目标检测作为一种经典CV任务，大致可以认为是三个子任务的集合：1. 确定目标大概位置；2. 分类出目标类别；3. 回归出检测框的宽高；这三种子任务分别需要对应损失函数的反传来学习。今天介绍的b-box回归损失函数主要是面向第三个子任务而设计的损失函数。1. IOU全称Intersection-Over-Union，即交并比。计算预测框和标注框(即GT框)的交并比，就可以知道它们的“贴合程度”好不好
回归预测 | MATLAB实现基于QPSO-BiLSTM、PSO-BiLSTM、BiLSTM多输入单输出回归预测
原创
2024-03-12 11:26:12
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【翻译自 ： How to Use Optimization Algorithms to Manually Fit Regression Models】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践
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2024-03-30 08:34:40
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Transformer-BiLSTM、Transformer、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN五模型多变量回归预测
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容
原创
2022-12-08 21:41:20
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今天BiLSTM的学习记录照着大牛的博客学习的，详细的内容可以看该大牛的介绍。''
原创
2023-03-02 08:39:11
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器
原创
2023-03-26 23:17:18
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回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测
原创
2024-03-12 10:52:11
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pytorch实现BiLSTM+CRF 网上很多教程都是基于pytorch官网例子进行的解读，所以我就决定看懂官网例子后自己再进行复现，这一篇是我对于官方代码的详细解读。理解LSTM 这一篇英文的LSTM文章写得真的很好，看了一遍以后就很轻松的捡起了遗忘的知识点 RNN RNN虽然可以帮我们联系之前的信息，但是相关信息之间的距离很大时RNN就不能那么有效的工作，这时就需要LSTM,L
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2024-05-23 12:19:31
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VMD-SSA-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM时间序列预测对比
# 实现PyTorch中的BiLSTM
## 1. 简介
在本文中，我们将学习如何在PyTorch中实现BiLSTM（双向长短时记忆网络）。BiLSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，它通过在时间上正向和反向运行两个LSTM层来捕捉上下文信息。这使得BiLSTM在很多自然语言处理（NLP）任务中表现出色，例如命名实体识别、情感分析和机器翻译等。
在本教程中，我们将使用PyTorch库来构建
原创
2023-08-25 16:51:36
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# PyTorch BiLSTM的实现教程
## 1. 流程概述
在本教程中，我们将一步步教你如何在PyTorch中实现一个双向长短期记忆网络（BiLSTM）。下面是整个实现过程的流程图。
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 输入数据
输入数据 --> 数据预处理
数据预处理 --> 构建词典
构建词典 --> 创建数据迭代器
原创
2023-08-16 08:00:35
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BO-CNN-BiLSTM回归预测 | MATLAB实现BO-CNN-BiLSTM贝叶斯优化卷积双向长短期记忆网络数据回归预测
时序预测 | Matlab实现EEMD-SSA-BiLSTM、EEMD-BiLSTM、SSA-BiLSTM、BiLSTM时序预测对比
原创
2024-03-11 14:59:30
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做了一段时间的Sequence Labeling的工作，发现在NER任务上面，很多论文都采用LSTM-CRFs的结构。CRF在最后一层应用进来可以考虑到概率最大的最优label路径，可以提高指标。一般的深度学习框架是没有CRF layer的，需要手动实现。最近在学习PyTorch，里面有一个Bi-LSTM-CRF的tutorial实现。不得不说PyTorch的tutorial真是太良心了，基本涵盖
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2024-01-29 13:21:08
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文章目录1 前言2 数据准备3 数据处理4 模型5 模型训练6 NER效果评估6 训练集流水线7 测试集流水线8 完整代码 1 前言 模型名：BiLSTM-CRF 论文参考：Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence TaggingNeural Architectures for Named Entity Recognition 使用数据集：https:
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2023-07-04 20:56:18
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# PyTorch中的BiLSTM和Attention机制
在自然语言处理（NLP）领域，序列数据的处理是一个重要的研究方向。BiLSTM（双向长短期记忆网络）和Attention机制是当前最流行的两个模型结构，在许多任务中都有卓越的表现。本文将介绍这两者的基本概念，并提供一个使用PyTorch实现的代码示例。
## BiLSTM简介
LSTM（长短期记忆网络）是一种对时间序列数据表现良好的
原创
2024-08-30 05:30:28
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# 使用 PyTorch 实现 BiLSTM 分类
在机器学习和自然语言处理（NLP）中，双向长短时记忆（BiLSTM）网络是一种常用的模型，特别适合处理序列数据。本文将逐步指导你如何使用 PyTorch 实现一个 BiLSTM 分类模型。我们将分为几个主要步骤：
## 流程概览
以下是我们实现 BiLSTM 分类的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-09-29 04:24:36
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## 如何在PyTorch中实现BiLSTM预测
在深度学习中，BiLSTM（双向长短期记忆网络）是一种强大的模型，用于处理序列数据。本文将指导你如何使用PyTorch实现BiLSTM预测。以下是整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------------
原创
2024-08-31 09:54:13
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## 使用BiLSTM模型进行股票预测
在金融领域，股票市场的波动一直是投资者关注的焦点。预测股票价格的准确性对于投资决策至关重要。近年来，随着深度学习技术的快速发展，越来越多的研究开始探索使用神经网络模型来预测股票价格。
在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch库中的BiLSTM模型来预测股票价格。BiLSTM是一种循环神经网络，可以从时间序列数据中捕捉到时间相关性。我们将使用历史股票价格
原创
2023-08-26 14:17:29
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