译 | 张大倩编 | 丛 末长短期记忆网络(LSTM)，作为一种改进之后的循环神经网络，不仅能够解决 RNN无法处理长距离的依赖的问题，还能够解决神经网络中常见的梯度爆炸或梯度消失等问题，在处理序列数据方面非常有效。有效背后的根本原因有哪些？本文结合简单的案例，带大家了解关于 LSTM 的五个秘密，也解释了 LSTM如此有效的关键所在。秘密一：发明LSTM是因为RNN 发生严重的内存泄漏之前，
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2024-08-08 23:38:48
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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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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
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# PyTorch实现LSTM：深度学习中的序列预测
在深度学习领域，长短期记忆（Long Short-Term Memory，简称LSTM）网络是一种非常流行的循环神经网络（RNN）变体。它能够学习到长序列数据中的长期依赖关系，因此在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域得到了广泛应用。本文将介绍如何使用PyTorch框架实现LSTM，并提供代码示例。
## LSTM简介
LSTM网络
原创
2024-07-30 11:52:37
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LSTM结构中是一个神经网络，即上图的结构就是一个LSTM单元，里面的每个黄框是一个神经网络，这个网络的隐藏单元个数我们设为hidden_size，那么这个LSTM单元里就有4*hidden_size个参数。每个LSTM输出的都是向量，包括函数class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs)参数列表input_size：x的特征维度hidden_size：隐藏层的特征维度
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2023-10-08 11:39:58
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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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目录I. 前言II. 原理InputsOutputsbatch_first输出提取III. 训练和预测IV. 源码及数据 I. 前言前面几篇文章中介绍的都是单向LSTM，这篇文章讲一下双向LSTM。II. 原理关于LSTM的输入输出在深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）中已经有过详细叙述。关于nn.LSTM的参数，官方文档给出的解释为： 总共有七个参
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2023-08-01 20:24:33
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整个个专栏记录一下深度学习的相关文章(一)认识深度学习(二)机器学习应用策略(三)卷积神经网络(四)序列模型(五)pytorch从零实现手写数字识别(六)认识NLP，RNN实现文本情感分析(六)经典试题整合循环神经网络tokenization：分词 token：具体的词常见工具jiebaTHULAC(不推荐)分词方法：句子转为词语句子转换为单个字N-gram准备词语特征的方法，N代表能够一起使用的
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2023-12-10 15:50:25
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Pytorch LSTM 长短期记忆网络0. 环境介绍环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. LSTMLSTM 的设计灵感来自于计算机的逻辑门。 LSTM 引入了记忆单元(Memory cell)。 有些文献认为记忆单元是隐状态的一种特殊类型，它们与隐状态具有相同的形状，其设计的目的是用于记录附加的信息。L
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2023-10-12 20:30:52
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1：Pytorch中的LSTM中输入输出参数nn.lstm是继承nn.RNNBase，初始化的定义如下：class RNNBase(Module):
...
def __init__(self, mode, input_size, hidden_size,
num_layers=1, bias=True, batch_first=False,
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2023-09-06 13:17:01
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本次数据集采用的是沪深300指数数据，选取每天的最高价格。使用LSTM模型来捕捉最高价格的时序信息，通过训练模型，使之学会使用前n天的数据，来预测当天的数据。本次数据集可使用 tushare来下载。cons = ts.get_apis() # 建立链接
"""
获取沪深指数(000300)的信息，包括交易日期（datetime）、开盘价(open)、收盘价(close)，
最高价(high)、
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2023-11-27 22:43:01
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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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Pytorch实现多层lstmPytorch实现多层lstmPytorch实现多层lstm
原创
2021-08-02 15:00:42
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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
原创
2024-08-12 07:05:33
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# 使用 PyTorch 实现 CNN-LSTM 模型的指南
在深度学习中，结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）可以处理时间序列和空间数据的组合，如视频、音频和文本数据。本文将指导你如何使用 PyTorch 实现一个简单的 CNN-LSTM 模型。
## 流程概述
在开始之前，让我们概述实现 CNN-LSTM 的主要步骤。以下是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述
# LSTM用TensorFlow还是PyTorch？深度学习框架的选择
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），旨在解决传统RNN在处理长期依赖信息时面临的问题。随着深度学习的快速发展，TensorFlow和PyTorch已成为两个最流行的深度学习框架。那么，在使用LSTM时，我们应该选择TensorFlow还是PyTorch呢？本文将分析两者的优缺点，并提供代码示例以供
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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# 多输入 PyTorch 实现 LSTM
长短时记忆网络（LSTM, Long Short-Term Memory）是解决时间序列预测和序列数据处理的强大工具。传统的 LSTM 只能处理单一输入，但在许多实际应用中，我们需要处理多个输入。本文将介绍如何用 PyTorch 实现多输入 LSTM，并提供代码示例和可视化图表。
## LSTM 简介
LSTM 是一种通过其门控单元来控制信息流的递
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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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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