# 实现 LSTM Attention 一维分类的 PyTorch 教程
在神经网络领域，LSTM（长短期记忆网络）与注意力机制（Attention）结合，可以有效提升序列数据处理的性能，尤其在一维分类任务中表现尤为突出。本文旨在引导刚入行的小白，通过流程图和示例代码来实现 LSTM Attention 一维分类模型。
## 流程步骤
以下是实现 LSTM Attention 一维分类的简要
原创
2024-09-28 06:02:27
90阅读
文章目录神经网络中的卷积层1、不同维度的卷积2、卷积：`nn.Conv1d()`与`nn.Conv2d()`（1）`nn.Conv1d()`（2）`nn.Conv2d()`3、转置卷积：`nn.ConvTranspose`（1）概述（2）`PyTorch`实现——`nn.ConvTranspose2d` 神经网络中的卷积层1、不同维度的卷积卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行
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2023-10-16 00:00:36
196阅读
train.txt pos/neg各500条，
一共1000条（用于训练模型）dev.txt pos/neg各100条，
一共200条（用于调参数）test.txt pos/neg各150条，
一共300条（用于测试）例如：下面是
一个正面样本的例子。<Polarity>1</Polarity><text>sit back in one of those
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2020-08-16 00:46:00
1346阅读
2评论
PyTorch Attention LSTM: 用于序列建模的强大网络
# 引言
深度学习在自然语言处理和序列建模领域取得了巨大的突破。其中，长短期记忆网络（LSTM）是一种非常受欢迎的神经网络架构，它可以在处理序列数据的任务中表现出色。然而，LSTM模型在处理长序列时存在一些挑战，其中包括如何有效地捕捉序列中重要的上下文信息。为了应对这个问题，注意力机制（Attention）被引入到LSTM
原创
2023-09-09 07:24:55
188阅读
这篇博客是对https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html#sphx-glr-intermediate-seq2seq-translation-tutorial-py中一些问题的解惑，可以配合使用，有其他不理解的也欢迎讨论。 原实验运行在老版本的python和torch上，在当前版本已经做不到
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2023-10-27 18:33:18
213阅读
# 如何在PyTorch中实现LSTM Attention机制
LSTM（长短期记忆网络）是一种用于处理序列数据的深度学习模型。而Attention机制让模型在处理序列时能够聚焦于输入数据中的关键部分。本文将指导你如何使用PyTorch实现LSTM和Attention的结合。
## 流程概述
我们将整个实现过程分为以下几步：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-27 05:18:33
616阅读
任务背景利用LSTM（长短期记忆）网络结构训练小样本文本分类任务。 数据集及代码如下：LSTM文本分类数据集+代码+模型一、Model/TextRNN.py# coding: UTF-8
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
class Config(objec
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2024-06-18 05:37:11
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直接看模型部分代码。class BiLSTM_Attention(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_hiddens, num_layers):
super(BiLSTM_Attention, self).__init__()
# embedding之后的shape: t
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2023-08-02 00:30:27
81阅读
本文主要依据 Pytorch 中LSTM官方文档，对其中的模型参数、输入、输出进行详细解释。目录基本原理 模型参数 Parameters 输入Inputs: input, (h_0, c_0) 输出Outputs: output, (h_n, c_n)变量Variables
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2023-08-31 19:44:20
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? 本文实现了带有Attention机制的Seq2Seq，并实现了其内部的LSTM encoder&decoder的多层或双向结构。（decoder单向，因为它要输出正确顺序的序列）⭐ Seq2Seq原理学习（包含attention机制的讲解）参考这篇： 点击进入 Seq2Seq原理也十分简单，就是由两个LSTM组成：一个作为encoder，一个作为Decoder。 比如在机器翻译任务
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2024-04-29 19:43:13
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Pytorch学习笔记6——时间序列 判断态度的二分类问题：对于长句子不适合，因此需要权值共享： 对于某一层： 上一步输出作为下一步输入，存储语境信息： 自我更新语境信息ht ht是最后一次送入得到的memory语境信息。【1，3，10】 out是所有h的聚合信息。【5，3，10】单层RNN实现时间序列预测（波形预测）RNN的梯度弥散与梯度爆炸gradient clipping 方法解决梯度爆炸
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2024-01-03 10:17:55
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导读目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门，是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果。这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示，对于长度较短的输入序列而言，该模型能够学习出对应合理的向量表示。然而，这种模型存在的问题在于：当输入序列非常长时，模型难以学到合理的向量表示。在这篇博文中，我们将探索加入LSTM/RNN模型中的atten
PyTorch实战LSTM新闻分类开源项目地址：https://github.com/ljyljy/Text_classification_of_THUCNews 数据集和代码都在其中，代码含有很多注解，可以跟随Debug看一下代码运行逻辑。 文章目录PyTorch实战LSTM新闻分类运行数据输入解读项目代码解读 运行你需要安装tensorboardX，安装方法：你需要先安装tensorboard
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2023-09-14 12:56:09
269阅读
循环神经网络实现文本情感分类之Pytorch中LSTM和GRU模块使用1. Pytorch中LSTM和GRU模块使用1.1 LSTM介绍LSTM和GRU都是由torch.nn提供通过观察文档，可知LSTM的参数，torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first,dropout,bidirectional)input_size：输
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2023-11-15 06:16:25
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Bi-LSTM（attention）代码解析——基于Pytorch以下为基于双向LSTM的的attention代码，采用pytorch编辑，接下来结合pytorch的语法和Attention的原理，对attention的代码进行介绍和解析。import torch
import numpy as np
import torch.nn as nn
import torch.optim as opti
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2023-09-05 22:18:59
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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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# LSTM Attention 时序预测 PyTorch 实现指南
## 引言
LSTM（长短期记忆）模型是一种常用的循环神经网络（RNN）模型，而注意力机制能够提高模型对关键信息的关注程度。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现 LSTM Attention 模型来进行时序预测。我们假设读者已经对 Python 和 PyTorch 有一定的了解。
## 整体流程
下面是整个实现过程的步骤
原创
2023-12-14 07:06:29
756阅读
# 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
253阅读
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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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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