目录摘要：小波散射的介绍：支持向量机SVM的介绍：长短期记忆神经网络的介绍：本文任务实现步骤本文Matlab代码分享摘要：此示例说明如何使用机器学习（SVM）和深度学习（LSTM）方法对语音数字信号进行分类。在此示例中，将使用小波时间散射配合支持向量机 (SVM) 和长短期记忆 (LSTM) 网络执行分类。使用小波散射技术快速将原始数据中的特征提取出来，从而为后续网络的分类提供可靠的数据特征。使用
这是一个造轮子的过程，但是从头构建LSTM能够使我们对体系结构进行更加了解，并将我们的研究带入下一个层次。 LSTM单元是递归神经网络深度学习研究领域中最有趣的结构之一：它不仅使模型能够从长序列中学习，而且还为长、短期记忆创建了一个数值抽象，可以在需要时相互替换。 在这篇文章中，我们不仅将介绍LSTM单元的体系结构，还将通过PyTorch手工实现它。 最后但最不重要的是，我们将展示如何对我们的实现
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2024-08-09 00:01:20
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基本流程1、加载数据集2、预处理数据（标准化并转换为张量）3、查阅资料，看看是否已经有人做了这个问题，使用的是什么模型架构，并定义模型4、确定损失函数和优化函数，并开始训练模型5、使用模型从未见过的数据测试模型本文在谷歌的Colab上实现from torchvision import datasets
import torchvision.transforms as transforms
impo
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2023-11-07 12:02:41
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基于pytorch框架的自定义LSTM结构
pytorch自定义LSTM结构（附代码）有时我们可能会需要修改LSTM的结构，比如用分段线性函数替代非线性函数，这篇博客主要写如何用pytorch自定义一个LSTM结构，并在IMDB数据集上搭建了一个单层反向的LSTM网络，验证了自定义LSTM结构的功能。@目录pytorch自定义LSTM结构（附代码）一、整
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2023-07-31 21:36:56
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对于一个单词，会有这不同的词性，首先能够根据一个单词的后缀来初步判断，比如 -ly 这种后缀，很大概率是一个副词，除此之外，一个相同的单词可以表示两种不同的词性，比如 book 既可以表示名词，也可以表示动词，所以到底这个词是什么词性需要结合前后文来具体判断。根据这个问题，我们可以使用 lstm 模型来进行预测，首先对于一个单词，可以将其看作一个序列，比如 apple 是由 a p p l e 这
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2024-04-02 10:58:56
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# 使用 PyTorch 实现 LSTM 时间序列预测
在这个教程中，我们将逐步学习如何使用 PyTorch 实现 LSTM（长短期记忆网络）来进行时间序列预测。LSTM 是一种强大的递归神经网络（RNN），特别适合处理和预测时序数据。
## 整体流程
在开始编写代码之前，我们需要明确整个流程。以下是 LSTM 时间序列预测的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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一、BPR算法的原理：1、贝叶斯个性化排序(BPR)算法小结
2、Bayesian Personalized Ranking 算法解析及Python实现
二、算法中的注意点根据完整性和反对称性，优化目标的第一部分\[\prod_{u \in U}P(>_u|\theta) = \prod_{(u,i,j) \in (U \times I \times I)}P(i >_u j|\the
如何基于Keras和Tensorflow用LSTM进行时间序列预测编者按：本文将介绍如何基于Keras和Tensorflow，用LSTM进行时间序列预测。文章数据来自股票市场数据集，目标是提供股票价格的动量指标。GitHub：github.com/jaungiers/LSTM-Neural-Network-for-Time-Series-Prediction什么是LSTM？自提出后，传统神经网络架
文章目录1. 长短期记忆1.1 输入门、遗忘门和输出门1.2 候选记忆细胞1.3 记忆细胞1.4 隐藏状态2. 读取数据集3. 从零开始实现3.1 初始化模型参数4. 定义模型4.1 训练模型并创作歌词5 简洁实现小结 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 short-term memory，LSTM）。它比门控循环单元的结构稍微复杂一点。 1. 长短期记忆LSTM 中
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2024-03-03 12:12:04
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这个系列前面的文章我们学会了使用全连接层来做简单的回归任务，但是在现实情况里，我们不仅需要做回归，可能还需要做预测工作。同时，我们的数据可能在时空上有着联系，但是简单的全连接层并不能满足我们的需求，所以我们在这篇文章里使用CNN和LSTM来对时间上有联系的数据来进行学习，同时来实现预测的功能。1.数据集:使用的是kaggle上一个公开的气象数据集(CSV)有需要的可以去kaggle下载，也可以在评
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2024-06-27 06:32:56
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项目推荐：Convolution_LSTM_pytorch - 卷积LSTM网络的PyTorch实现项目地址:https://gitcode.com/automan000/Convolutional_LSTM_PyTorch1、项目介绍Convolution_LSTM_pytorch 是一个由Python和PyTorch库构建的开源项目，专门实现了卷积LSTM（Convolutional LSTM
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2024-08-08 10:36:39
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一、数据预处理私家车轨迹数据在获取后，会存在一系列数据的质量问题，如数据缺失、冗余，在对移动轨迹数据分析和挖掘前，根据不同的应用场景和研究目标，对原始数据进行有效的预处理。主要介绍私家车的行程数据的预处理方法，选取了7个主要的字段：ObjectID, StartTime, StartLon, StartLat, StopTime, StopLon, StopLat由于车辆在实时动态的获取数据，并且
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2023-08-24 12:10:50
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## PyTorch LSTM 时间序列预测
在机器学习领域，时间序列预测是一项重要的任务，它可以帮助我们预测未来的趋势和行为。而在深度学习中，LSTM（长短期记忆网络）是一种被广泛应用于时间序列预测的模型。本文将介绍如何使用PyTorch实现LSTM模型来进行时间序列预测，并提供相应的代码示例。
### LSTM 简介
LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它在处理序列数据时能够更好
原创
2023-12-17 10:52:22
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# 使用LSTM神经网络进行时间序列预测
在深度学习中，长短期记忆网络（LSTM）是一种非常强大的循环神经网络（RNN），用于处理时间序列数据。在本文中，我们将使用PyTorch库来构建一个LSTM模型，用于预测时间序列数据。
## LSTM简介
LSTM是一种特殊的RNN，旨在解决传统RNN中遇到的长期依赖性问题。通过引入门控单元，LSTM能够更好地捕捉和记住时间序列数据中的长期依赖关系。
原创
2024-06-09 03:39:11
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# 使用LSTM和Attention进行时间序列预测
在时间序列预测领域，长短期记忆网络（LSTM）是一种常用的神经网络模型，它可以捕捉序列中的长期依赖关系。然而，传统的LSTM模型并不能很好地处理序列中的关键信息，因此引入了注意力机制（Attention）来提升模型的性能。本文将介绍如何使用PyTorch实现LSTM和Attention模型，并应用于时间序列预测问题。
## LSTM模型
原创
2023-12-27 07:44:12
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一、前言 时序图是一种强调消息时序的交互图，他由对象（Object）、消息（Message）、生命线（Lifeline） 和 Combined Fragments 组成，它主要描述系统中对象和对象之间的交互，它将这些交互建模成消息交换。时序图将交互关系展示成了一个平面二维图，其中纵向标示时间轴，时间沿竖线从上向下进行。横向轴标示了交互中各各个对象。对象的的用生命线表示。消息从一个对象的生
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2024-10-30 17:19:17
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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 short-term memory，LSTM)。它 比门控循环单元的结构稍微复杂一点。1.1、数据集和问题定义import torch
import torch.nn as nn
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
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2024-06-07 08:31:38
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pdf 版的链接 ：https://pan.baidu.com/s/1bkAnCNRvmGzg8fLeIdzHJA 1.为什么要使用attention 由于encoder-decoder模型在编码和解码阶段始终由一个不变的语义向量C来联系着，编码器要将整个序列的信息压缩进一个固定长度的向量中去。这就造成了 （1）语义向量无法完全表示整个序列的信息，（2）最开始输入的序列容易被
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2024-06-09 08:17:36
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今天用PyTorch参考《Python深度学习基于PyTorch》搭建了一个LSTM网络单元，在这里做一下笔记。1.LSTM的原理LSTM是RNN（循环神经网络）的变体，全名为长短期记忆网络（Long Short Term Memory networks）。 它的精髓在于引入了细胞状态这样一个概念，不同于RNN只考虑最近的状态，LSTM的细胞状态会决定哪些状态应该被留下来，哪些状态应该被遗忘。 具
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2023-08-11 16:49:46
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lstm里，多层之间传递的是输出ht ，同一层内传递的细胞状态（即隐层状态）看pytorch官网对应的参数nn.lstm(*args，**kwargs)，默认传参就是官网文档的列出的列表传过去。对于后面有默认值（官网在参数解释第一句就有if啥的，一般传参就要带赋值号了。）官网案例对应的就是前三个。input_size，hidden_size，num_layersParmerters:input_s
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2023-08-26 17:02:38
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