文章目录基本知识二分类算法——Logistic回归起源Logistic分布二分类的Logistic回归logistic模型的特点似然函数最大似然估计法代码实现 基本知识1.监督学习分为回归问题与分类问题； 2.回归问题输出连续的变量，而分类问题输出离散的变量； 3.回归，指研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法二分类算法——Logi
转载
2024-02-22 11:32:07
59阅读
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
转载
2023-08-01 20:24:33
612阅读
# PyTorch LSTM 回归解析
LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它在处理时序数据时表现出色。LSTM 的结构设计使得它能够有效捕捉长时间序列的数据特征，因此在许多领域都得到了广泛应用，尤其是在回归任务上，比如预测未来的数值。
## LSTM 简介
LSTM 网络由多个 LSTM 单元构成，每个单元都有三个门（输入门、遗忘门和输出门），通过这些门控制信息的
原创
2024-10-24 06:06:58
30阅读
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
转载
2023-10-08 11:39:58
226阅读
# 如何实现 LSTM 回归模型（PyTorch）
## 概述
在本文中，我将教你如何使用 PyTorch 实现 LSTM 回归模型。首先，我会介绍整个实现的流程，并列出每个步骤需要做什么，以及需要用到的代码。然后，我会详细解释每一步的代码，并给出相应的注释。
## 实现流程
以下是实现 LSTM 回归模型的步骤：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
|---
原创
2024-02-25 05:21:19
110阅读
时间序列预测（四）—— LSTM模型模型原理 LSTM（Long-short time memory，LSTM）模型，亦即是长段时间模型。LSTM的原理这篇博客讲的十分的清楚，建议英语好的小伙伴直接去看原文，我这里就大致的翻译精简一下。 人类天生具备的一个能力就是记忆的持久性，可以根据过往经验，从而推断出当前看到的内容的实际含义。如看电影的时候可以通过先前时间去推断后续事件；看一篇文章的时候
转载
2023-10-27 15:04:14
197阅读
本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例，分享给大家，具体如下：一、PyTorch入门1. 安装方法登录PyTorch官网，http://pytorch.org，可以看到以下界面：按上图的选项选择后即可得到Linux下conda指令：conda install pytorch torchvision -c soumith目前PyTorch仅支持MacOS和Linux，暂不支持
转载
2023-08-11 13:20:49
216阅读
# 使用PyTorch实现LSTM回归预测
LSTM（长短期记忆网络）是一种广泛用于时间序列预测的深度学习模型。其中，回归预测是指对某个连续值进行预测，比如股票价格、温度变化值等。这篇文章将帮助您实现一个简单的LSTM回归模型，并通过PyTorch来构建。
## 流程概述
在实现LSTM回归预测之前，我们需要明确实现过程的步骤。下面是一个简要的流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-26 05:04:27
77阅读
## LSTM回归预测PyTorch
近年来，深度学习作为人工智能领域的重要分支，已经在各个领域取得了很大的突破。其中，长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），被广泛应用于序列数据的建模和预测。本文将介绍如何使用PyTorch来实现LSTM回归预测模型，并给出相应的代码示例。
原创
2023-12-27 05:23:55
305阅读
# 使用LSTM进行回归预测的PyTorch实践
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），它能够捕捉序列数据中的长距离依赖关系。在金融预测、气象监测、自然语言处理等领域，LSTM的强大能力得到了广泛应用。本文将通过一个简单的示例向您介绍如何在PyTorch中实现LSTM回归预测，提供详细的代码和解释。
## 1. LSTM简介
LSTM是一种能够学习时间序列中长短期依赖
Pytorch实现逻辑回归 我们还是先回顾一下线性回归。之前学习的线性回归，我们使用了下图所示的模型。 在线性回归中，我们要估计的 是属于连续的空间，像这种任务我们就称做是回归任务。但是在很多机器学习任务里面，我们要做的是分类，比如 MNIST 数据集（手写数字），那么它一共有 10 类分别是数字 0-9，那么最后我们要估计的 是属于一个集合，就是拥有 10 个离散值的集合。那么预
转载
2023-08-16 13:06:35
301阅读
# 教你如何实现“pytorch lstm回归模型”
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备数据] --> B[构建LSTM模型];
B --> C[训练模型];
C --> D[预测结果];
```
## 详细步骤
### 1. 准备数据
首先，你需要准备好你的数据集，确保数据格式正确，并分成训练集和测试集。
### 2. 构
原创
2024-04-19 06:28:18
64阅读
## PyTorch LSTM回归模型
在深度学习中，循环神经网络（RNN）是一种非常常见的神经网络结构，它适用于需要考虑时间序列信息的任务。其中，长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的RNN，能够更好地处理长序列信息和避免梯度消失问题。在PyTorch中，我们可以使用LSTM模型进行回归任务，例如根据历史数据预测未来趋势。
### LSTM模型代码示例
```python
import t
原创
2024-04-08 04:17:00
164阅读
LSTM 解决回归问题时，出现了 model.predict() 输出的值几乎是常数值的问题，后来发现是因为数据没有
原创
2022-07-18 11:07:17
184阅读
相关知识1、分类问题不同于线性回归，是输出属于每一个类别的概率。概率最大的就是最后的类别。 2、sigmoid函数 使用sigmoid函数将线性回归里的输出值[-无穷，+无穷]映射到[0,1]。 其他的sigmoid函数：这些函数满足的条件： 函数值有极限、都是单调的增函数、都是饱和函数。 逻辑回归模型： 损失函数的变化： 这里使用的是交叉熵损失，交叉熵损失描述的的是两个分布之间的差异，越大越好，
转载
2023-09-29 22:26:49
70阅读
pytorch实现线性回归模型使用pytorch框架实现线性回归一共分为四步一、Prepare dataset（准备数据集） 二、Design model using Class（使用类设计模型） 三、Construct Loss and Optimizer（构造损失函数和优化器） 四、Training Cycle（训练循环）一、Prepare dataset（准备数据集） 这里本文使用了一个最简
转载
2023-11-16 17:18:27
259阅读
前面的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，可以使用如softmax回归这样的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。以softmax回归模型为例，介绍神经网络中的分类模型。分类问题考虑一个简单的图像分类问题，其输入图像的高和
转载
2023-09-23 20:39:13
110阅读
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
转载
2023-09-05 13:57:24
436阅读
一、RNN的长期依赖问题在上篇文章中介绍的循环神经网络RNN在训练的过程中会有长期依赖的问题，这是由于RNN模型在训练时会遇到梯度消失(大部分情况)或者梯度爆炸(很少，但对优化过程影响很大)的问题。对于梯度爆炸是很好解决的，可以使用梯度修剪(Gradient Clipping)，即当梯度向量大于某个阈值，缩放梯度向量。但对于梯度消失是很难解决的。所谓的梯度消失或梯度爆炸是指训练时计算和
转载
2023-12-19 17:33:04
21阅读
PyTorch 学习笔记这篇文章是我学习 PyTorch 过程中所记录的学习笔记汇总，包括 25 篇文章，是我学习 PyTorch点击查看在线电子书：https://pytorch.zhangxiann.com/学习笔记的结构遵循课程的顺序，共分为 8 周，循序渐进，力求通俗易懂。代码配套代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice所有代码均在
