前言LSTM神经网络代表长期短期记忆，是一种特殊类型的递归神经网络，最近在机器学习界引起了很多关注。简而言之，LSTM网络内部具有一些上下文状态单元，它们充当长期或短期存储器单元。LSTM网络的输出由这些单元的状态调制而成。当我们的神经网络需要依赖于输入的历史背景而不是仅仅依赖于最后的输入进行预测时，这是一个非常重要的属性。举个简单的例子，设想我们想要预测一个序列的下一个数字：6 -> 7
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2023-12-11 21:45:43
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深度神经网路已经在语音识别，图像识别等领域取得前所未有的成功。本人在多年之前也曾接触过神经网络。本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得。第五篇，谈谈PCA模型。本来PCA模型与深度学习是没有任何联系的。通常我们只是用PCA来对机器学习的数据做预处理。本来想详细记录一下PCA的原理，但网上已经有一篇不错的文章，链接如下：http://hi.baidu.com/ifengzh/item/8
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2023-08-09 16:26:57
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提出问题 对于二分类问题，使用二元交叉熵损失函数，对于多分类问题，可以用分类交叉熵损失函数，对于回归问题，可以使用均方误差，对于序列问题，可以使用联结主义时序分类损失函数CTC（connectionlist temppral classfication）,但是对于以上指导解决不了的问题时，我们需要开发目标函数。选择创建新的网络结构。大脑的不同之处&nb
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2023-07-04 11:18:36
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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）与普通神经网络非常相似，它们都是由神经元组成，拥有可学习的权重（weights）和偏置（biases）。每个神经元接收多个输入，通过点成和非线性运算输出结果。
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2023-07-31 17:38:53
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LSTM简介长短期记忆人工神经网络（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(Long short-term memory)是一种RNN模型是对simple rnn的一种改进，可以避免梯度消失的问题，可以有更长的记忆。LSTM是一
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2023-06-25 12:59:26
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MLP神经网络：多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network）。其本质是一种特殊的函数 ，映射一组输入向量到一组输出向量，端到端地完成感知分类方向的任务。 MLP可以被看做是一个有向图，由多个节点层组成，每一层全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元。使用BP反向传播算法
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2023-09-18 15:53:22
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长短期记忆网络（LSTM）是循环网络的一个变体，可以有效的解决循环神经网络（RNN）的梯度爆炸问题。LSTM的三个门LSTM网络引入门控机制（gating mechanism）来控制信息传递的路径，三个门分别是输入门、遗忘门、输出门，这三个门的作用分别是：（1）输入门控制当前时刻的候选状态有多少信息需要保存.（2）遗忘门控制上一个时刻的内部状态需要遗忘多少信息（3）输出门控制当前时刻的内部状态有多
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2023-10-30 23:57:40
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LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络（RNN），主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 LSTM 已经在科技领域有了多种应用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人
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2023-12-11 21:42:34
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递归神经网络和循环神经网络循环神经网络（recurrent neural network）：时间上的展开，处理的是序列结构的信息，是有环图递归神经网络（recursive neural network）：空间上的展开，处理的是树状结构的信息，是无环图二者简称都是 RNN，但是一般提到的RNN指的是循环神经网络（recurrent neural network）。为什么有bp神经网络、CNN、还需要
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2023-10-30 22:58:56
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RNN的变形GRU用于处理序列信息。通常应用于自然语言处理、时间序列预测、文本情感分类等。RNN具有这种能力的原因是，它的神经元能够记住之前的输入的信息，在一定程度上实现了输入序列的信息融合，并予以计算推测。目录1.RNN神经网络的连接方式2.LSTM的核心思想1.RNN神经网络的连接方式RNN神经网络的在某一时间步的连接方式与一般的神经网络连接方式相同。这个连接可大致分为三个部分：输入层，隐藏层
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2023-09-08 07:37:45
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在这里给大家介绍一下RNN以及LSTM（GRU）的原理RNNRNN概念循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN)，是一类用来处理序列数据的神经网络。类似于卷积神经网络专门用来处理网格化的数据（如一个图像），循环神经网络是专门用来处理序列（如 ）的网络。同样，正如卷积神经网络可以很容易的扩展到具有较大宽度和高度的图像或者大小可变的图像，循环
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2023-09-13 22:05:35
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算法模型Lstm(循环神经网络)：简介LSTM和RNN相似，它们都是在前向传播的过程中处理流经细胞的数据，不同之处在于 LSTM 中细胞的结构和运算有所变化。LSTM结构：遗忘门：遗忘门的功能是决定应丢弃或保留哪些信息。来自前一个隐藏状态的信息和当前输入的信息同时传递到 sigmoid 函数中去，输出值介于0和1之间，越接近0意味着越应该丢弃，越接近 1 意味着越应该保留。如图遗忘门：遗忘门图遗忘
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2023-10-24 09:04:21
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LSTM算法介绍这里有一本书，是由Jason Brownlee所著《Long Short Term Memory Networks with Python》，里面详细介绍了lstm相对于mlp的优势及前向后向算法。链接：https://pan.baidu.com/s/1kT0KAGGNew3BkFByi6os2A 提取码：kets lstm加速我们按照以下几个方
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2023-10-05 23:52:20
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要点：
1.LSTM 即 Long Short-Term Memory 长短期记忆网络， 是一种特殊的RNN循环神经网络。
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2021-04-07 16:13:30
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由来人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。 传统的神经网络并不能做到这点，看起来也像是一种巨大的弊端。例如，假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类。传统的神经网络应该很难来处理这个问题——使用电影中先前的事件
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2023-08-16 21:28:07
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LSTM神经网络递归神经网络因为具有一定的记忆功能，可以被用来解决很多问题，例如：语音识别、语言模型、机器翻译等。但是它并不能很好地处理长时依赖问题。 递归神经网络在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻，每一次都只会关注当前时刻的处理。举个例子来说，我们想对一部影片中每一刻出现的事件进行分类，如果我们知道电影前面的事件信息，那么对当前时刻事件的分类就会非
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2020-03-28 15:29:00
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简介LSTM是一种常用的循环神经网络，其全称为“长短期记忆网络”（Long Short-Term Memory Network）。相较于传统的循环神经网络，LSTM具有更好的长期记忆能力和更强的时间序列建模能力，因此在各种自然语言处理、语音识别、时间序列预测等任务中广泛应用。LSTM网络中包含了三种重要的门结构：输入门、遗忘门和输出门，可以有效地控制每个时间步长的状态和记忆信息的流动。在训练过程中
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2023-09-17 00:51:02
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#时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。#时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recurrent neural network, RNN）。相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立
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2023-05-30 15:58:18
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LSTM原理长短期记忆网络（Long Short Term Memory networks） - 通常叫做 “LSTMs” —— 是 RNN 中一个特殊的类型。 明确来说，设计 LSTMs 主要是为了避免前面提到的 长时期依赖 （long-term dependency ）的问题。它们的本质就是能够记住很长时期内的信息，而且非常轻松就能做到。 定义一下用到的符号： 在网络结构图中，每条线都传递着一
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2023-06-17 20:01:48
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什么是LSTM? LSTM（Long Short-Term Memory，长短时记忆网络）是一种常用的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）架构，它被设计用于处理序列数据，并且在许多自然语言处理和语音识别等领域中被广泛应用。LSTM 的关键思想是引入了记忆单元（Memory Cell）和门（Gates）的概念，以实现更好的长期依赖性建模和控制信息流的能力
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2023-11-02 11:06:01
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