文章目录前言一、LSTM的手推过程二、LSTM代码实现1、PyTorch API实现2、代码逐行实现LSTM总结 前言LSTM是RNN的一个优秀的变种模型，继承了大部分RNN模型的特性，同时解决了梯度反传过程由于逐步缩减而产生的梯度消失问题。在本次学习中，展示了LSTM的手动推导过程，用代码逐行模拟实现LSTM的运算过程，并与PyTorch API输出的结果验证是否一致。一、LSTM的手推过程L
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2024-06-28 12:39:46
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LSTM总结目录（持续更新中背景知识LSTM算法训练技巧参考文献 背景知识： 循环神经网络是神经网络的一种，循环神经网络适合于解决序列问题。传统的神经网络不同层之间是全连接的， 而同一层内的神经元相互之间并无沟通。而在序列处理的过程中，前一阶段的输出会对下一阶段的输出产生影响。鉴于此，可以使用循环神经网络。循环神经网络不仅仅会接受上一层的输入，并且会接受上一时刻本层神经元的信息。循环神经网络可以有
LSTM单元结构图。前向传播：在Understanding LSTM Networks博客中已经详细得不能再详细的介绍了LSTM网络的前向传播过程。如果英文能力不是很好，也可以参考如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM_结构之法 算法之道-CSDN博客翻译过来的版本。也可以参考本文的简略解析。LSTM 的核心概念在于细胞状态以及“门”结构。细胞状态相当于信息传输的路径，让信息能在序列连中传递下
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2023-10-10 22:25:28
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一、LSTM原理介绍 RNN虽然理论上也能循环处理长序列，但是由于其结构简单，单元里面只是一个基于tanh激活函数的前馈网络在循环，对于长序列中的哪些信息需要记忆、哪些序列需要忘记，RNN是无法处理的。序列越长，较早的信息就应该忘记，由新的信息来代替，因为上下文语境意境发生了变化，既然RNN无法处理该忘记的信息，那么RNN就不能应用倒长序列中。 而LSTM之所以能够处理长的序列，是
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2024-01-28 00:33:24
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LSTMLSTM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。
原创
2021-07-05 11:27:12
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引言项目中原使用的文本对比算法是使用MD5 Hash的方法。MD5 Hash算法简单来说是指对于任何长度的文本都可生成一段128bit长度的字符串，相同文本生成的Hash字符串是相同的，因此可用来比较文本是否相同。但这种传统的Hash算法，对于文本的查找效率是很低的，另外文本间的相似度计算是很困难，因为即使改动文本的一个字符，得到的Hash结果也是完全不同的。因此在新项目中考虑用新的算法去做，对此
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2023-08-04 13:00:27
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HST-LSTM: A Hierarchical Spatial-Temporal Long-Short Term Memory Network for Location PredictionDejiang Kong and Fei WuZhejiang Universityhttps://www.ijcai.org/Proceedings/2018/0324.pdf定位技术有助于挖掘人物运动情况
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2023-10-31 14:49:26
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LSTM理解本文是对Nico’s blog Simple LSTM 翻译. 几个星期前，我在Github上发布了一些LSTM代码，以帮助人们了解LSTM在实现层面的工作方式。 前向传递在其他地方都有很好的解释并且很容易理解[可参考wangduo对LSTM翻译]，但是我自己导出了backprop方程，并且backprop代码没有任何解释。 这篇文章的目的是在LSTM的背景下解释所谓的反向传播。 注意
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2024-04-17 19:33:16
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LSTM是什么 LSTM即Long Short Memory Network，长短时记忆网络。它其实是属于RNN的一种变种，可以说它是为了克服RNN无法很好处理远距离依赖而提出的。 我们说RNN不能处理距离较远的序列是因为训练时很有可能会出现梯度消失，即通过下面的公式训练时很可能会发生指数缩小，让RNN失去了对较远时刻的感知能力。 解决思路 RNN梯度消失不应该是由我们学习怎么去避免，而
引言 本文为机器学习大作业选题——匈牙利水痘病例预测（Prediction of the Hungarian case of chicken pox）的LSTM解决方法，参与答辩并获得优秀，主要是使用LSTM对病例数进行时间序列预测，包含数据集、LSTM原理简述、代码及解析和结果展示四部分。所有文件如下&
1.软件版本matlab2021a2.本算法理论知识 长短时记忆模型LSTM是由Hoc
原创
2022-10-10 15:53:16
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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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1 简介为了解决短期负荷预测精度低,准确性差等问题,采用一种使用灰狼优化算法(GWO)优化长短期记忆网络(LSTM)的短期负荷预测模型.针对模型的参数较难选择的问题,利用GWO对LSTM模型参数寻优.通过实例验证了预测模型的有效性,结果表明GWO-LSTM比LSTM模型具有更好的效果.1.1 灰狼优化算法1.2 LSTM模型1.3 基于鲸鱼算法优化LSTM流程2 部分代码%% Get cuckoo
原创
2021-10-18 15:50:52
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1 简介 为了解决短期负荷预测精度低,准确性差等问题,采用一种使用灰狼优化算法(GWO)优化长短期记忆网络(LSTM)的短期负荷预测模型.针对模型的参数较难选择的问题,利用GWO对LSTM模型参数寻优.通过实例验证了预测模型的有效性,结果表明GWO-LSTM比LSTM模型具有更好的效果.1.1 灰狼优化算法1.2 LSTM模型1.3 基于鲸鱼算法优化LSTM流程2 部分代码%% G
原创
2022-01-09 18:45:40
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1 简介为了解决短期负荷预测精度低,准确性差等问题,采用一种使用鲸鱼优化算法(WOA)优化长短期记忆网络(LSTM)的短期负荷预测模型.针对模型的参数较难选择的问题,利用WOA对LSTM模型参数寻优.通过实例验证了预测模型的有效性,结果表明WOA-LSTM比LSTM模型具有更好的效果.1.1 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）1.2 LSTM模型1.3
原创
2021-10-05 22:19:47
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基于麻雀算法改进的LSTM分类算法文章目录基于麻雀算法改进的LSTM分类算法1.数据集2.LSTM模型3.基 *32。其中第2列为标签数据，包含两类标签。第3列到最后一列为特征数据。所以RF模型的数据输入维度为30;输出维度为1。2.LSTM模型LSTM请
原创
2023-05-04 12:02:27
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摘要：为了提高LSTM数据的分类预测准确率，对LSTM中的参数利用蜣螂搜索算法进行优化。
原创
2023-05-08 14:06:48
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LSTMLSTM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ta 在于细胞的状态整个
原创
2021-07-05 16:45:07
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1 简介基于精确的铁路客运量预测对于国家和企业的规划管理非常重要,为提高预测的精度,提出粒子群算法(PSO)与长短时记忆神经网络相结合的预测模型(PSO-LSTM).LSTM与传统的全连接神经网络不同,其避免梯度消失,具有记忆过去信息的能力.由于LSTM的神经元数量,学习率和迭代次数难以确定,利用IPSO对这些参数进行优化.将相关性分析得到的铁路营业里程,国家铁路客车拥有量,国内生产总值和年末总人
原创
2021-10-05 22:24:41
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1 简介 一种基于遗传算法优化LSTM神经网络的交通流预测方法,包括如下步骤:步骤S1,交通流数据采集,并进行数据归一化预处理,分为训练数据集和测试数据集;步骤S2,采用遗传算法优化LSTM神经网络预测模型的各个参数;步骤S3,输入遗传算法优化好的参数,训练数据集,进行LSTM神经网络预测模型的迭代优化;步骤S4,利用已训练好的LSTM神经网络模型对测试数据集进行预测,并评估模型误差.本发明利用
原创
2021-10-06 09:05:31
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