这个视频是我学完北大曹健老师的TF课程后，觉得最绝妙的一段。
视频是北京大学曹健老师讲述的长短期记忆网络(LSTM，Long Short-Term Memory)计算过程，讲的通俗易懂，让人印象深刻。分享给大家
网易云课堂-人工智能实践：Tensorflow笔记。(https://www.icourse163.org/course/PKU-1002536002)
1. 循环神
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2024-01-23 19:06:40
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1. 前言本文详解LSTM（Long Short Term Memory）原理，并使用飞桨（PaddlePaddle）基于IMDB电影评论数据集实现电影评论情感分析。 2. LSTM网络结构LSTM是一种RNN模型，是对Simple RNN的改进，结构如图一所示。其原理与Simple RNN类似，每当读取一个新的输入，就会更新状态向量。 LSTM网络结构比Simple RNN复杂很多，其使用传输带
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2023-10-07 21:29:51
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简介LSTM(Long short-term memory,长短期记忆)是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失问题。以下先从RNN介绍。 简说RNNRNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)是一种处理序列数据的神经网络。下图是它的结构： RNN优点：它能处理序列数据，并且有记忆能力，能够利用上文信息。RNN缺点：梯
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2023-07-02 22:38:46
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在介绍LSTM之前，先介绍一下RNN，方便对比理解。一、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，那么RNN就能解决这类问题。来看一个简单的例子，对于RNN来说，对于输入的一句话，它的每一个
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2023-10-07 12:30:33
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目录1.算法仿真效果2.算法涉及理论知识概要3.MATLAB核心程序4.完整算法代码文件1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都
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2024-04-21 09:35:49
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长短时记忆网络（Long Short Term Memory (LSTM)）LSTM 模型LSTM模型是RNN 模型的改进，可以避免梯度消失的问题，有更长的记忆。LSTM也是一种循环神经网络，每当读取一个输入x就会更新状态h。LSTM的结构比简单RNN要复杂很多，简单RNN只有一个参数矩阵，LSTM有四个参数矩阵。下面我们具体来看LSTM的内部结构。 LSTM最重要的设计是传输带，记为向量，过去的
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2023-11-01 19:41:28
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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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2024-05-09 10:33:40
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6.3 LSTM的记忆能力实验使用LSTM模型重新进行数字求和实验，验证LSTM模型的长程依赖能力。长短期记忆网络（Long Short-Term Memory Network，LSTM）是一种可以有效缓解长程依赖问题的循环神经网络．LSTM 的特点是引入了一个新的内部状态（Internal State）和门控机制（Gating Mechanism）．不同时刻的内部状态以近似线性的方式进
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2024-01-19 23:25:27
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# LSTM神经网络是深度学习吗
## 导言
在深度学习中，长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）神经网络是一种非常重要的模型。它是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），可以有效地处理序列数据和时间依赖性问题。本文将介绍LSTM神经网络是如何实现深度学习的。
## LSTM神经网络的实现流程
下面是LSTM神经网络的实
原创
2023-09-05 10:43:06
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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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BP神经网络的综述1.1神经网络的定义神经网络(neural network) 是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应。神经网络中最基本的成分是神经元 (neuron) 模型，即上述定义中的简单单元，在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位，如果某神经元
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2023-08-07 11:37:56
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深度学习之循环神经网络（9）LSTM层使用方法1. LSTMCell2. LSTM层 在TensorFlow中，同样有两种方式实现LSTM网络。既可以使用LSTMCell来手动完成时间戳上面的循环运算，也可以通过LSTM层方式一步完成前向运算。 1. LSTMCell，需要分别初始化，其中List第一个元素为，第二个元素为。调用cell完成前向运算时，返回两个元素，第一个元素为cell的输
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2023-09-21 10:26:50
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长短期记忆（LSTM）模型是一种能够学习观察序列的循环神经网络。原理如图：一、就几个问题，LSTM的参数 input_size (int) - 输入 元素维度 的大小。hidden_size (int) - 隐藏状态元素维度大小。num_layers (int，可选) - 循环网络的层数。例如，将层数设为2，会将两层GRU网络堆叠在一起，第二层的输
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2023-09-03 15:55:37
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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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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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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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一、原因我们也介绍了循环神经网络很难训练的原因，这导致了它在实际应用中，很难处理长距离的依赖。在本文中，我们将介绍一种改进之后的循环神经网络：长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，它成功的解决了原始循环神经网络的缺陷，成为当前最流行的RNN，在语音识别、图片描述、自然语言处理等许多领域中成功应用。但不幸的一面是，LSTM的结构很复杂，因此，我们
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2023-08-17 17:26:50
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循环神经网络在深度学习领域，循环神经网络具有记忆能力，它可以根据以前的记忆来处理新的任务。记忆力在很有任务上是很有用的，比如在一场电影中推断下一个时间点的场景，这个时候仅依赖于现在的情景并不够，还需要依赖于前面发生的情节，对于这样一些不仅依赖于当前情况，还依赖于过去情况的问题，传统的神经网络结构不能很好地处理，而基于记忆的网络模型却能够完成这个任务。LSTMLSTM是循环神经网络的变式，它能够很好
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2023-11-23 23:54:33
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