## LSTM 网络简介与 PyTorch 实现
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），用于处理和预测时间序列数据。与普通的 RNN 相比，LSTM 能够更好地捕捉长期依赖关系，减少梯度消失问题。这使得 LSTM 在序列预测、自然语言处理和其他许多应用中非常流行。
### LSTM 的结构与工作原理
LSTM 网络的核心在于其独特的单元结构，主要由三个门组成：输入
主要内容1 Dataset2 Sampler3 DataLoader3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader)3.2 批处理3.2.1 自动批处理（默认）3.2.3 collate_fn3.3 多进程处理 (multi-process)4 预取 (prefetch)5 代码详解 本篇博文主要用来记录参考链接中的所学重要知识，梳理清楚。 1 DatasetDa
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2023-06-18 15:30:52
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PyTorch的学习和使用（五）卷积（convolution）LSTM网络首次出现在Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting，并且在处理视频这种具有时间和空间关系的数据时具有较好的效果。通过扩展torch.nn的方式增加ConvLSTM在github-roge
这篇博客记录我在学习《深度学习之PyTorch物体检测实战》一书中关于Faster RCNN这一算法的理解，以及pytorch代码的解读。 pytorch复现代码链接：https://github.com/dongdonghy/Detection-PyTorch-Notebook/tree/master/chapter4/faster-rcnn-pytorch 当然pytorch官方已经在torc
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2023-10-05 21:43:43
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# LSTM的PyTorch源码实现
长短期记忆网络（LSTM）是递归神经网络（RNN）的一种扩展，旨在解决RNN在长序列数据处理时存在的梯度消失问题。它通过引入三个门控机制（输入门、遗忘门和输出门）来灵活地控制信息流。本文将分析LSTM的基本概念，以及如何使用PyTorch实现LSTM的核心部分。
## 1. LSTM的结构
LSTM的单元结构包含三个主要的门，以及一个单元状态。其工作流程
# PyTorch LSTM源码Dropout实现指南
作为一名刚入行的小白，你可能对如何实现PyTorch LSTM源码中的dropout感到困惑。别担心，这篇文章将为你提供详细的指导，帮助你理解整个过程，并实现dropout。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解实现dropout的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
# 深入理解 PyTorch 中的 LSTM：源码解析与示例
在深度学习领域，长短期记忆网络（LSTM）是处理序列数据的重要工具。LSTM 通过门控机制有效地学习和记忆序列中的长期依赖。本文将深入探讨 PyTorch 中的 LSTM 源码，并通过代码示例帮助大家理解其基本原理和使用方法。
## LSTM 的基本结构
LSTM 主要由以下几部分构成：
- **输入门**（Input Gate
最近正在学习RNN相关的知识，并尝试使用LSTM网络实现回归分析。刚刚接触RNN相关网络的上手难度比较大，首先寻找相关的代码并没有找到比较满意的。这几天终于把LSTM相关网络调试通过现在把我的代码及数据集开源，供大家学习参考。 LSTM回归算法代码分享LSTM简介数据集介绍代码展示 LSTM简介在这里不再介绍相关的理论知识。我对这个网络的理解：如果某个的时间相关性强，那么RNN相关
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2023-10-06 14:54:40
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最近在看RNN模型，想阅读一下别人关于LSTM的开源代码，于是决定先去pytorch的官网lstm看一下示例教程，谁知我连示例教程都看得很懵，以为理论懂了看代码实现应该很快；于是在网上看了各位大神关于LSTM的分析解读，结合自己的理解勉强理解了pytorch的LSTM模块；本文的目的主要是记录下自己的理解，方便日后查阅。 先把官方给的quick example给理解了：# Author: Robe
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2023-10-14 01:31:28
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LSTM模型结构1、LSTM模型结构2、LSTM网络3、LSTM的输入结构4、Pytorch中的LSTM4.1、pytorch中定义的LSTM模型4.2、喂给LSTM的数据格式4.3、LSTM的output格式4.4 LSTM笔记5、LSTM和其他网络组合 1、LSTM模型结构BP网络和CNN网络没有时间维，和传统的机器学习算法理解起来相差无几，CNN在处理彩色图像的3通道时，也可以理解为叠加多
隐藏层计算公式：\mathbf{H}_t = \phi(\mathbf{X}_t \mathbf{W}_{xh} + \mathbf{H}_{t-1} \mathbf{W}_{hh} + \mathbf{b}_h)Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh)输出计算公式：\mathbf{O}_t = \mathbf{H}_t \mathbf{W}_{hq} + \mathbf{b}_qOt=HtW
目录一、数据集介绍二、数据预处理三、python代码实现参考最近搞了一个NASA PCoE的IGBT加速老化数据，想基于pytorch框架写一个LSTM模型进行IGBT退化状态的预测，于是有了这篇文章。注：LSTM的原理就不多讲了，网上一大堆，不懂的自己去百度，本文主要侧重代码实现。一、数据集介绍本数据集是NASA PCoE研究中心公布的IGBT加速老化数据集。数据集含有四种实验条件下的IGBT加
0.Pytorch中LSTM 的使用方法LSTM使用方法：lstm=nn.LSTM(input_size, hidden_size,num_layers)
output,(hn,cn)=lstm(x,(h0,c0))各参数的shape:x: (seq_len, batch, input_size)h0: (num_layers×num_directions, batch, hidden
文章目录RNNBaseeconstruction functionRNNBaseeLSTM class is inherit RNNBase , which located in torch.nn.modules.rnn.RNNBaseclass RNNBase(Module): __constants__ = ['mode', 'input_size', 'hidden_size', 'num_layers', 'bias', 'batch_firs
原创
2021-08-04 10:27:01
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一、LSTM网络long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层LSTM也有与RNN相似的循环结构，但是循环模块中不再是简单的网络，而是比较复杂的网络单 元。LSTM的循环模块主要有4个单元，以比较复杂的方式进行
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2023-06-25 13:04:32
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首先梳理关键步骤，完整代码附后。关键步骤主要分为数据准备和模型构建两大部分，其中，数据准备主要工作：1、训练集和测试集的划分 2、训练数据的归一化 3、规范输入数据的格式模型构建部分主要工作：1、构建网络层、前向传播forward()class LSTM(nn.Module):#注意Module首字母需要大写
def __init__(self, input_size=1, hidden_
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2023-09-05 15:50:20
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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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深度学习 LSTM长短期记忆网络原理与Pytorch手写数字识别一、前言二、网络结构三、可解释性四、记忆主线五、遗忘门六、输入门七、输出门八、手写数字识别实战8.1 引入依赖库8.2 加载数据8.3 迭代训练8.4 数据验证九、参考资料 一、前言基本的RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题，会忘记它在较长序列中以前看到的内容，只具有短时记忆。得到比较广泛应用的是LSTM（Long Short Term
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2023-09-05 13:57:24
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首先简单实现构造LSTM模型以及使用LSTM进行计算，代码如下import torch
import torch.nn as nn
class rnn(nn.Module):
def __init__(self,input_dim,output_dim,num_layer):
super(rnn,self).__init__()
self.layer1 = nn.LSTM(input_d
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2023-08-17 01:27:17
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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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