目录0引言1、内存管理技巧1.1、电脑配置1.2 R版本说明1.3 memory.size1.4 rm()1.5 gc()总结 0引言今年的美赛C题由于数据量的原因在2021年1月21日提前15天发布了数据下载方式。详情见文章链接。但是遗憾的是给设置了解压密码，也就是单纯只让提前下载，总的来说就是发了个寂寞。但是唯一的信息是压缩包的大小是633M。但是我们不知道他的压缩方式是什么，所以也很难知道
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2024-05-16 09:50:46
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这里写目录标题1. LSTM介绍1.1 什么是LSTM1.2 LSTM相较于RNN的优势1.3 LSTM的结构图1.3.1 LSTM的核心思想1.3.2 LSTM的遗忘门1.3.3 LSTM的输入门1.3.4 LSTM的输出门1.4 LSTM的优缺点1.5 如何计算 LSTM 的参数量？1.6 LSTM与GRU相比怎么样呢？2. nn.LSTM()2.1 nn.LSTM()的参数解释2.2 nn
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2024-01-01 12:37:41
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目录1 循环神经网络2 长依赖存在的问题3 LSTM Networks4 LSTM背后的核心理念5 一步步的拆解LSTM5.1 forget gate忘记门（遗忘门）5.2 input gate输入门5.3 更新上一个状态值Ct−15.4 输出门output gate6 LSTM的变种6.1 peephole conn
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2024-08-09 00:08:00
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长短记忆模型是建立在RNN基础之上的，理解RNN有助于理解LSTM模型，建议读者阅读《循环神经网络（RNN）原理及BPTT算法》。LSTM模型 在介绍LSTM模型之前，我们先回顾一下RNN，网络结构如图：将网络结构中每一层都缩成一个圆来表示，就是如下这样的网络结构缩图：在t时刻，我们向网络中输入数据，将作为RNN循环层的部分输入，另外一部分输入...
原创
2021-07-16 09:43:06
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原始的LSTM [深度学习：长短期记忆模型LSTM]LSTM模型的拓展 [Greff, Klaus, et al. "LSTM: A search space odyssey." TNNLS2016] 探讨了基于Vanilla LSTM (Graves & Schmidhube (2005))之上的8个变体，并比较了它们之间的性能差异，包括：没有输入门 (No Input Gate, NI
写在前面在前面讲的【Deep learning】循环神经网络RNN中，我们对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。下面我们就对LSTM模型做一个总结。1.从RNN到LSTM其中上图是传统RNN结构框架
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2024-01-29 08:25:26
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在前面学习的循环网路中，因为梯度中有参数weight_hh的k次幂的存在，所以会导致梯度弥散和梯度爆炸的问题。对于梯度爆炸问题，可以用PyTorch笔记22最后面给出的梯度裁剪的方式解决。但是梯度弥散的问题没法这样直接解决，LSTM一定程度上解决了这样的问题，从而为长序列记忆提供了较好的解决方案。长序列难题在原始的循环网络中，实际上能处理的记忆信息比较短。如对自然语言的处理中，只能记住之前较少的几
前言之前我们对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM，它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。RNN原理介绍：追根溯源：循环神经网络 《 Long short-term memory 》 ( 1997 )作者：Hochreiter S, Schmidhuber J论文
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2024-06-30 12:14:48
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长短期记忆（Long-Short Term Memory, LSTM）是一种时间递归神经网络(RNN)，论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。 LSTM的表现通常比时间递归神经网络及隐马尔科夫模型（HMM）更好，比如用在不分段连续手写识别上
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2023-12-01 12:52:23
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LSTM模型 长短期记忆模型（long-short term memory）是一种特殊的RNN模型，是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的；在传统的RNN中，训练算法使用的是BPTT，当时间比较长时，需要回传的残差会指数下降，导致网络权重更新缓慢，无法体现出RNN的长期记忆的效果，因此需要一个存储单元来存储记忆，因此LSTM模型被提出。&n
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2024-01-11 09:34:04
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文章目录0 前言1 LSTM与RNN的异同2 LSTM结构细节2.1 细胞状态2.2 遗忘门2.3 输入门2.4 输出门3 总结4 LSTM的变体4.1 Adding “Peephole Connections”4.2 耦合遗忘门和输入门4.3 GRU(Gated Recurrent Unit)参考资料 0 前言 循环神经网络工作的关键点就是使用历史信息来帮助当前的决策，但同时也带来更大的技术
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2024-03-26 11:16:40
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重要： 长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题。长短时记忆网络的思路：原始 RNN 的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。再增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，称为单元状态(cell state)。把上图按照时间维度展开：LSTM 的输入有三个
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2023-10-31 18:37:39
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神经科学这门被DNA双螺旋结构的发现者之一Francis Crick和其他知名的生物学家吹捧成为未来的潮流的学科。到目前为止都还没有出现一个特别显著的突破，科学家们对大脑功能的分子和细胞机制的了解极其有限。{记忆具有一种奇异的不完整性，尽管我们的大脑中已经储存了大量的信息，但是我们仍在不断地获取新的信息并形成新的记忆。我们有时候能轻松地记忆上百万条信息，有时却要付出巨大的努力，我们可以记起一个重要
在上篇文章一文看尽RNN（循环神经网络）中，我们对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。下面我们就对LSTM模型做一个总结。Long Short Term Memory networks（以下简称LS
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2024-07-04 15:22:15
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LSTM 使用门结构实现信息选择性的通过，主要是通过一个 sigmoid 的神经层 和一个逐点相乘的操作来实现的。门结构： sigmoid 层输出（是一个向量）的每个元素都是一个在 0 和 1 之间的实数，表示让对应信息通过的权重（或者占比）。比如， 0 表示“不让任何信息通过”， 1 表示“让所有信息通过”。LSTM通过三个这样的本结构来实现信息的保护和控制。这三个门分别输入门、遗忘
原创
2023-09-04 14:12:27
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文章目录引言RNN的缺点LSTM改进LSTM剖析总结 引言RNN的缺点上次介绍了RNN，可以参见文章循环神经网络(recurrent neural network)(RNN)。 在末尾只提到了RNN的优点，在这里作为LSTM的对比，有必要指出其较明显的缺点。即对于历史信息的表示而言，RNN的并不算太合理。 为什么?考虑这么一种情况，隐藏层的激活函数是Relu，或者直接认为没有激活函数，那么有：
1概述Recurrentneural network，循环神经网络，在普通多层BP神经网络基础上，增加了隐藏层各单元间的横向联系，通过一个权重矩阵，可以将上一个时间序列的神经单元的值传递至当前的神经单元，从而使神经网络具备了记忆功能，对于处理有上下文联系的NLP、或者时间序列的机器学习问题，有很好的应用性。 2、特点、优点优点：模型具备记忆性。缺点：不能记忆太前或者太后的内容
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2024-03-28 18:53:10
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文章目录1. 基本概念2. 长短时记忆网络的前向计算2.1 门2.2 遗忘门2.3 输入门2.4 输出门3. 长短时记忆网络的训练3.1 LSTM训练算法框架3.2 关于公式和符号的说明3.3 误差项沿时间的反向传递3.4 将误差项传递到上一层3.5 权重梯度的计算4. GRU4.1 LSTM与GRU的区别 1. 基本概念长短时记忆网络(Long Short Term Memory Networ
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2023-12-18 21:44:38
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LSTM长短期记忆网络：它是一种特殊的RNN网络，可以很好的解决长时依赖问题，与常规神经网络有什么不同？ 传统的RNN为 可以看到它的处理层非常简单，通常是一个单tanh层，通过当前输入及上一时刻的输出来得到当前输出。这样就可以利用上一时刻学习到的信息进行当前时刻的学习了。例如处理语音识别，语言模型，机器翻译等LSTM的结构和上面相似： LSTM可以通过门控单元可以对细胞添加和删除信息。通过门可以
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2024-03-06 05:28:13
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长短期记忆人工神经网络（LSTM）一、概述循环神经网络（RNN）神经元的连接方式不同于一般的神经网络。但也存在梯度消失和爆炸等问题。LSTM是一种特殊的RNN，可以避免梯度消失和爆炸问题。LSTM添加了一种称为记忆单元的结构，并添加了3个门（输入门、遗忘门、输出门）以控制历史信息的作用。循环神经网络（RNN）长短期记忆人工神经网络（LSTM） 黄色方块：表示一个神经网络层（Neural
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2024-09-03 17:58:47
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