Abstract非线性自回归外生(NARX)模型是根据一个时间序列以前的值以及多个驱动(外生)序列的当前值和过去值来预测时间序列当前值的模型，已经研究了几十年。尽管已经开发了各种各样的NARX模型，但很少有模型能够恰当地捕获长期的时间依赖关系，并选择相关的驱动序列进行预测。针对这两个问题，本文提出了一种基于双阶段注意力机制的递归神经网络(DA-RNN)。在第一个阶段，我们引入一个输入注意机制，通过
一.RNN 和 LSTM 回顾 1.RNN (1) RNN 原理 循环神经网络英文是 Recurrent NeuralNetworks，简称 RNN。假设有一组数据 data0、data1、data2、data3，使用同一个神经网络预测它们，得到对应的结果。如果数据之间是有关系的，比如做菜下料的前后 ...
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2021-09-20 14:56:00
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本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测。
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2021-09-11 10:57:00
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在处理时序数据，已经有RNN循环神经网络和GRU神经网络两个比较经典的网络。当然还有一种LSTM神经网络，长短期记忆神经网络。 从发展历史来看，是现有LSTM再有GRU的，但是从复杂度来看，LSTM比GRU更加复杂。先来回忆一下GRU，其有两个门（更新门和重置门），有一个记录历史信息的向量。 而LSTM就更加复杂了，无论是在门的数量上还是记录历史信息的向量上。LSTM神经网络其一共有3个门，2个状
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2023-07-28 19:26:08
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递归神经网络在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻，每一次都只会关注当前时刻的处理。举个例子来说，我们想对一部影片中每一刻出现的事件进行分类，如果我们知道电影前面的事件信息，那么对当前时刻事件的分类就会非常容易。实际上，传统神经网络没有记忆功能，所以它对每一刻出现的事件进行分类时不会用到影片已经出现的信息，那么有什么方法可以让神经网络能够记住这些信息呢
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2023-07-28 11:11:45
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RNN简介 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。RNN的网络结构1、循环神经网络的经典结构 从网络结构上，循环神经网络会记忆之前的信息，并利用之前的信息影响后面节点的输出。 参数共享思想：由于模块A中的运算和变量在不同时刻是相同的，因此循环神经网络理论上可以看作是同一神经网络被无限复制的结果。循环神经网络在不同的位置共享参数，从而使有限的参数处理任意长度的序列。2、循环神经网络按时间
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2023-06-30 21:33:46
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LSTM（Long Short-Term Memory）LSTM出现背景：由于RNN存在梯度消失的问题，很难处理长序列的数据。为了解决RNN存在问题，后续人们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM，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。 LSTM模型是RNN的变体，它能够学习长期依赖，允许信息长期存在。举个例子来讲：比如人们读文章的时候，人们会根据已经阅读过的内容来对
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2023-09-26 10:36:00
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⛄ 内容介绍强风引起的输电线振动是影响电能传输安全的主要气 象灾害之一 。高压输电塔线兼具高耸结构和大跨结构的 特点使得其对于风载荷非常敏感，并且由于输电塔线通常分 布在野外，所以对输电塔线周围的风速情况进行长时间的实 时监测存在较大困难。为输电塔线体系建立风速预测模型可以给输电塔线的结构设计提供参考依据，并且也可以给电力维护人员留出充足的时间来确
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 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
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2023-11-03 13:06:08
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# LSTM神经网络预测MATLAB实现流程
## 1. 概述
LSTM (Long Short-Term Memory) 神经网络是一种循环神经网络 (RNN) 的变体，主要用于处理和预测时间序列数据。本文将介绍如何使用MATLAB实现LSTM神经网络进行时间序列预测。
## 2. LSTM神经网络实现步骤
下表展示了实现LSTM神经网络预测MATLAB的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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LSTM的学习
学习目标：1·理解什么是人工神经网络。
2·深入理解LSTM（长短期记忆网络）
3·Code浅析人工神经网络：在谈人工神经网络模型之前我们先来了解一下生理上的神经网络。 下面是一张对比图： Neural Science Computer Science 人工神经网络实际上是模仿人类的神经元网络的搭建，就像最初图灵模型也是基于人类运算行为而提出的一个模型。 在
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2023-09-02 13:25:50
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LSTM什么是LSTM模型定义RNN简介LSTM模型的数学原理LSTM模型的应用应用场景pytorch实现模型的改进评价LSTM模型 什么是LSTM模型定义LSTM全称是长短期记忆网络，是一种机器学习算法，属于机器学习监督学习领域，是RNN(Recurrent Neural Network)的一个分支种类。RNN简介RNN中文名叫循环神经网络或递归神经网络，主要指已经通过网络得到输出的信息，不会
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2023-10-03 19:43:05
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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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文章目录1. 神经网络基础2. RNN 循环神经网络2.1 背景与概念2.2 RNN基本方法2.3 拓展3. LS
原创
2023-06-02 18:23:13
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Pytorch教程目录Torch and Numpy变量 (Variable)激励函数关系拟合（回归）区分类型 (分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络 CNN目录Pytorch教程目录什么是循环神经网络 RNN (Recurrent Neural Network)RNN 的用途序列数据处理序列数据的神经网络RNN 的应用什么是 LSTM 循环神经网络RNN 的弊端LSTM什么是循环神经网络 RNN (Recurrent Neural Netwo
原创
2021-07-09 14:54:04
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# LSTM神经网络模型和RNN特点
在深度学习领域，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）是常用的两种模型。它们都是用于处理序列数据的神经网络，但在一些方面有所不同。
## RNN特点
RNN是一种具有循环连接的神经网络，可以处理序列数据，如时间序列数据、自然语言文本等。它的主要特点包括：
- **循环连接**：RNN中的神经元可以将当前输入和上一时刻的输出作为输入，通过循环
大家好，我是半虹，这篇文章来讲长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM)文章行文思路如下：首先通过循环神经网络引出为啥需要长短期记忆网络然后介绍长短期记忆网络的核心思想与运作方式最后通过简短的代码深入理解长短期记忆网络的运作方式长短期记忆网络可以看作是循环神经网络的改进版本，想要理解长短期记忆网络，首先要了解循环神经网络由于我们之前已详细介绍过循环神经网络，所以这
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2023-10-26 20:44:02
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目录1. 随机梯度下降2. 激活函数3. 训练数据初始化4. (W，b)的初始化5 *.Batch normalization 6*.目标函数选择7*. 参数更新策略8*. 训练建议1. 随机梯度下降 （1）不用每输入一个样本就去变换参数，而是输入一批样本（叫做一个BATCH或MINI-BATCH），求出这些样本的梯度平均值后，根据这个平均值改变参数。（2）在神经网络训练中，B
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2023-06-16 19:05:05
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时序预测一直是比较重要的研究问题，在统计学中我们有各种的模型来解决时间序列问题
原创
2022-05-18 09:10:30
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循环神经网络1.循环神经网络的定义循环神经网络是一种对序列数据建模的神经网络。RNN不同于前向神经网络，它的层内、层与层之间的信息可以双向传递，更高效地存储信息，利用更复杂的方法来更新规则，通常用于处理信息序列的任务。RNN在自然语言处理、图像识别、语音识别、上下文的预测、在线交易预测、实时翻译等领域得到了大量的应用。2.循环神经网络的结构 左侧从下到上是输入层->隐藏层->输出层，右
