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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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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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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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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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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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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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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stride滑动步长是经验之谈 7x7的选择3x3的filter，当stride为2的时候输出为3x3为了利用边缘信息，需要填充Pad如图。 计算公式(不知道怎么插入公式)例如 输入32x32x3，用10个filter，滑动步长为1，填充pad为2 带入计算公式算的out为32x32，又有10个filter，于是输出32x32x10权值共享 特征图由10个32x32x1的特征图组成，即每个特征图上
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2023-07-05 21:57:25
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第四周：卷积神经网络Part3视频学习：循环神经网络1.绪论循环神经网络的基本应用：
语音问答、机器翻译、股票预测、作词机、作诗、图像理解、视觉问答等；循环神经网络与卷积神经网络：
循环神经网络：处理时序关系的任务；
卷积神经网络：输入与输出之间是相互独立的；2.基本组成结构基本结构：两种输入、两种输出、一种函数f被不断重复利用；模型所需要学习的参数是固定的；无论我们的输入长度是多少，我们只需要一
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2023-09-15 18:33:09
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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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神经网络学习小记录36——Keras实现LSTM学习前言什么是LSTM1、LSTM的结构2、LSTM独特的门结构3、LSTM参数量计算a、遗忘门b、输入门c、输出门d、全部参数量在Keras中实现LSTM实现代码 学习前言我死了我死了我死了！什么是LSTM1、LSTM的结构 我们可以看出，在n时刻，LSTM的输入有三个：当前时刻网络的输入值Xt；上一时刻LSTM的输出值ht-1；上一时刻的单元状
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2023-10-04 07:40:05
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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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#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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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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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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