长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）使用kears搭建网络进行数据训练并预测，可视化结果，gpu加速
长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）使用kears 搭建一个LSTM预测模型，使用2022年美国大学生数学建模大赛中C题中处理后的BTC比特币的数据进行数据训练和预测。这篇博客包含两
原创
2022-03-28 17:33:49
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# LSTM情感分析在Python中的应用
## 前言
情感分析是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在从文本中提取情感信息，如正面、负面、中性等。在Python中，我们可以使用LSTM（长短期记忆）神经网络来实现情感分析。本文将介绍LSTM的基本原理，并给出一个简单的示例代码。
## LSTM简介
LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过使用门控单元来解决传统RNN中的梯度消失和梯度
原创
2023-08-27 12:37:54
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在介绍Pytorch实现MNIST手写数字识别之前，先来了解下训练一个网络的步骤。一.数据预处理二.定义网络三.定义损失函数与优化方式四.训练模型五、运行测试集观察效果六、保存模型 一、数据预处理数据处理这一块，PyTorch使用了torchvision来完成数据的处理，只实现了一些数据集的处理，如果处理自己的工程则需要修改增加内容。import torchvision
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情感分析简介：情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述，分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪。原理 比如这么一句话：“这手机的画面极好，操作也比较流畅。不过拍照真的太烂了！系统也不好。” ① 情感词 要分析一句话是积极的还是消极的，最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词，积极的情感词比如：赞，好，顺手，华丽等，消极情感词比如：差，烂，坏，坑爹等。出现一个积极词就+1，出现一个
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2023-09-12 14:44:12
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今天是分布式系统的第九篇文章。今天给大家分享的内容是LSM树，它的英文是Log-structed Merge-tree。看着有些发怵，但其实它的原理不难，和B树相比简直算是小儿科了。并且这也是一个非常经典的数据结构，并且在大数据系统当中有非常广泛的应用。有许多耳熟能详的经典系统，底层就是基于LSM树实现的。因此，今天就和大家一起来深入学习一下它的原理。背景知识首先，我们先从背景知识开始。我们之前介
原创
2020-12-05 20:12:24
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今天是分布式系统的第九篇文章。今天给大家分享的内容是LSM树，它的英文是Log-structedMerge-tree。看着有些发怵，但其实它的原理不难，和B树相比简直算是小儿科了。并且这也是一个非常经典的数据结构，并且在大数据系统当中有非常广泛的应用。有许多耳熟能详的经典系统，底层就是基于LSM树实现的。因此，今天就和大家一起来深入学习一下它的原理。背景知识首先，我们先从背景知识开始。我们之前介绍
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2021-04-29 20:25:10
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时间序列确定性时间序列分析方法移动平均法简单移动平均法加权移动平均法趋势移动平均法指数平滑法一次指数平滑法二次指数平滑法三次指数平滑法差分指数平滑法一阶差分指数平滑法二阶差分指数平滑法具有季节性特点的时间序列的预测平稳时间序列模型时间序列的基本概念ARMA模型的构建及预测ARMA模型构建ARMA(p , q)序列的预报时间序列的Matlab相关工具箱及命令 参考材料：《数学建模算法与应用（第二
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2024-04-19 09:27:47
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今天是分布式专题的第10篇文章，我们继续来聊聊LSMT这个数据结构。LSMT是一个在分布式系统当中应用非常广泛，并且原理直观简单的数据结构。在上一篇文章当中我们进行了详细的讨论，有所遗忘或者是新关注的同学可以点击下方的链接回顾一下上一讲的内容。分布式——吞吐量巨强、Hbase的承载者 LSMTleveldb简介上一篇的内容我们介绍的算是最基础版本的LSMT，在这一篇当中，我们来具体看下levelD
原创
2020-12-05 20:07:57
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今天是分布式专题的第10篇文章，我们继续来聊聊LSMT这个数据结构。LSMT是一个在分布式系统当中应用非常广泛，并且原理直观简单的数据结构。在上一篇文章当中我们进行了详细的讨论，有所遗忘或者是新关注的同学可以点击下方的链接回顾一下上一讲的内容。分布式——吞吐量巨强、Hbase的承载者LSMTleveldb简介上一篇的内容我们介绍的算是最基础版本的LSMT，在这一篇当中，我们来具体看下levelDB
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2021-04-29 21:52:13
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论文解读：《RECURRENT NEURAL NETWORK REGULARIZATION》1.RNN简介2.LSTM 网络3.论文解读3.1 文章概述3.2 介绍（RNN详情见上文）3.3 相关工作3.3.1 LSMT单元3.3.2 具有 Dropout 的正则化3.4 实验3.4.1 语言建模3.4.2 语音识别3.4.3 机器翻译3.4.4 图像字幕3.5 结论参考： 1.RNN简介RNN
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2023-12-11 12:21:37
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HBase的设计目标是海量，高吞吐存储。数据在底层是基于LSMT那一套的实现(当然分了很多region，支持分布式)。简单来说，要维护一套memstore + 可分裂的filestore的存储，差不多就是：新数据写入/更改先写入WAL，然后进入memstorememstore满了就进filestorefilestore太大了就分裂而这一套机制实现的单位是column family——每个colum
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2023-09-04 15:27:28
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循环神经网络实现文本情感分类目标知道LSTM和GRU的使用方法及输入输出的格式能够应用LSTM和GRU实现文本情感分类1. Pytorch中LSTM和GRU模块使用1.1 LSTM介绍LSTM和GRU都是由torch.nn提供通过观察文档，可知LSMT的参数，torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first,dropout,bi
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2024-09-06 23:56:51
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LSMT层可以在troch.nn模块中找到LSTM类lstm = torch.nn.LSTM(*paramsters)1、__init__方法 首先对nn.LSTM类进行实例化，需要传入的参数如下图所示： 一般我们关注这4个：
input_size表示输入的每个token的维度，也可以理解为一个word的embedding的维度。
hidden_size表示隐藏层也就是记忆单元C的维度，也可以理解
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2023-08-17 11:36:26
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经过两天的折磨，终于把循环神经网络搞明白了.上两张图:RNN的最好解释，在一位博主看到的。双向循环神经网络图：其表示隐藏层的 不仅会收到到t-1时刻的影响，也会手打t+1时刻的影响， 变长输入的句子编码成定长的变量-----变长的输入句子编码成变长的变量LSMT--->门函数-->梯度下降---->损失函数损失函数又叫代价函数，f(x)会得到与真实的Y相近的值，如果(f
在循环神经网络中计算梯度。特别是，我们还发现矩阵连续乘积可以导致梯度消失或者梯度爆炸。我们可能会遇到这样的情况——一些词元没有相关的观测值。例如，在解析网页时，可能有一些辅助HTML代码与评估网页上传达的情绪无关。我们希望有一些机制来跳过隐状态表示中的此类词元。在学术界已经提出了许多方法来解决这个问题。其中最早的方法是"长－短期记忆"（longshorttermmemory,LSMT），这个我们之
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精选
2022-02-12 02:05:18
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今天是分布式专题的第14篇文章，我们一起来看看NoSQL数据库。其实我很早就想写写分布式数据库相关的文章，既是我现在正在学习的，也是我很感兴趣的内容。但是谈到分布式数据库，会涉及很多相关的技术细节，等把相关的一些细节写明白的时候，已经十几篇文章过去了XD。所以如果想要了解B/B+树、LSMT、CAP等技术细节的，可以翻翻之前的文章。今天我们来聊聊NoSQL这个概念。noSQL的大概意思noSQL现
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2020-12-04 22:01:23
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今天是分布式专题的第14篇文章，我们一起来看看NoSQL数据库。其实我很早就想写写分布式数据库相关的文章，既是我现在正在学习的，也是我很感兴趣的内容。但是谈到分布式数据库，会涉及很多相关的技术细节，等把相关的一些细节写明白的时候，已经十几篇文章过去了XD。所以如果想要了解B/B+树、LSMT、CAP等技术细节的，可以翻翻之前的文章。今天我们来聊聊NoSQL这个概念。noSQL的大概意思noSQL现
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2021-04-29 23:32:57
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