文章目录前提1.返回值内容2.返回值的 shape3.处理变长序列之后得到的返回值Reference 前提troch.nn.LSTM 的用法的介绍有很多，本篇主要说几点作者在使用其时遇到的容易忽略的地方。其次，我下面说的前两点是针对统一长度序列的使用。1.返回值内容首先，因为不同的课程的讲述的偏差，所以我之前对 LSTM 的返回值有了一些不理解。例如下图是李宏毅老师的 ppt，其中得到
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2024-04-10 05:02:59
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一、ref什么是ref？ref用来辅助开发者在不依赖于jQuery 的情况下，获取DOM元素或组件的引用。 每个vue的组件实例上，都包含一个$refs对象，里面存储着对应的DOM元素或组件的引用。默认情况下，组件的$refs 指向一个空对象。如何使用ref引用DOM属性 想要获取哪个dom元素的引用，就为其设置ref属性，并取一个合法的名字，就可以通过this.$refs.引用名称.x
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2024-09-10 21:06:58
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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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首先梳理关键步骤，完整代码附后。关键步骤主要分为数据准备和模型构建两大部分，其中，数据准备主要工作：1、训练集和测试集的划分 2、训练数据的归一化 3、规范输入数据的格式模型构建部分主要工作：1、构建网络层、前向传播forward()class LSTM(nn.Module):#注意Module首字母需要大写
def __init__(self, input_size=1, hidden_
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2023-09-05 15:50:20
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今天用PyTorch参考《Python深度学习基于PyTorch》搭建了一个LSTM网络单元，在这里做一下笔记。1.LSTM的原理LSTM是RNN（循环神经网络）的变体，全名为长短期记忆网络（Long Short Term Memory networks）。 它的精髓在于引入了细胞状态这样一个概念，不同于RNN只考虑最近的状态，LSTM的细胞状态会决定哪些状态应该被留下来，哪些状态应该被遗忘。 具
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2023-08-11 16:49:46
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首先，我们定义好一个LSTM网络，然后给出一个句子，每个句子都有很多个词构成，每个词可以用一个词向量表示，这样一句话就可以形成一个序列，我们将这个序列依次传入LSTM，然后就可以得到与序列等长的输出，每个输出都表示的是一种词性，比如名词，动词之类的，还是一种分类问题，每个单词都属于几种词性中的一种。我们可以思考一下为什么LSTM在这个问题里面起着重要的作用。如果我们完全孤立的对一个词做词性的判断这
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2024-05-29 07:49:45
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LSTM的参数解释LSTM总共有7个参数：前面3个是必须输入的1：input_size: 输入特征维数，即每一行输入元素的个数。输入是一维向量。如：[1,2,3,4,5,6,7,8,9]，input_size 就是92：hidden_size: 隐藏层状态的维数，即隐藏层节点的个数，这个和单层感知器的结构是类似的。这个维数值是自定义的，根据具体业务需要决定，如下图：input_size：就是输入层
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2023-08-06 13:59:19
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为了解决传统RNN无法长时依赖问题，RNN的两个变体LSTM和GRU被引入。LSTMLong Short Term Memory，称为长短期记忆网络，意思就是长的短时记忆，其解决的仍然是短时记忆问题，这种短时记忆比较长，能一定程度上解决长时依赖。 上图为LSTM的抽象结构，LSTM由3个门来控制，分别是输入门、遗忘门和输出门。输入门控制网络的输入，遗忘门控制着记忆单元，输出门控制着网络的输出。最为
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2023-09-17 11:57:46
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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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本文主要依据 Pytorch 中LSTM官方文档，对其中的模型参数、输入、输出进行详细解释。目录基本原理 模型参数 Parameters 输入Inputs: input, (h_0, c_0) 输出Outputs: output, (h_n, c_n)变量Variables
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2023-08-31 19:44:20
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参数列表input_size：x的特征维度hidden_size：隐藏层的特征维度num_layers：lstm隐层的层数，默认为1bias：False则bih=0和bhh=0. 默认为Truebatch_first：True则输入输出的数据格式为 (batch, seq, feature)dropout：除最后一层，每一层的输出都进行dropout，默认为: 0bidirectional：Tru
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2023-08-04 12:40:28
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这是一个造轮子的过程，但是从头构建LSTM能够使我们对体系结构进行更加了解，并将我们的研究带入下一个层次。 LSTM单元是递归神经网络深度学习研究领域中最有趣的结构之一：它不仅使模型能够从长序列中学习，而且还为长、短期记忆创建了一个数值抽象，可以在需要时相互替换。 在这篇文章中，我们不仅将介绍LSTM单元的体系结构，还将通过PyTorch手工实现它。 最后但最不重要的是，我们将展示如何对我们的实现
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2024-08-09 00:01:20
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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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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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1.为什么要用pack_padded_sequence在使用深度学习特别是RNN(LSTM/GRU)进行序列分析时，经常会遇到序列长度不一样的情况，此时就需要对同一个batch中的不同序列使用padding的方式进行序列长度对齐（可以都填充为batch中最长序列的长度，也可以设置一个统一的长度，对所有序列长截短填），方便将训练数据输入到LSTM模型进行训练，填充后一个batch的序列可以统一处理，
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2023-08-05 07:32:56
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最近阅读了pytorch中lstm的源代码，发现其中有很多值得学习的地方。 首先查看pytorch当中相应的定义\begin{array}{ll} \\
i_t = \sigma(W_{ii} x_t + b_{ii} + W_{hi} h_{t-1} + b_{hi}) \\
f_t = \sigma(W_{if} x_t + b_{if} + W
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2023-08-10 13:27:58
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1. LSTM 网络基本原理
2. 使用 Python 包 torch 实现网络构建、训练与验证
使用Python构建LSTM网络实现对时间序列的预测1. LSTM网络神经元结构 LSTM网络 神经元结构示意图 \(t\)，LSTM网络神经元接收该时刻输入信息 \(x_t\)，输出此时刻的隐藏状态 \(h_t\
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2023-06-26 15:24:47
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CNN经过一些简单的调整就可以成为序列建模和预测的强大工具尽管卷积神经网络(CNNs)通常与图像分类任务相关，但经过适当的修改，它已被证明是进行序列建模和预测的有价值的工具。在本文中，我们将详细探讨时域卷积网络(TCN)所包含的基本构建块，以及它们如何结合在一起创建一个强大的预测模型。使用我们的开源Darts TCN实现，我们展示了只用几行代码就可以在真实数据集上实现准确预测。以下对
import numpy as npimport pandas as pdi
原创
2023-05-18 17:10:38
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基于pytorch框架的自定义LSTM结构
pytorch自定义LSTM结构（附代码）有时我们可能会需要修改LSTM的结构，比如用分段线性函数替代非线性函数，这篇博客主要写如何用pytorch自定义一个LSTM结构，并在IMDB数据集上搭建了一个单层反向的LSTM网络，验证了自定义LSTM结构的功能。@目录pytorch自定义LSTM结构（附代码）一、整
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2023-07-31 21:36:56
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