特征提取功能、GRU和LSTM用于处理数据中的时间依赖关系的功能。通过将它们组合在…
![[oneAPI] 手写数字识别-LSTM](https://img-blog.csdnimg.cn/d1ebfa062dc24436a2a2104623e5d218.png)
[oneAPI] 手写数字识别-LSTM
[oneAPI] 手写数字识别-LSTM 手写数字识别参数与包加载数据模型训练过程结果 oneAPI 比赛：https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517 Intel DevCloud for oneAPI：https://devcloud.intel.com/oneapi/get_started/aiAnalyticsToolk…
基于回归支持向量机svr的确诊人数预测，基于lstm的确诊人数预测，基于bilstm的确诊人数预测，基于ga-lstm-svr的确诊人数预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 基于lstm的确诊人数预测，基于bilstm的确诊人数预测 完整代码： 基于svr的确诊人数预测，基于lstm的确诊人数预测，基于bilstm的确诊人数预测，基于ga-lstm-svr的确诊人数预资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/ab…
Bi-Lstm+crf命名实体识别任务中crf的作用
这是一段使用百度ernie-1.0做特征提取的Bi-Lstmcrf的代码：
class ERNIE_LSTM_CRF(nn.Module):"""ernie_lstm_crf model"""def __init__(self, ernie_config, tagset_size, embedding_dim, hidden_dim, rnn_layers, dropout_ratio, d…
基于LSTM深度学习网络的时间序列分析matlab仿真
目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
% 随机打乱数据集并划分训练集和测试集
index_list randperm(size(wdata, 1));
ind …
人工智能(pytorch)搭建模型16-基于LSTM+CNN模型的高血压预测的应用
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型16-基于LSTMCNN模型的高血压预测的应用，LSTMCNN模型搭建与训练，本项目将利用pytorch搭建LSTMCNN模型，涉及项目：高血压预测，高血…
基于长短期神经网络lstm的求解方程
目录 背影 摘要 代码和数据下载：基于长短期神经网络lstm的求解方程资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/87657743 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 基于长短期神经网络lstm的求解方程 结果分析 展望 参考论文
背影
方程求解，为提高精度，本文用L…
天池“AI Earth”LSTM模型实践
该竞赛详情：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531871/introduction
思路： 1.实践序列分析的题目，由于数据量太大，弃用机器学习的方法，选定深度学习LSTM模型 2.了解数据结构，编写模型代码&…
【深度学习--RNN 循环神经网络--附LSTM情感文本分类】
deep learning 系列 --RNN 循环神经网络
什么是序列模型
包括了RNN LSTM GRU等网络模型，主要用途是自然语言处理、语音识别等方面，比如生成乐曲，音频转换为文字，文本情感分类，机器翻译等等
标准模型的缺陷
以往的标…
RNN、LSTM、GRU
近年来循环神经网络在自然语言处理，语音技术，甚至图像方面都有不错的应用。本文主要介绍基础的RNN，RNN所面对的问题，以及RNN的改进版本：LSTM和GRU
RNN(Recurrent Neural Network) 我们先放一张RNN的结构图，…
基于长短期神经网络LSTM的碳排量预测，基于LSTM的碳排放量预测
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的碳排放量预测 完整代码： 基于长短期神经网络LSTM的碳排放量预测，基于LSTM的碳排放量预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88184632 效果图 结果分析 展望 参考论文
背…
【医学大模型 补全主诉】BioGPT + LSTM 自动补全医院紧急部门主诉
BioGPT LSTM 自动补全医院紧急部门主诉 问题：针对在紧急部门中自动补全主诉的问题子问题1: 提高主诉记录的准确性子问题2: 加快主诉记录的速度子问题3: 统一医疗术语的使用子问题4: 减少打字错误和误解子问题5: 提高非特定主诉的处理能力 解法数据预处理神经网络方…
时间序列预测 — LSTM实现单变量风电滚动预测(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…
LSTM网络模型：从基础到应用播
目录
介绍
LSTM的基础结构
LSTM的训练方法
LSTM的应用场景
总结 LSTM（Long Short-Term Memory）网络模型是一种递归神经网络，被广泛应用于自然语言处理、语音识别、图像处理等领域。本文将从LSTM的基础结构、训练方法、应用场景等方面进行…
基于贝叶斯优化的长短期记忆网络(LSTM)回归预测——附代码
目录
摘要：
研究背景：
长短期神经网络介绍：
贝叶斯优化算法：
基于贝叶斯优化的LSTM：
（1）LSTM训练阶段：
（2）贝叶斯优化阶段：
（…
边写代码边学习之Bidirectional LSTM
1. 什么是Bidirectional LSTM
双向 LSTM (BiLSTM) 是一种主要用于自然语言处理的循环神经网络。 与标准 LSTM 不同，输入是双向流动的，并且它能够利用双方的信息。 它也是一个强大的工具，可以在序列的两个方向上对单词和短语之间的顺序依赖…
【动手学深度学习】--长短期记忆网络LSTM
文章目录 长短期记忆网络LSTM1.门控记忆元1.1输入门、忘记门、输出门1.2候选记忆元1.3记忆元1.4隐状态 2.从零实现2.1加载数据集2.2初始化模型参数2.3定义模型2.4 训练与预测 3.简洁实现 长短期记忆网络LSTM
学习视频：长短期记忆网络（LSTM）【…
一文读懂LSTM及手写LSTM结构
torch.nn.LSTM是PyTorch中用于创建长短时记忆网络（Long Short-Term Memory）的类。LSTM是一种用于处理序列数据的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）变体。
官方给出的LSTM API 文档 以下是 torch.nn.LSTM 的…
机器学习--循环神经网络（RNN）3
本篇文章结合具体的例子来介绍一下LSTM运算方式以及原理。请结合上篇文章的介绍食用。
一、具体例子 如上图所示，网络里面只有一个 LSTM 的单元，输入都是三维的向量，输出都是一维的输出。 这三维的向量跟输出还有记忆元的关系是这样的。 假设…
第六章课后题（LSTM | GRU）
目录习题6-3 当使用公式(6.50)作为循环神经网络得状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决办法.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编辑习题6-5 推导GRU网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的…
【ChatGPT】前世今生，真的那么强大吗？NLP技术不断成熟. || 附：【深度学习】在PyTorch中使用LSTM进行新冠病例预测
近期，一款名为ChatGPT的智能聊天机器人 火爆全球，它究竟是什么？它会对哪些行业产生冲击？对此，我整理了一些资料，简要介绍ChatGPT的——前世今生。 此外，新冠终于离我们远去，大家的生活也回到正轨。使用LSTM模型对新冠病例进行预测拟合，看一下它曾经的“爆发”…我们所…
03- LSTM 的从零开始实现
一 长短期记忆算法 简介
LSTM（Long Short-Term Memory）算法是一种常见的循环神经网络（RNN）算法，用于处理序列数据，并且在处理时间序列数据时效果非常好。
LSTM算法的主要思路是在RNN的基础上增加一个记忆…
基于LSTM的文本情感分析（Keras版）
一、前言
文本情感分析是自然语言处理中非常基本的任务，我们生活中有很多都是属于这一任务。比如购物网站的好评、差评，垃圾邮件过滤、垃圾短信过滤等。文本情感分析的实现方法也是多种多样的，可以使用传统的朴素贝叶斯、决策树，…
【深度学习】RNN、LSTM、GRU
【深度学习】RNN、LSTM、GRURNNLSTMGRU结语RNN
和普通神经网络一样，RNN有输入层、输出层和隐含层，不一样的是RNN在不同的时间ttt会有不同的状态，其中t−1t-1t−1时刻隐含层的输出会作用到ttt时刻的隐含层。 RNN因为加入了时间序列ÿ…
基于ARIMA-LSTM组合模型的预测方法研究（Python代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
PyTorch LSTM和LSTMP的原理及其手写复现
PyTorch LSTM和LSTMP的原理及其手写复现 0、前言全部参数的细致介绍代码实现Reference 0、前言 关于LSTM的原理以及公式其实在这篇博客一步一步详解LSTM网络【从RNN到LSTM到GRU等，直至attention】讲的非常清晰明了了。 这里就是写出LSTM的pytorch的实现，…
![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](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/b54420b25d75b627fd62bbe341255c0e.png)
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…
【22-23 春学期】AI作业12-LSTM
网络 LSTM（输入门、遗忘门、输出门）
LSTM（长短时记忆网络）是一种特殊的RNN（循环神经网络），能够学习长期的依赖关系。它通过原始 RNN 的隐藏层只有一个状态，它对于短期的输入非常敏感…
回归预测 | MATLAB实现基于QPSO-LSTM、PSO-LSTM、LSTM多输入单输出回归预测
回归预测 | MATLAB实现基于QPSO-LSTM、PSO-LSTM、LSTM多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实现基于QPSO-LSTM、PSO-LSTM、LSTM多输入单输出回归预测效果一览基本描述模型描述程序设计参考资料 效果一览 基本描述 1.Matlab实现QPSO-LSTM、PSO-LSTM和LSTM神经网络时间序…
nlp系列（7）三元组识别（Bert+CRF）pytorch
模型介绍
在实体识别中：使用了Bert模型，CRF模型
在关系识别中：使用了Bert模型的输出与实体掩码，进行一系列变化，得到关系
Bert模型介绍可以查看这篇文章：nlp系列（2）文本分类&…
人群密度估计-Crowd Density
一. 应用背景在安防大背景下，对敏感区域人流量的管控是一个重要的课题，防止人群骚乱、踩踏现象的发生，对非预期的人员汇聚进行预警等等，最常用的方法是检测到每个目标，然后借助 Perspective 矩阵完成到实际位置的映射&…
【状态估计】将Transformer和LSTM与EM算法结合到卡尔曼滤波器中，用于状态估计（Python代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
pytorch lstm
1、输入input：数据维度是 (seq, batch, feature)，即序列长度、batch_size、每个时刻特征数量。
2、output, (hn, cn) nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)
input_size：每时刻输入特征数量
hidden_size：隐藏层特征数…
lstm 回归实战、 分类demo
预备知识
lstm 参数 输入、输出格式 nn.LSTM(input_dim，hidden_dim,num_layers); imput_dim 特征数 input:(样本数、seq, features_num) h0,c0 (num_layers，seq, hidden_num) output: (样本数、seq, hidden_dim) 再加一个全连接层，将 outpu…
torch.nn.LSTM
什么是 LSTM
Understanding LSTM Networks 和 人人都能看懂的LSTM 这两篇文章介绍了 LSTM 的原理。本文的着重点在于 LSTM 的输入输出维度以及 torch.nn.LSTM 的使用。
LSTM 的输入输出
首先来看这张图
input 序列的长度为 LLL ，包括 x1,x2,...,xn−1,xn(nL)x_…
股票价格预测 | Python实现基于LSTM的股票预测模型（keras）
文章目录 效果一览文章概述模型描述源码设计参考资料效果一览 文章概述 今儿举一个案例，围绕 LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络的原理，展示如何使用Python和深度学习库Keras构建LSTM模型，以及如何使用这个模型来预测时间序列数据。 以股票价格预测为例，这是LSTM在金…
11 Self-Attention相比较 RNN和LSTM的优缺点
博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看 配套 github 链接：https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-model 配套博客链接：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.html RNN 无法做长序列，当一…
NLP之LSTM原理剖析
文章目录 背景simpleRNN的局限性 LSTM手写一下sigmoid例子支持长记忆的神经网络解读3重门 背景
SimpleRNN有一定局限性， 图片上的文字内容: 图片标题提到“SimpleRNN是一种基础模型。它用于解决序列型问题，其中的每一步的输出会影响到下一步的结果。图…
pytorch+LSTM实现使用单参数预测，以及多参数预测（代码注释版）
开发前准备：
环境管理：Anaconda python: 3.8 显卡：NVIDIA3060 pytorch: 到官网选择conda版本，使用的是CUDA11.8 编译器： PyCharm
简述：
本次使用seaborn库中的flights数据集来做试验，我们通过…
基于长短期神经网络LSTM的居民用电量预测，基于长短期神经网络LSTM的居民用电负荷预测，基于LSTM的居民用电量预测
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的股票预测 MATALB编程实现，附有代码：基于长短期神经网络的居民用电负荷预测，基于LSTM的居民用电功率预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88184783 效果图 结果分析 展…
【项目实践】基于LSTM的一维数据扩展与预测
基于LSTM的一维数据拟合扩展
一、引(fei)言(hua)
我在做Sri Lanka生态系统服务价值计算时，中间遇到了一点小问题。从世界粮农组织(FAO)上获得Sri Lanka主要农作物产量和价格数据时，其中的主要作物Sorghum仅有2001-2006年的数据，而Millet只有…
股票预测和使用LSTM（长期-短期-记忆）的预测
一、说明 准确预测股市走势长期以来一直是投资者和交易员难以实现的目标。虽然多年来出现了无数的策略和模型，但有一种方法最近因其能够捕获历史数据中的复杂模式和依赖关系而获得了显着的关注：长短期记忆（LSTM）。利用深度学习的力…
多维时序 | MATLAB实现PSO-LSTM-Attention粒子群优化长短期记忆神经网络融合注意力机制的多变量时间序列预测
多维时序 | MATLAB实现PSO-LSTM-Attention粒子群优化长短期记忆神经网络融合注意力机制的多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现PSO-LSTM-Attention粒子群优化长短期记忆神经网络融合注意力机制的多变量时间序列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…
【自然语言处理（NLP）实战】LSTM网络实现中文文本情感分析（手把手与教学超详细）
目录
引言：
1.所有文件展示：
1.中文停用词数据（hit_stopwords.txt)来源于：
2.其中data数据集为chinese_text_cnn-master.zip提取出的文件。点击链接进入github，点击Code、Download ZIP即可下载。
2.安装依赖库&am…
基于PyTorch使用LSTM实现新闻文本分类任务
本文参考
PyTorch深度学习项目实战100例
https://weibaohang.blog.csdn.net/article/details/127154284?spm1001.2014.3001.5501 文章目录 本文参考任务介绍做数据的导入 环境介绍导入必要的包介绍torchnet和keras做数据的导入给必要的参数命名加载文本数据数据前处理模型训…
RNN（包括GRU和LSTM）和其他seq2seq/encoder-decoder模型
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录
本文主要介绍循环神经网络（RNN）及其在自然语言处理等领域的应用。RNN是一种专门处理序列数据的神经网络，它通过维持一个内部状态来捕捉时间序列信息。特别地，我们会深入探讨RNN的两个重要变体&…
Understanding LSTM Networks
文章目录Recurrent Neural NetworksThe Problem of Long-Term DependenciesLSTM NetworksThe Core Idea Behind LSTMs.Step-by-Step LSTM Walk Through本篇文章记述了自己对“Understanding LSTM Networks”的理解
Recurrent Neural Networks
Humans don’t start their thin…
（三）循环神经网络RNN之LSTM和GRU
LSTM介绍
LSTM(Long Short Term Memory)是 Hochreater 和 Schmidhuber 在 1997 年提出的一种网络结构，尽管该模型在序列建模上的特性非常突出，但由于当时正是神经网络的下坡期，没有能够引起学术界足够的重视。随着深度学习逐渐发展ÿ…
基于莱维飞行改进粒子群优化的长短期神经网络ispso-lstm的客流量预测，ISPSO-LSTM，神经网络1000案例之16
目录
摘要 背影 改进思路 shubett测试函数 函数代码 函数图像 测试ispso算法性能 测试代码 测试效果图像 ispso-lstm客流量预测 代码 测试效果 分析 展望
摘要
针对基本粒子群算法容易发生早熟收敛,陷入局部最优,等缺点,提出了基于莱维飞行的改进粒子群算法.在粒子位置更新公…
麻雀算法SSA优化LSTM长短期记忆网络实现分类算法
1、摘要
本文主要讲解：麻雀算法SSA优化LSTM长短期记忆网络实现分类算法 主要思路：
准备一份分类数据，数据介绍在第二章准备好麻雀算法SSA，要用随机数据跑起来用lstm把分类数据跑起来将lstm的超参数交给SSA去优化优化完的最优参数…
深度学习模型的准备和使用教程，LSTM用于锂电池SOH预测（第二节）（附Python的jypter源代码）
测试SOH预测模型
为测试模型的正确性，对同一电池 (B0006) 进行充电。
dataset_val, capacity_val load_data(B0006)
attrib[cycle, datetime, capacity]
dis_ele capacity_val[attrib]
C dis_ele[capacity][0]
for i in range(len(dis_ele)):dis_ele[SoH](dis_…
【NLP实战】基于Bert和双向LSTM的情感分类【中篇】
文章目录前言简介模型、优化器与损失函数选择神经网络的整体结构优化器选择损失函数选择需要导入的包和说明第一部分：搭建整体结构step1: 定义DataSet，加载数据step2:装载dataloader，定义批处理函数step3:生成层--预训练模块，测试…
组合预测模型 | SSA-LSTM、LSTM麻雀算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测（Matlab程序）
组合预测模型 | SSA-LSTM、LSTM麻雀算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测（Matlab程序） 目录 组合预测模型 | SSA-LSTM、LSTM麻雀算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测（Matlab程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计参考资料预测结果 评价指标 SSA-LSTM优化得到的最优…
基于长短期神经网络铜期货价格预测，基于LSTM的铜期货价格预测，LSTM的详细原理
目录 背影 摘要 代码和数据下载：基于长短期神经网络的铜期货开盘价格预测，基于长短期神经网络的铝价格期货开盘价预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88230626 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 基于长短期神经网络LSTM…
基于TextCNN、LSTM与Transformer模型的疫情微博情绪分类
基于TextCNN、LSTM与Transformer模型的疫情微博情绪分类
任务概述
微博情绪分类任务旨在识别微博中蕴含的情绪，输入是一条微博，输出是该微博所蕴含的情绪类别。在本次任务中，我们将微博按照其蕴含的情绪分为以下六个类别之一：积…
手搓GPT系列之 - 通过理解LSTM的反向传播过程，理解LSTM解决梯度消失的原理 - 逐条解释LSTM创始论文全部推导公式，配超多图帮助理解（上篇）
1. 前言
说起RNN和LSTM，就绕不过Sepp Hochreiter 1997年的开山大作 Long Short-term Memory。奈何这篇文章写的实在是太劝退，整篇论文就2张图，网上很多介绍LSTM的文章都对这个模型反向传播的部分避重就轻，更少见（反正…
NLP 03(LSTM)
一、LSTM
LSTM (Long Short-Term Memory) 也称长短时记忆结构,它是传统RNN的变体,与经典RNN相比：
能够有效捕捉长序列之间的语义关联缓解梯度消失或爆炸现象 LSTM的结构更复杂,它的核心结构可以分为四个部分去解析: 遗忘门、输入门、细胞状态、输出门 LSTM内部结构…
时序预测 | Python实现LSTM电力需求预测
时序预测 | Python实现LSTM电力需求预测 目录 时序预测 | Python实现LSTM电力需求预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果 基本描述 该数据集因其每小时的用电量数据以及 TSO 对消耗和定价的相应预测而值得注意，从而可以将预期预测与当前最先进的行业预测进行比较。使用…
为什么GRU和LSTM能够缓解梯度消失或梯度爆炸问题？
1、什么是梯度消失（gradient vanishing）？ 参数更新过小，在每次更新时几乎不会移动，导致模型无法学习。
2、什么是梯度爆炸（gradient exploding）？ 参数更新过小大，破坏了…
Can We Predict Australian Rainfall?建立LSTM模型预测澳大利亚平均降雨量
数据集：Rain in Australia | Kaggle
数据探索
首先df pd.read_csv(weatherAUS.csv)读入数据，df.shape查看形状为(145460, 23)。
通过df[RainTomorrow].value_counts(dropnaFalse)查看下雨与不下雨标签各自的数量，No为110316，Ye…
【MATLAB第78期】基于MATLAB的VMD-SSA-LSTM麻雀算法优化LSTM时间序列预测模型
【MATLAB第78期】基于MATLAB的VMD-SSA-LSTM麻雀算法优化LSTM时间序列预测模型
一、LSTM
data xlsread(数据集.xlsx);%
[x,y]data_process(data,15);%前15个时刻 预测下一个时刻
%归一化
[xs,mappingx]mapminmax(x,0,1);xxs;
[ys,mappingy]mapminmax(y,0,1);yys;
%划分数据
n…
【长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）】
长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU） 长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）都是为了解决传统循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时遇到的梯度消失问…
【MATLAB第48期】基于MATLAB的REMR-LSTM多次循环递归拓展理论的长短期记忆网络LSTM回归预测模型，PCA预处理降维
【MATLAB第48期】基于MATLAB的REMR-LSTM多次循环递归拓展理论的长短期记忆网络LSTM回归预测模型，PCA预处理降维
在本文中，将展示一个使用多次循环递归拓展（REMR）理论来改进LSTM回归预测问题。 通过多次循环，优化训练集…
双向长短期记忆神经网络（Bi-LSTM）-多输入分类预测
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势：
二、实际运行效果：
三、部分代码展示：
四、完整代码下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matlab平台编…
【MATLAB】REMD_LSTM神经网络时序预测算法
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
REMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了REMD（Reservoir Enhanced Multi-scale Deep Learning）算法和长短期记忆神经网络（LSTM）的时间序…
短期风速预测|LSTM|ELM|批处理（matlab代码）
目录 1 主要内容
LSTM-长短时记忆
ELM-极限学习机
2 部分代码
3 程序结果
4 程序链接 1 主要内容
该程序是预测类的基础性代码，程序对河北某地区的气象数据进行详细统计，程序最终得到pm2.5的预测结果，通过更改数据很容易得到风速预测结…
【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…
分类预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测
分类预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类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 1.分类预测 | MATLAB实现基于LSTM-Ada…
从CNN ,LSTM 到Transformer的综述
前情提要：文本大量参照了以下的博客，本文创作的初衷是为了分享博主自己的学习和理解。对于刚开始接触NLP的同学来说，可以结合唐宇迪老师的B站视频【【NLP精华版教程】强推！不愧是的最完整的NLP教程和学习路线图从原理构成开始学&a…
自然语言处理的技术进步与应用领域的拓展
文章目录
技术进步：推动NLP前行的关键技术
应用场景：NLP技术的实际应用
挑战与前景：NLP的未来发展
未来的发展趋势可能包括
总结 技术进步：推动NLP前行的关键技术
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人…
Keras实现RNN和LSTM做回归预测（python）
学习了RNN和LSTM的理论知识，下面再来使用Keras实现一下这些模型。
理论知识：
循环神经网络（RNN）LSTM神经网络和GRU
Keras实现神经网络：
Keras实现全连接神经网络（python）
Keras的安装过程&…
MATLAB实现LSTM和RBF神经网络对比
长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变体，设计用于解决传统RNN面临的梯度消失和梯度爆炸等问题。LSTM网络由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出，它的设计目标是能够更好地捕捉和记忆时间序列数据中的长期…
长短期神经网络LSTM的博文分类，长短期神经网络的原理分析
目录 背影 摘要 代码和数据下载：长短期神经网络LSTM的博文分类，长短期神经网络微博博文分类（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88498278 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 长短期神经网络LSTM的博文分类，长短期神经网络微…
多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多变量时间序列预测
多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多变量时间序列预测 目录 多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的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 Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多变量时间…
基于Pytorch框架的LSTM算法(二)——多维度单步预测
1.项目说明
**选用Close和Low两个特征，使用窗口time_steps窗口的2个特征，然后预测Close这一个特征数据未来一天的数据
当batch_firstTrue,则LSTM的inputs(batch_size,time_steps,input_size)
batch_size len(data)-time_steps time_steps 滑动窗口&…
时序教程六部曲：Kaggle 时间序列实战项目
在https://kaggle.com/learn页面Kaggle官方提供了学习实战项目，最近更新了Time Series时间序列的知识点。
Time Series 课程包括如下章节： Linear Regression With Time Series Trend Seasonality Time Series as Features Hybrid Models Forecast…
算法项目（2）—— LSTM、RNN、GRU（SE注意力）、卡尔曼轨迹预测
本文包含什么？ 项目运行的方式（包教会）项目代码LSTM、RNN、GRU（SE注意力）、卡尔曼四种算法进行轨迹预测.各种效果图运行有问题? csdn上后台随时售后.项目说明
本文实现了三种深度学习算法加传统算法卡尔曼滤波进行轨迹预测, 预测效果图 首先看下不同模型的指标: 模型RM…
多维时序 | Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention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模型
多维时序 | Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention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模型 目录 多维时序 | Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention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模型预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基…
基于pytorch使用LSTM实现文本匹配任务
本文学习纪录
PyTorch深度学习项目实战100例
使用LSTM来实现文本匹配任务
使用LSTM（Long Short-Term Memory）网络来实现文本匹配任务是自然语言处理（NLP）中的一个常见应用。文本匹配任务的目标是确定两个文本段落是否在某种程度…
笔记55：长短期记忆网络 LSTM
本地笔记地址：D:\work_file\DeepLearning_Learning\03_个人笔记\3.循环神经网络\第9章：动手学深度学习~现代循环神经网络
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基于长短期神经网络的路径跟踪，基于长短期神经网络的路径预测
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的路径跟踪，基于长短期神经网络的路径预测 MATALB代码：基于长短期神经网络的路径跟踪，基于长短期神经网络的路径预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc9918351…
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…
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、以及滚动长期预测，大家不仅可…
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
文章目录 1、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）1.1 优点1.2 缺点1.3 应用场景1.4 网络图 2、循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNNs）2.1 优点2.2 缺点2.3 应用场景2.4 网络图 3、长短…
时间序列预测实战(二十二)TCN-LSTM实现单元和多元长期预测（专为新手编写的自研架构）
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TCN-LSTM时间序列卷积进行时间序列建模（专门为了时间序列领域新人编写的架构，简单不同于市面上用GPT写的代码），包括结果可视化、支持单元预测、多元预测、模型拟合效…
基于OpenAPI工具包以及LSTM的CDN网络流量预测
基于LSTM的CDN网络流量预测
本案例是基于英特尔CDN以及英特尔 OpenAPI Intel Extension for TensorFlow* Intel oneAPIDPC Library 的网络流量预测，CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络，目的是将源站内容分发至最接近用户的节点，使用…
2023新优化应用:RIME-CNN-LSTM-Attention超前24步多变量回归预测算法
程序平台：适用于MATLAB 2023版及以上版本。
霜冰优化算法是2023年发表于SCI、中科院二区Top期刊《Neurocomputing》上的新优化算法，现如今还未有RIME优化算法应用文献哦。RIME主要对霜冰的形成过程进行模拟，将其巧妙地应用于算法搜索领域。 …
基于双向LSTM模型完成文本分类任务
6.4.1 数据处理
IMDB电影评论数据集是一份关于电影评论的经典二分类数据集．IMDB 按照评分的高低筛选出了积极评论和消极评论，如果评分 ≥7≥7，则认为是积极评论；如果评分 ≤4≤4，则认为是消极评论．数据集包…
LSTM的多变量时间序列预测（北京PM2.5预测）
参考博客 文章目录 LSTM简介数据集简介数据预处理多元LSTM预测模型数据准备：定义和拟合模型评估模型 训练多个滞后时间步 LSTM简介 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），它在处…
基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践
基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践
1.GRU简介
GRU（Gate Recurrent Unit）门控循环单元，是[循环神经网络]（RNN）的变种种，与 LSTM 类似通过门控单元解决 RNN 中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与 LSTM 相…
Python环境下基于指数退化模型和LSTM自编码器的轴承剩余寿命预测
滚动轴承是机械设备中关键的零部件之一，其可靠性直接影响了设备的性能，所以对滚动轴承的剩余使用寿命(RUL)进行预测是十分必要的。目前，如何准确地对滚动轴承剩余使用寿命进行预测，仍是一个具有挑战的课题。对滚动轴承剩余寿命评估…
时间序列预测实战(十七)PyTorch实现LSTM-GRU模型长期预测并可视化结果（附代码+数据集+详细讲解）
一、本文介绍
本文给大家带来的实战内容是利用PyTorch实现LSTM-GRU模型，LSTM和GRU都分别是RNN中最常用Cell之一，也都是时间序列预测中最常见的结构单元之一，本文的内容将会从实战的角度带你分析LSTM和GRU的机制和效果，同时如果你…
遗传算法优化LSTM回归预测，ga-lstm时间序列的预测
目录
背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 遗传算法原理 遗传算法优化LSTM回归预测，ga-lstm时间序列的预测 MATALB代码：遗传算法优化LSTM回归预测，ga-lstm时间序列的预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/8887…
动手学深度学习-现代循环神经网络（GRU、LSTM、编码器-解码器等）
现代循环神经网络
上一章节（循环神经网络）介绍了循环神经网络的基础知识，这种网络可以更好的处理序列数据。我们在文本数据上实现了基于循环神经网络的语言模型，但是对于当今各种各样的序列学习问题，这些技术可能不够…
MATLAB环境下基于LSTM模型的癫痫发作检测方法
癫痫预测研究是利用脑电信号对癫痫发病过程做出及时的预测以促进癫痫发病的防治，这一研究的重点在于充分利用癫痫发生前后人体大脑产生的脑电信号。但截至上世纪九十年代初期，医学工作者及相关领域的专家们仍然相信癫痫病的发生过程是一种突发的、毫无规…
LSTM进行字符级文本生成_3（pytorch实现）
文章目录
基于pytorch的LSTM进行字符集文本生成前言一、数据集二、代码实现 1.到入库和LSTM进行模型构建2.数据预处理函数3.训练函数4.预测函数5.文本生成函数6.主函数完整代码总结 前言
本文介绍了机器学习中深度学习的内容使用pytorch构建LSTM模型进行字符级文本生成任务 一…
SSA-LSTM多输入回归预测 | 樽海鞘优化算法-长短期神经网络 | Matlab
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势： 二、实际运行效果：
三、算法介绍：
四、完整程序下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matlab平台编译&am…
SSA-LSTM多输入回时序预测 | 樽海鞘优化算法-长短期神经网络 | Matlab
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势：
二、实际运行效果：
三、算法介绍：
四、完整程序下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matlab平台编译&a…
SSA-LSTM多输入分类预测 | 樽海鞘优化算法-长短期神经网络 | Matlab
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势： 二、实际运行效果：
三、算法介绍：
四、完整程序下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matlab平台编译&am…
鲸鱼优化算法改进风储机组一次调频出力分配系数，以频率偏差最小为目标优化函数，结合鲸鱼算法WOA捕食过程，改进风储出力分配系数simulink与matlab联合
simulink与matlab联合 风机模糊控制 改善后的系统频率 simulink.采用风储联合数学模型
【全面了解自然语言处理三大特征提取器】RNN（LSTM）、transformer（注意力机制）、CNN
目录 一 、RNN1.RNN单个cell的结构2.RNN工作原理3.RNN优缺点 二、LSTM1.LSTM单个cell的结构2. LSTM工作原理 三、transformer1 Encoder（1）position encoding（2）multi-head-attention（3）add&norm 残差链…
【重新定义matlab强大系列十八】Matlab深度学习长短期记忆 (LSTM) 网络生成文本
🔗 运行环境：Matlab 🚩 撰写作者：左手の明天 🥇 精选专栏：《python》 🔥 推荐专栏：《算法研究》 #### 防伪水印——左手の明天 #### 💗 大家好🤗ᾑ…
TensorFlow 和 Keras 在 R 中使用长短期记忆 (LSTM) 识别作物类型
背景
在广阔的互联网中，人们可能期望找到关于任何给定主题的大量资源。然而，当基础长短期记忆（LSTM）在遥感领域的应用时，资源却出奇的稀缺。大多数可用的文献和教程已经发展到更复杂的方法，例如 ConvLSTM、Temporal Transformers 和 Bi-LSTM，为那些希望从基础知识开始的…
基于深度学习LSTM+NLP情感分析电影数据爬虫可视化分析推荐系统（深度学习LSTM+机器学习双推荐算法+scrapy爬虫+NLP情感分析+数据分析可视化）
文章目录 基于深度学习LSTMNLP情感分析电影数据爬虫可视化分析推荐系统（深度学习LSTM机器学习双推荐算法scrapy爬虫NLP情感分析数据分析可视化）项目概述深度学习长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）机器学习协…
MFO-CNN-LSTM多输入分类预测|飞蛾扑火算法优化的卷积-长短期神经网络|Matlab
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势： 二、实际运行效果：
三、算法介绍：
四、完整程序下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matlab平台编译&am…
基于DA优化CNN-LSTM的负荷预测
今天给大家分享DA优化CNN-LSTM的负荷预测，主要从算法原理和代码实战展开。需要了解更多算法代码的，可以点击文章左下角的阅读全文，进行获取哦~需要了解智能算法、机器学习、深度学习和信号处理相关理论的可以后台私信哦，下一期分享…
CNN-LSTM-Attention混合神经网络归时序预测的MATLAB实现（源代码）
CNN-LSTM-Attention介绍： CNN-LSTM-Attention混合神经网络是一种结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆神经网络（LSTM）和注意力机制（Attention）的模型。这种混合神经网络结合了CNN对空间特征的提…
基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真
目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1 卷积神经网络（CNN）
4.2 长短时记忆网络（LSTM）
4.3 CNNLSTM网络结构
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
MA…
时间序列预测模型实战案例(三)(LSTM)(Python)(深度学习)时间序列预测(包括运行代码以及代码讲解)
目录
引言
LSTM的预测效果图
LSTM机制
了解LSTM的结构
忘记门
输入门
输出门
LSTM的变体
只有忘记门的LSTM单元
独立循环(IndRNN)单元
双向RNN结构(LSTM)
运行代码
代码讲解 引言
LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用的循环神经网络&a…
长短期记忆(LSTM)神经网络-多输入回归预测
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势：
二、实际运行效果：
三、部分程序：
四、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…
Windows上基于Tesseract OCR5.0官方语言库的LSTM字库训练
系列文章目录
Tesseract OCR引擎 文章目录 系列文章目录前言一、LSTM字库训练是什么？二、使用步骤1. 环境准备1.1下载Tesseract 程序并安装1.2下载Tesseract 训练字库1.3下载工具jTessBoxEditor 2. LSTM训练2.1 将要训练的图片(jpg/tif)合并成一个文件2.2 生成box文…
LSTM-理解 Part-2（RNN的局限性）
之前写过一部分LSTM-理解 Part-1（RNN：循环神经网络） 这是其中的第二部分，阐述RNN的局限性。
The Problem of Long-Term Dependencies 长期依赖问题 长期依赖问题指的是在序列数据中，某些元素之间存在着较长时间的依赖…
长短期记忆(LSTM)神经网络-多输入分类
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势：
二、实际运行效果： 三、部分程序：
四、完整程序下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matlab平台编译&am…
Python电能质量扰动信号分类(一)基于LSTM模型的一维信号分类
目录
引言
1 数据集制作与加载
1.1 导入数据
1.2 制作数据集
2 LSTM分类模型和超参数选取
2.1 定义LSTM分类模型
2.2 定义模型参数
3 LSTM模型训练与评估
3.1 模型训练
3.2 模型评估 往期精彩内容：
Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承…
【MATLAB第78期】基于MATLAB的WOAVMD-SSA-LSTM时间序列预测模型（更新中）
【MATLAB第78期】基于MATLAB的WOAVMD-SSA-LSTM时间序列预测模型（更新中）
一、LSTM
data xlsread(数据集.xlsx);%
[x,y]data_process(data,15);%前15个时刻 预测下一个时刻
%归一化
[xs,mappingx]mapminmax(x,0,1);xxs;
[ys,mappingy]mapminmax(y,0,1)…
10.（Python数模）（预测模型二）LSTM回归网络（1→1）
LSTM回归网络（1→1）
长短期记忆网络 - 通常只称为“LSTM” - 是一种特殊的RNN，能够学习长期的规律。 它们是由Hochreiter＆Schmidhuber（1997）首先提出的，并且在后来的工作中被许多人精炼和推广。…
Exploring Visual Relationship for Image Captioning论文笔记
最近看了这篇论文， 写了些心得体会，仅代表个人看法，如有不对还请多多指教！
本文提出了一种新的设计方案，在基于注意的编解码框架下，探讨图像描述对象之间的联系。具体来说，我们提出了图形卷积网…
利用LSTM和TensorFlow模拟任意艺术家风格生成新歌词：完整Python实现指南
1. 介绍
随着深度学习技术的快速进步，我们现在可以使用各种神经网络结构来生成文本、图像甚至音乐。其中，长短期记忆网络（LSTM）是处理序列数据，如文本和时间序列数据的首选技术。在这篇文章中，我们将探讨如…
基于粒子群算法优化长短期神经网络的时间序列预测，PSO-LSTM的时间序列预测，粒子群算法详细原理，LSTM原理
目录
完整代码，数据，注释下载链接：基于粒子群算法优化长短期神经网络lstm的时间序列预测,PSO-LSTM(代码完整，数据齐全)资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88229212 摘要 背影 改进思路 shubett测试函数 函数代码 函数图像 测试ispso算法性能…
基于 LSTM 的分布式能源发电预测（Matlab代码实现）
📋📋📋本文目录如下：⛳️⛳️⛳️ 目录 1 长短期记忆神经网络 1.1 网络介绍 1.2 网络训练 2 基于 LSTM 的分布式能源发电预测matlab仿真结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现 1 长短期记忆神经网络
1.1 网络介绍
VFAP 系统的供暖负…
【MATLAB第81期】基于MATLAB的LSTM长短期记忆网络预测模型时间滞后解决思路（更新中）
【MATLAB第81期】基于MATLAB的LSTM长短期记忆网络预测模型时间滞后解决思路（更新中）
在LSTM预测过程中，极易出现时间滞后，类似于下图，与一个以上的样本点结果错位，产生滞后的效果。 在建模过程中…
LSTM-CRF实战
引言
在实现了CRF之后，本文我们来看一下如何应用它去做一个简单的命名实体识别。
参考了PyTorch官方教程： ADVANCED: MAKING DYNAMIC DECISIONS AND THE BI-LSTM CRF。
导入包
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim# 设置…
论文精读 BlazePose结合LSTM 跌倒检测
Fall Detection for Shipboard Seafarers Based on Optimized BlazePose and LSTM
基于BlazePose-LSTM的海员跌倒检测 本博客通过全文翻译和总结的方式对论文进行精读。读完此论文颇受启发，比如： 视频中的时间序列问题；文章简单明了的整体脉…
【机器学习】循环神经网络（二）-LSTM示例（keras）国际航空乘客问题的回归问题...
使用 Keras 在 Python 中使用 LSTM 循环神经网络进行时间序列预测 国际航空乘客问题的回归问题 这个文件是一个CSV格式的数据集，它包含了从1949年1月到1960年12月的每个月的国际航空乘客的总数（以千为单位）。第一行是列名，分别是&…
【量化交易笔记】8.基于深度学习(LSTM)预测股票价格
前言
前一章节，已作随机森林来预测股票价格，也是一种比较常见的方法，本章基于深度学习算法来处理时间序列，来预测股票未来的价格。LSTM是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），在自然语言处理和时间…
![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](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/15018d18feed637b43df97129133bd62.png)
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…
分类预测 | MATLAB实现PCA-LSTM(主成分长短期记忆神经网络)分类预测
分类预测 | MATLAB实现PCA-LSTM(主成分长短期记忆神经网络)分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现PCA-LSTM(主成分长短期记忆神经网络)分类预测预测效果基本介绍程序设计参考资料致谢 预测效果 基本介绍 MATLAB实现PCA-LSTM(主成分长短期记忆神经网络)分类预测。Matlab实现基于P…
LSTM的记忆能力实验
目录
1 模型构建 1.1 LSTM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 3.3 LSTM模型门状态和单元状态的变化 总结 长短期记忆网络（Long Sh…
基于长短期神经网络LSTM的路径追踪
目录 背影 摘要 代码和数据下载：基于长短期神经网络LSTM的路径追踪（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88714816 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 基于长短期神经网络LSTM的路径追踪 结果分析 展望 参考论文
背影
路径坐标…
keras lstm
keras lstm的参数（1）units：LSTM层的单元个数，即LSTM网络中隐藏节点的数量。（2）activation：激活函数，用于更新内部状态的函数（即门的决策函数）。（3…
基于VMD-LSTM-IOWA-RBF的碳排放混合预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
LSTM-Attention单维时间序列预测研究（Matlab代码实现）
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BiLSTM介绍及中文命名实体识别应用
What-什么是LSTM和BiLSTM？
LSTM：全称Long Short-Term Memory，是RNN（Recurrent Neural Network）的一种。LSTM由于其设计的特点，非常适合用于对时序数据的建模，如文本数据。
BiLSTM：…
深度学习的十大核心算法
引言
深度学习是人工智能领域中最热门和最具影响力的分支之一。其核心在于通过构建复杂的神经网络模型，从大量的数据中自动学习并提取出有用的特征，从而实现各种高级的任务，如图像识别、自然语言处理等。本文将介绍深度学习中的十大核心算法…
LSTM神经网络和GRU
说到LSTM，无可避免的首先要提到最简单最原始的RNN。
在循环神经网络（RNN）中学习了RNN的原理和模型结构，这里再简单回顾一下，引出LSTM模型。
一、RNN 循环神经网络（Recurrent Neural Network，R…
时序预测 | Python实现LSTM长短期记忆网络时间序列预测(电力负荷预测)
时序预测 | Python实现LSTM长短期记忆网络时间序列预测(电力负荷预测) 目录 时序预测 | Python实现LSTM长短期记忆网络时间序列预测(电力负荷预测)效果一览基本描述模型结构程序设计参考资料效果一览
基于长短期神经网络的输电线路线损率，基于LSTM的输电线路线损率预测
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的股票预测 MATALB编程实现，附有代码：基于长短期神经网络LSTM的输电线路线损率预测，基于LSTM的供电线路线损率评估系统资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88184780 效果图…
时序预测 | MATLAB实现基于LSTM长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)
时序预测 | MATLAB实现基于LSTM长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价) 目录 时序预测 | MATLAB实现基于LSTM长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)预测结果基本介绍程序设计参考资料 预测结果 基本介绍 Matlab实现LSTM长短期记忆神经…
基于改进的长短期神经网络电池电容预测，基于DBN+LSTM+SVM的电池电容预测
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的客电池电容预测 完整代码： 基于长短期神经网络LSTM的公交站客流量预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88184734 效果图 结果分析 展望 参考论文
背影
为增加电动车行…
电机故障诊断(python程序，模型为MSCNN结合LSTM结合注意力机制模型，有注释)
代码运行环境要求：TensorFlow版本>2.4.0，python版本>3.6.0
1.电机常见的故障类型有以下几种： 轴承故障：轴承是电机运转时最容易受损的部件之一。常见故障包括磨损、疲劳、过热和润滑不良，这些问题可能导致噪音增…
基于深度信念神经网络+长短期神经网络的降雨量预测，基于dbn-lstm的降雨量预测，dbn原理，lstm原理
目录
背影 DBN神经网络的原理 DBN神经网络的定义 受限玻尔兹曼机（RBM） LSTM原理 DBN-LSTM的降雨量预测 基本结构 主要参数 数据 MATALB代码 结果图 展望
背影
DBN是一种深度学习神经网络，拥有提取特征，非监督学习的能力，通过dbn进行无监督学习提取特征，然后长短期神经…
Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)
目录
前言
1 数据集制作与加载
1.1 导入数据
第一步，导入十分类数据
第二步，读取MAT文件驱动端数据
第三步，制作数据集
第四步，制作训练集和标签
1.2 数据加载，训练数据、测试数据分组，数据分batch…
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、Recurrent Neural Networks循环神经网络2、The Problem of Long-Term Dependencies长期依赖的问题3、LSTM Networks4、The Core Idea Behind LSTMs5、Step-by-Step LSTM Walk Through6、Varian…
时间序列预测 — VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测(Tensorflow)：单变量转为多变量预测多变量
目录
1 数据处理
1.1 导入库文件
1.2 导入数据集
1.3 缺失值分析
2 VMD经验模态分解
2.1 VMD分解实验
2.2 VMD-LSTM预测思路
3 构造训练数据
4 LSTM模型训练
5 LSTM模型预测
5.1 分量预测
5.2 可视化 时间序列预测专栏链接：https://blog.csdn.net/qq_…
【AI理论学习】语言模型：从Word Embedding到ELMo
语言模型：从Word Embedding到ELMo ELMo原理Bi-LM总结参考资料 本文主要介绍一种建立在LSTM基础上的ELMo预训练模型。2013年的Word2Vec及2014年的GloVe的工作中，每个词对应一个vector，对于多义词无能为力。ELMo的工作对于此，提出了…
长短期记忆网络（LSTM）
概念
三个门：遗忘门、输入门、输出门 候选记忆单元 记忆单元 隐状态 ot 控制是否让输出，是否要进行重置。
总结 代码实现
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2lbatch_size,num_steps 32,35
train_iter,vocab d2l.load_…
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/download/abc991835105/88184633 效果图 结果分析 展望 参考论文
背影
LSTM神经…
论文阅读：An end-to-end spatio-temporal attention model for human action recognition from skeleton data
目录
创新点（Main Contributions）
Proposed Method
Spatial Attention
Temperal Attention
Joint Training of the Networks
Regularized Objective Function 论文名称：An end-to-end spatio-temporal attention model for human actio…
基于狮群算法优化LSTM的上证指数预测资源
目录 背影 摘要 代码和数据下载：基于狮群算法优化LSTM的上证指数预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88517776 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 狮群算法 基于狮群算法优化LSTM的上证指数预测资源 结果分析 展望 参考论文
背影
传统的方法指…
RNN 单元：分析 GRU 方程与 LSTM，以及何时选择 RNN 而不是变压器
一、说明 深度学习往往感觉像是在雪山上找到自己的道路。拥有坚实的原则会让你对做出决定更有信心。我们都去过那里 在上一篇文章中，我们彻底介绍并检查了 LSTM 单元的各个方面。有人可能会争辩说，RNN方法已经过时了，研究它们是没有意义的。的…
LSTM和GRU vs 普通的循环神经网络RNN
1、考虑下列三种情况下，对比一下普通RNN的表现和LSTM和GRU表现：
（1）早期观测值对预测未来观测者具有非常重要的意义。 考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和， 目标是在序列的末尾辨别校验和是…
28. 深度学习进阶 - LSTM
文章目录 Hi, 你好。我是茶桁。
我们上一节课，用了一个示例来展示了一下我们为什么要用RNN神经网络，它和全连接的神经网络具体有什么区别。
这节课，我们就着上一节课的内容继续往后讲，没看过上节课的，建议回头去好好…
时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、LSTM时间序列预测对比
时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、LSTM时间序列预测对比 目录 时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、LSTM时间序列预测对比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 时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、E…
机器学习入门--LSTM原理与实践
LSTM模型
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。本文将介绍LSTM模型的数学原理、代码实现和实验结果，并…
2024/1/7周报
文章目录 摘要Abstract文献阅读题目引言贡献相关工作Temporal RecommendationSequential Recommendation 方法Problem FormulationInput EmbeddingSelf-Attention StructureModel Training 实验数据集实验过程实验结果 深度学习Self-attention多头机制堆叠多层 总结 摘要
本周…
组合预测模型 | ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测（Python）
组合预测模型 | ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测（Python） 目录 组合预测模型 | ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测（Python）预测结果基本介绍程序设计参考资料 预测结果 基本介绍 ARIMA-CNN-LSTM是一种结合了传统时间序列模型和深度学习模型的…
深度学习：基于长短时记忆网络LSTM实现情感分析
目录 1 LSTM网络介绍
1.1 LSTM概述
1.2 LSTM网络结构
1.3 LSTM门机制
1.4 双向LSTM
2 Pytorch LSTM输入输出
2.1 LSTM参数
2.2 LSTM输入 2.3 LSTM输出
2.4 隐藏层状态初始化
3 基于LSTM实现情感分析
3.1 情感分析介绍
3.2 数据集介绍
3.3 基于pytorch的代码实现
3…
深度学习PyTorch 之 LSTM-中文多分类
LSTM 代码流程与RNN代码基本一致，只是这里做了几点优化
1、数据准备
数据从导入到分词，流程是一致的
# 加载数据
file_path ./data/news.csv
data pd.read_csv(file_path)# 显示数据的前几行
data.head()# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_…
Document Modeling with Gated Recurrent Neural Network for Sentiment Classification 论文阅读笔记
Paper: Document Modeling with Gated Recurrent Neural Network for Sentiment Classification
Author: Duyu Tang, et al.
Publication: 2015, EMNLP.文章目录1 背景2 创新点3 核心方法3.1 句子表达3.2 文本表达3.3 情感分类4 实验4.1 实验设置4.2 实验结果1 背景
文本级别的…
【神经网络与深度学习】LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络模型
概述
LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）结构，通常被用于处理和学习时间序列数据。因此，LSTM属于深度学习领域中的一种神经网络模型。
在深度学习中，LSTM被广泛应用于…
【图像分类】基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别（单向LSTM，附完整代码和数据集）
写在前面： 首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。
提起LSTM大家第一反应是在NLP的数据集上比较常见，不过在图片分类中，它同样也可以使用。我们以比较熟悉的 mnist…
机器学习入门--双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）原理与实践
双向长短记忆网络（BiLSTM）
BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持长期记忆。与传统的RNN模型不同的是，BiLSTM同时考虑了过去和未来的…
大话循环神经网络RNN、LSTM、GRU
CNN主要处理图像信息，主要应用于计算机视觉领域。 RNN（recurrent neural network）主要就是处理序列数据（自然语言处理、语音识别、视频分类、文本情感分析、翻译），核心就是它能保持过去的记忆。但RNN有着梯…
【LSTM】北京pm2.5 天气预测--pytorch版本,有代码可以跑通-LSTM回归问题，工程落地一网打尽
文章目录 前言1. 知识理解1.1 核心理解1.2 原理1.2.1 图解LSTM1.2.1 分词1.2.1 英语的词表示1.2.2 中文的词表示1.2.3 构建词表 2. 工程代码2.1 数据预处理2.2 数据集&模型构建2.3 模型训练2.4 保持模型&加载模型&预测 前言
LSTM 少分析原理，更强调工程…
5 时间序列预测入门：LSTM+Transformer
0 引言 论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762 1 Transformer Transformer 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…
【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用
系列文章目录
【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part1 案例复现 【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建 【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用 在一个人体姿态估计的任务中，需要用深度学习模型…
基于长短期神经网络LSTM的飞行轨迹跟踪预测，基于长短期神经网络LSTM的三维路径预测
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的飞行轨迹跟踪 完整代码： https://download.csdn.net/download/abc991835105/87705046 效果图 结果分析 展望 参考论文
背影
路径追踪预测，对实现自动飞行驾驶拥有重要意义，长短期神经网络是一种改进…
Pytorch实现基于LSTM的情感分析
文章目录 本文参考导入必要的包介绍torchnet做数据的导入给必要的参数命名加载文本数据数据前处理模型训练验证 本文参考
PyTorch深度学习项目实战100例
https://weibaohang.blog.csdn.net/article/details/127154284?spm1001.2014.3001.5501
这段代码是一个基于PyTorch实现…
机械寿命预测（基于NASA C-MAPSS数据的剩余使用寿命RUL预测，Python代码，CNN_LSTM模型，有详细中文注释）
1.效果视频：机械寿命预测（NASA涡轮风扇发动机剩余使用寿命RUL预测，Python代码，CNN_LSTM模型，有详细中文注释）_哔哩哔哩_bilibili
环境库版本： 2.数据来源：https://www.nasa.gov/int…
PSO-CNN-LSTM多输入回归预测|粒子群算法优化的卷积-长短期神经网络回归预测(Matlab)——附代码数据
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势： 二、实际运行效果：
三、算法介绍：
四、完整程序数据分享下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matlab平台…
经过CNN、LSTM训练、预测，数据集的数据为什么会被打乱?以及基于pytorch框架代码实现打乱后的恢复
经过CNN、LSTM训练、预测，数据集的数据为什么会被打乱?
在使用CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）进行训练和预测时，数据集的数据被打乱是为了增加模型的泛化能力和减少过拟合的发生。
以下是一些…
通过python简单预测彩票下次是否中奖：LSTM、LogisticRegression
背景：根据往期历史中奖记录，预测下次中奖的概率！总共有日期和中奖结果两个字段，中奖为1，不中奖为0，休息日的记录删除不要！ 一：LSTM预测
import numpy as np
import pandas as pd
im…
浅谈wor2vec，RNN，LSTM，Transfermer之间的关系
浅谈wor2vec，RNN，LSTM，Transfermer之间的关系
今天博主谈一谈wor2vec，RNN，LSTM，Transfermer这些方法之间的关系。
首先，我先做一个定位，其实Transfermer是RNN，LSTM&…
【状态估计】将变压器和LSTM与卡尔曼滤波器结合到EM算法中进行状态估计（Python代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
ccc-pytorch-LSTM（8）
文章目录一、LSTM简介二、LSTM中的核心结构三、如何解决RNN中的梯度消失/爆炸问题四、情感分类实战（google colab）一、LSTM简介
LSTM（long short-term memory）长短期记忆网络，RNN的改进，克服了RNN中“记忆…
python机器学习和深度学习在气象中的应用
查看原文>>> Python人工智能在气象中的实践技术应用
Python 是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得 Python 在气象、海洋、地理、…
基于长短期神经网络的可上调容量PUP预测，基于长短期神经网络的可下调容量PDO预测，LSTM可调容量预测
目录 背影 摘要 代码和数据下载：基于长短期神经网络的可上调容量PUP预测，基于长短期神经网络的可下调容量PDO预测，LSTM可调容量预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88230834 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 基于长短…
原创技术分享给应届生 计算机毕业设计PyTroch+Spark+LSTM+Scrapy图书推荐系统 图书爬虫可视化 图书大数据 图书数据分析
开发技术
前端：vue.js、echarts、websocket
后端API:springbootmybatis-plus
数据库：mysql
数据分析：Spark
机器学习：PyTroch（基于神经网络的混合CF推荐算法）、协同过滤算法(基于用户、基于物品全部实…
原创程序技术思路分享：计算机毕业设计Python+Flask+LSTM招聘爬虫可视化大数据分析系统 大数据毕业设计
开发环境
1 系统：Window 10 家庭中文版。
2 语言：Python（3.8.5）、MySQL（5.5）。
3 Python所需的库：flask、pymysql、pandas、numpy、time、datetime、requests、etree、jieba、re、json、deci…
原创分享 计算机毕业设计PySpark+LSTM+Hadoop招聘推荐系统 招聘大数据 招聘数据分析 协同过滤算法(基于物品+基于用户) 招聘可视化大屏 就业推荐系统 就业数据分析
开发技术
前端：vue.js
后端API：springbootmybatis-plus
数据分析：PySpark、Spark_Java_API、Spark_SQL
数据可视化：echarts
Spider(数据源)：Python、requests
机器学习：协同过滤算法(基于用户、基于物…
【ARIMA-WOA-CNN-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-卷积神经网络-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
match-LSTM论文笔记
Match-LSTM with Ans-Ptr论文笔记
《MACHINE COMPREHENSION USING MATCH-LSTM AND ANSWER POINTER》论文笔记
Overview
本文是在SQuAD v1.1数据集出世后第一个采用end-to-end的深度学习方法的paper。模型的主要结构是对已有的两个模型的结合：match-LSTMÿ…
LSTM数学计算公式
LSTM（长短期记忆网络）是一种循环神经网络（RNN）的变体，常用于处理时间序列相关的任务。下面将简要介绍LSTM的数学推导和公式模型。
在训练一般神经网络模型时，通常用,其中W为权重，X为输入&#…
基于量子粒子群算法（QPSO）优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
【视频】Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析|数据分享...
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p23544 在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 本文使用降雨量数据…
基于对数谱图的深度学习心音分类
这是一篇很有意思的论文，他基于心音信号的对数谱图，提出了两种心率音分类模型，我们都知道：频谱图在语音识别上是广泛应用的，这篇论文将心音信号作为语音信号处理，并且得到了很好的效果。
对心音信号进行一…
NLP之LSTM与BiLSTM
文章目录 代码展示代码解读双向LSTM介绍（BiLSTM） 代码展示
import pandas as pd
import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(1)
df pd.read_csv("../data/Clothing Reviews.csv")
print(df.info())df[Review Text] df[Review Text].astyp…
LSTM和GRU的区别
LSTM（Long Short-Term Memory）和GRU（Gated Recurrent Unit）都是循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸的问题，使网络能够更好地处理长期依赖关系。
以下是…
基于Bert+Attention+LSTM智能校园知识图谱问答推荐系统——NLP自然语言处理算法应用(含Python全部工程源码及训练模型)+数据集
目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境Python 环境服务器环境 模块实现1. 构造数据集2. 识别网络3. 命名实体纠错4. 检索问题类别5. 查询结果 系统测试1. 命名实体识别网络测试2. 知识图谱问答系统整体测试 工程源代码下载其它资料下载 前言
这个项目充分利用了…
pytorch学习——LSTM和GRU
参考书籍：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_recurrent-modern/lstm.html 参考论文： https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 简介： LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）…
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，vectorsNone:没有使用预训练好的词向量,而是使用的是…
记忆网络（LSTM）
记忆网络（LSTM）时，我们可以进一步深入了解以下几个关键概念和知识点： 记忆单元（Memory Cell）： LSTM 的核心是记忆单元，它是网络中负责存储信息的主要组成部分。记忆单元在每个时间步…
【动手学深度学习-pytorch】9.2长短期记忆网络（LSTM）
长期以来，隐变量模型存在着长期信息保存和短期输入缺失的问题。 解决这一问题的最早方法之一是长短期存储器（long short-term memory，LSTM） (Hochreiter and Schmidhuber, 1997)。 它有许多与门控循环单元（ 9.1节&…
故障诊断模型 | 基于LSTM长短期记忆神经网络的滚动轴承故障诊断（Pytorch）
概述
LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用的循环神经网络（RNN），在时间序列数据处理任务中表现优秀，可用于滚动轴承故障诊断。
滚动轴承故障通常会导致振动信号的变化，这些振动信号可以被视为时间序列数据。LSTM能够捕捉时间序列之间的依赖关系，从而对滚动轴承的故…
基于PSO优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用
4.2 长短时记忆网络（LSTM）处理序列依赖关系
4.3 注意力机制（Attention）
5…
使用注意力机制的 LSTM 彻底改变时间序列预测
目录 一、说明二、LSTM 和注意力机制简介三、为什么要将 LSTM 与时间序列注意力相结合？四、模型架构训练与评估 五、验证六、计算指标七、结论 一、说明 在时间序列预测领域，对更准确、更高效的模型的追求始终存在。深度学习的应用为该领域的重大进步铺…
【神经网络】循环神经网络RNN和长短期记忆神经网络LSTM
循环神经网络RNN和长短期记忆神经网络LSTM
欢迎访问Blog总目录！ 文章目录 循环神经网络RNN和长短期记忆神经网络LSTM1.循环神经网络RNN（Recurrent Neural Network）1.1.学习链接1.2.RNN结构1.3.RNN缺点 2.长短期记忆递归神经网络LSTM&#x…
2024/4/7周报
文章目录 摘要Abstract文献阅读题目引言创新点Decoder-Encoder模型实验过程实验结果 深度学习LSTM变体Bidirectional LSTM（双向LSTM）GRUGRU代码实现 总结 摘要
本周阅读了一篇关于统计机器翻译的RNN编码器-解码器学习短语表示的文章。 文中提出了一种新…
深入探索长短期记忆网络（LSTM）
目录
1. 引言
2. LSTM的原理
2.1 循环神经网络（RNN）的问题
2.2 LSTM的解决方案
2.3 主要组件
3. LSTM的结构
4. LSTM的训练方法
4.1 损失函数
4.2 参数优化
4.3 初始化
5. LSTM的应用场景
5.1 自然语言处理（NLP）
5.2…
使用 Python 的 LSTM 进行股市预测
目录 一、说明 二、为什么需要时间序列模型？ 三、下载数据 3.1 从 Alphavantage 获取数据 3.1 从 Kaggle 获取数据 3.3 数据探索 3.4 数据可视化 四、将数据拆分为训练集和测试集 五、数据标准化 六、通过平均进行一步预测 6.1 标准平均值 6.2 指数移动平均线 6.3 如…
2024/1/14周报
文章目录 摘要Abstract文献阅读题目问题与创新方法A.CEMDAN方法B.LSTM网络C. CEEMDAN-LSTM模型 实验过程数据集与数据预处理参数设置评价指标和参数 实验结果 深度学习GRUGRU前向传播GRU的训练过程 总结 摘要
本周阅读了一篇基于CEEMDAN-LSTM的金融时间序列预测模型的文章&…
Pytorch实现的LSTM、RNN模型结构
一、LSTM模型 import torch
from torch import nn
import torchvision.datasets as dsets
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plttorch.manual_seed(1)# Hyper Parameters
EPOCH 1 # 训练整批数据多少次, 为了节约时间, 我们…
「深度学习」长短时记忆网络LSTM
一、经典模型
\widetilde{c}^{<t>} tanh(w_{c}[a^{<t-1>},x^{<t>}]b_{c}) 更新门：\Gamma_{u} \sigma(w_{u}[a^{<t-1>},x^{<t>}]b_{u}) 遗忘门：\Gamma_{f} \sigma(w_{f}[a^{<t-1>},x^{<t>}]b_{f}) 输出门…
电力负荷预测 | Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型（结合时间序列）
文章目录 效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览 文章概述 电力负荷预测 | Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型（结合时间序列） 所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律，对其未来发展做出预先估计和判断…
Transformer模型 | Python实现基于LSTM与Transfomer的股票预测模型（pytorch）
文章目录 效果一览文章概述LSTM模型原理时间序列模型从RNN到LSTMLSTM预测股票模型实现结语程序设计参考资料效果一览 文章概述
基于LSTM与Transfomer的股票预测模型
股票行情是引导交易市场变化的一大重要因素，若能够掌握股票行情的走势，则对于个人和企业的投资都有巨大的帮…
LSTM长短期记忆网络
LSTM的matlab详解 LSTM（Long Short-Term Memory） 是一种特殊的循环神经网络，它通过引入门机制（gate）来解决传统循环神经网络长序列训练过程中的梯度消失和爆炸问题，从而能够更好地处理序列数据。 LSTM在传…
RNN GRU模型 LSTM模型图解笔记
RNN模型图解引用RNN模型GRULSTM深度RNN双向循环神经网络引用
动手学深度学习v2–李沐 LSTM长短期记忆网络3D模型–B站up梗直哥丶
RNN模型 加入了一个隐变量（状态)，隐变量由上个隐变量和上一个输入而更新，这样模型就可以达到具有短期记忆的效…
MATLAB实现LSTM时间序列预测
LSTM模型可以在一定程度上学习和预测非平稳的时间序列，其具有强大的记忆和非线性建模能力，可以捕捉到时间序列中的复杂模式和趋势[4]。在这种情况下，LSTM模型可能会自动学习到时间序列的非平稳性，并在预测中进行适当的调整。其作为循环神经网络（RNN）的特殊形式，继承了循…
长短期记忆网络LSTM（long short-term memory）
递归神经网络
递归神经网络可以解决这个问题。它们是带有循环的神经网络，允许信息保留一段时间。 在上图中，A 代表神经网络主体, xt 是网络输入，ht是网络输出，循环结构允许信息从当前输出传递到下一次的网络输入。 一个递归神经网…
【SSA-LSTM】基于SSA-LSTM预测研究（Python代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
RNN/LSTM学习记录
一.RNN
什么是循环神经网络：
循环神经网络，从名字上理解“循环”，即为构成一个往复的结构，它有着这样的特点，对时序特征的数据十分敏感，能够挖掘出数据中的书序信息以及语义信息。
什么是序列特性呢&…
![“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](https://img-blog.csdnimg.cn/d553c7dadca54bdb82a3a234befb74d8.png#pic_center)
“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…
基于普通RNN、LSTM、加入atttention的LSTM的指代消解【代码在文末】
基于普通RNN、LSTM、加入atttention的LSTM的指代消解【代码在文末】 题目要求描述摘要1 指代消解简介2 RNN框图和机理分析3 LSTM框图和机理分析4 加入 atttention 的 LSTM框图和机理分析测试分析5 模型对比梯度分析RNN梯度分析LSTM梯度分析基于attention的LSTM梯度分析性能对比…
文献学习-联合抽取-Joint entity and relation extraction based on a hybrid neural network
目录
1、Introduction
2、Related works
2.1 Named entity recognition
2.2 Relation classification
2.3 Joint entity and relation extraction
2.4 LSTM and CNN models On NLP
3、Our method
3.1 Bidirectional LSTM encoding layer
3.2 Named entity recogniton …
Kreas深度学习之LSTM
1、使用 Keras Sequential 顺序模型
Sequential官网链接 Sequential模型表面意思是顺序模型，它是多个网络层的线性堆叠，可以构建非常复杂的神经网络，包括全连接神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、等等。这里的Sequenti…
tushare实战LSTM实现黄金价格预测
tushare实战LSTM实现黄金价格预测 文章目录tushare实战LSTM实现黄金价格预测拉取数据数据预处理训练模型模型预测及查看效果先看整体情况选取特定的一小段查看结果分析拉取数据
老样子，之前tushare实战分析黄金与美元收益率关系的时候也是这样,注意: pro_api中的东…
lstm时间序列预测python
要使用Python进行LSTM时间序列预测，你可以使用Keras库。以下是一个简单的示例：
首先，安装Keras库： pip install keras 然后，创建一个Python脚本并导入所需的库： import numpy as np
from keras.models im…
故障诊断模型 | Maltab实现LSTM长短期记忆神经网络故障诊断
文章目录 效果一览文章概述模型描述源码设计参考资料效果一览 文章概述 故障诊断模型 | Maltab实现LSTM长短期记忆神经网络故障诊断 模型描述 长短记忆神经网络——通常称作LSTM，是一种特殊的RNN，能够学习长的依赖关系。 他们由Hochreiter＆Schmidhuber引入，并被许多人进行了…
基于LSTM实现春联上联对下联
按照阿光的项目做出了学习笔记，pytorch深度学习实战项目100例
基于LSTM实现春联上联对下联
基于LSTM（长短期记忆网络）实现春联上联对下联是一种有趣且具有挑战性的任务，它涉及到自然语言处理（NLP）中的序列…
【pytorch】lstm基本用法参数讲解
目录标 nn.lstm()nn.lstmcell()一个高端的lstm模型近些年随着深度学习和自然语言处理的结合加深，RNN的使用也越来越多，关于RNN的基础知识，推荐阅读colah的文章入门。PyTorch中实现了如今最常用的三种RNN：RNN（vanilla RNN）、LSTM和GRU。此外还有对应的三种RNNCell。
RNN和…
循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM)
前言： 通过前面的学习，我们以BP神经网络为基础，认识到了损失函数，激活函数，以及梯度下降法的原理；而后学习了卷积神经网络，知道图像识别是如何实现的。今天这篇文章，讲述的就是计算机…
【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建
系列文章目录
【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part1 案例复现 【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建 【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用 在一个人体姿态估计的任务中，需要用深度学习模型…
【Matlab深度学习】详解matlab深度学习进行时间序列预测
🔗 运行环境：Matlab 🚩 撰写作者：左手の明天 🥇 精选专栏：《python》 🔥 推荐专栏：《算法研究》 🔐#### 防伪水印——左手の明天 ####🔐 💗 大家…
python中的lstm：介绍和基本使用方法
python中的lstm：介绍和基本使用方法
未使用插件 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门用于处理序列数据。LSTM 可以记忆序列中的长期依赖关系，这使得它非常适合于各…
LSTM缓解梯度消失问题
关于LSTM
https://easyai.tech/ai-definition/lstm/
https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-lstms-and-gru-s-a-step-by-step-explanation-44e9eb85bf21 为何LSTM缓解梯度消失问题
为什么LSTM会减缓梯度消失？ - 知乎
LSTM引入长短期记忆…
Transformer的前世今生 day06（Self-Attention和RNN、LSTM的区别
Self-Attention和RNN、LSTM的区别
RNN的缺点：无法做长序列，当输入很长时，最后面的输出很难参考前面的输入，即长序列会缺失上文信息，如下： 可能一段话超过50个字，输出效果就会很差了 LSTM通过忘…
Bi-LSTM-CRF：其结合了 BI-LSTM 的上下文捕获能力和 CRF 的标签关系建模
Bi-LSTM-CRF：其结合了 BI-LSTM 的上下文捕获能力和 CRF 的标签关系建模 提出背景LSTM网络双向LSTM网络 (BI-LSTM)CRF网络LSTM-CRF网络双向LSTM-CRF网络 (BI-LSTM-CRF) 效果对比结构对比 论文：https://arxiv.org/pdf/1508.01991.pdf
代码：htt…
交通流预测 | Matlab基于KNN-BiLSTM的交通流预测（对比SVR、LSTM、GRU、KNN-LSTM）
目录 预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 交通流预测 | Matlab基于KNN-BiLSTM的交通流预测（对比SVR、LSTM、GRU、KNN-LSTM） 程序设计
完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab基于KNN-BiLSTM的交通流预测（对…
了解长短期记忆 (LSTM) 网络：穿越时间和记忆的旅程
一、说明 在人工智能和机器学习的迷人世界中，长短期记忆 (LSTM) 网络作为一项突破性创新脱颖而出。LSTM 旨在解决传统循环神经网络 (RNN) 的局限性，尤其是在学习长期依赖性方面的局限性，彻底改变了我们在各个领域建模和预测序列的能力。本文深…
大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统
文章目录 大数据知识图谱之深度学习——基于BERTLSTMCRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介Django技术介绍Neo4j数据库Bootstrap4框架Echarts简介Navicat Premiu…
基于CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用
4.2 长短时记忆网络（LSTM）处理序列依赖关系
4.3 注意力机制（Attention）
5…
LSTM 长短期记忆递归神经网络
1、神经网络简介
1.1 神经网络起源
人工神经网络（Aritificial Neural Networks, ANN）是一种仿生的网络结构，起源于对人类大脑的研究。人工神经网络（Aritificial Neural Networks）也常被简称为神经网络（Ne…
LSTM实战：基于PyTorch的新冠疫情确诊人数预测
目录
引言
一、探索数据集
1、导入相关库文件
2、导入每日确诊人数数据集
3、清洗每日确诊人数数据集
4、每日累计确诊的人数及其数据集可视化
5、每日撤消累计后的确诊人数及其数据集可视化
6、查看总共有多少数据量
二、数据预处理
1、训练和测试数据集
2、数据放…
股票价格预测 | Python实现基于Stacked-LSTM的股票预测模型，可预测未来（keras）
文章目录 效果一览文章概述模型描述源码设计效果一览 文章概述 以股票价格预测为例，基于Stacked-LSTM的股票预测模型（keras），可预测未来。 模型描述
LSTM 用于处理序列数据，如时间序列、文本和音频。相对于传统的RNN，LSTM更擅长捕获长期依赖关系，
深度学习笔记_7经典网络模型LSTM解决FashionMNIST分类问题
1、 调用模型库，定义参数，做数据预处理
import numpy as np
import torch
from torchvision.datasets import FashionMNIST
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F
im…
故障诊断 | 一文解决，LSTM长短期记忆神经网络故障诊断（Matlab）
文章目录 效果一览文章概述专栏介绍模型描述源码设计参考资料效果一览 文章概述 故障诊断模型 | Maltab实现LSTM长短期记忆神经网络故障诊断 专栏介绍 订阅【故障诊断】专栏，不定期更新机器学习和深度学习在故障诊断中的应用；订阅
【深度学习笔记】6_8 长短期记忆（LSTM）
注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图 6.8 长短期记忆（LSTM）
本节将介绍另一种常用的门控循环神经网络：长短期记忆（long shor…
【重新定义matlab强大系列十七】Matlab深入浅出长短期记忆神经网络LSTM
🔗 运行环境：Matlab 🚩 撰写作者：左手の明天 🥇 精选专栏：《python》 🔥 推荐专栏：《算法研究》 #### 防伪水印——左手の明天 #### 💗 大家好🤗ᾑ…
深度学习十大算法之长短时记忆网络（LSTM）
一、长短时记忆网络（LSTM）的基本概念
长短时记忆网络（LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），主要用于处理和预测序列数据的任务。LSTM由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出，其…
Transformer的前世今生 day06（Self-Attention和RNN、LSTM的区别）
Self-Attention和RNN、LSTM的区别
RNN的缺点：无法做长序列，当输入很长时，最后面的输出很难参考前面的输入，即长序列会缺失上文信息，如下： 可能一段话超过50个字，输出效果就会很差了 LSTM通过忘…
实地研究降本增效的杀伤力，LSTM算法实现全国失业率分析预测
前言
降本增效降本增笑？增不增效暂且不清楚，但是这段时间大厂的产品频繁出现服务器宕机和产品BUG确实是十分增笑。目前来看降本增效这一理念还会不断渗透到各行各业，不单单只是互联网这块了，那么对于目前就业最为严峻的一段时…
六、长短时记忆网络语言模型（LSTM）
为了解决深度神经网络中的梯度消失问题，提出了一种特殊的RNN模型——长短期记忆网络（Long Short-Term Memory networks, LSTM），能够有效的传递和表达长时间序列中的信息并且不会导致长时间前的有用信息被忽略。 长短时记忆网络原理…
遥感深度学习：CNN-LSTM模型用于NDVI的预测(Pytorch代码深度剖析)
代码上传至Github库：https://github.com/ChaoQiezi/CNN-LSTM-model-is-used-to-predict-NDVI
01 前言
这是一次完整的关于时空遥感影像预测相关的深度学习项目，后续有时间更新后续部分。
通过这次项目，你可以了解：
pytroch的模…
Python环境下基于1D-CNN、2D-CNN和LSTM的一维信号分类
以简单的西储大学轴承数据集为例，随便你下载几个信号玩耍吧，我选了10个信号，分别求为正常状态，内圈（轻、中和重度损伤），外圈（轻、中和重度损伤），滚动体&#…
深度学习面经-part3(RNN、LSTM）
3.RNN
核心思想：像人一样拥有记忆能力。用以往的记忆和当前的输入，生成输出。
RNN 和 传统神经网络 最大的区别:在于每次都会将前一次的输出结果，带到下一次的隐藏层中，一起训练。 RNN应用场景:
1.文本生成 2.语音识别 3.机器翻…
【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】
RNN模型、LSTM模型和GRU模型
1、什么是RNN模型
RNN（Recurrent Neural Network)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出
RNN的循环机制使模…