LSTM-ABKDE区间预测 | Matlab实现LSTM-ABKDE长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测
区间预测 | Matlab实现LSTM-ABKDE长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测
原创
2024-06-20 15:23:22
61阅读
快速梳理LSTM（Long Short-Term Memory）长短期记忆人工神经网络是对RNN的一种改进，可以有效解决RNN存在的长期依赖问题。下图展示了LSTM的网络结构，我们可以看到其中有许多奇怪的部分，被称之为“门”。下面就具体介绍一下遗忘门，输入门和输出门以及重要的细胞状态（Cell）。遗忘门遗忘门（Forget gate）顾名思义，是用来控制模型以多少比例或者说概率“遗忘”存贮在细胞\
转载
2021-04-21 10:57:34
3777阅读
2评论
train data file_num1 file_num2 type num5 20180927151119 1 1-100 holdsafetybelt_f6 20180927151505 2 101-200 holdsafetybelt_b 7 20180927151745 5 201-300
转载
2018-10-25 19:24:00
259阅读
2评论
Training iter #122180: Batch Loss = 0.516407, Accuracy = 0.8109999895095825
转载
2019-04-28 14:21:00
144阅读
2评论
LSTM 针对RNN网络中存在的问题，我们升级出LSTM网络。 核心是控制参数Ct如何更新。 LSTM可以做自然语言处理，序列化预测的问题。
原创
2021-07-22 09:53:50
347阅读
LSTM
原创
2021-08-02 15:24:14
510阅读
1.原始RNN的问题 RNN 面临的较大问题是无法解决长跨度依赖问题，即后面节点相对于跨度很大的前面时间节点的信息感知能力太弱 。 如 图 2.1.1( 图 片 来 源 :https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29)中的两句话：左上角的句子中 sky 可以由较短跨度
转载
2020-08-27 11:14:00
250阅读
点赞
2评论
LSTM网络LSTM网络和传统MLP是不同的。像MLP，网络由神经元层组成。输入数据通过网络传播以进行预测。与RNN一样，LSTM具有递归连接，使得来自先前时间步的神经元的先前激活状态被用作形成输出的上下文。和其他的RNN不一样，LSTM具有一个独特的公式，使其避免防止出现阻止和缩放其他RNN的问题。这，以及令人影响深刻的结果是可以实现的，这也是这项技术得以普及的原因。RNNs一直以来所面临的一个
转载
2024-02-19 11:40:37
262阅读
目标本文的目标是解释一个可用于构建基本LSTM模型的简单代码。我不会讨论和分析结果。这只是为了让您开始编写代码。设置环境我将在本文中使用python编写LSTM代码。环境设置如下：我建议您下载pycharm IDE并通过IDE将Tensorflow和所有其他库下载到您的项目中。您可以按照以下步骤设置环境。下载PyCharm IDE创建一个项目将Tensorflow，NumPy，SciPy，scik
转载
2023-10-14 22:03:41
164阅读
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
转载
2023-06-25 13:04:32
494阅读
PERFORMANCE ON TEST SET: Batch Loss = 0.6423985362052917, Accuracy = 0.9051185846328735 Training iter #584292: Batch Loss = 0.357018, Accuracy = 0.966
转载
2019-04-07 20:52:00
163阅读
2评论
LSTM的介绍，通俗易懂：https://zhuanlan.zhihu./p/32085405 keras LSTM实战：Keras进行LSTM实战
原创
2022-01-17 16:30:45
211阅读
1.入门必看：万字长文带你轻松了解LSTM全貌 https://mp.weixin.qq.com/s?_
原创
2022-10-13 10:10:32
209阅读
LSTM上节讲到的RNN循环神经网络有一个弊端，无法处理长距离依赖的问题，而RNN的变种长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，可以解决这个问题。 原始RNN的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。LSTM在此基础上又增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，称为单元状态(cell state)。 新增加的状态c，称为单元状态。我们
转载
2023-12-01 13:27:42
91阅读
一 、单向LSTM0.导入包import torch1.rnn = torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers)rnn = torch.nn.LSTM(10, 20, 2) #(input_size,hidden_size,num_layers)括号里面第一个参数input_size是输入向量的长度，第二个参数hidden_size是隐藏层向量
转载
2023-10-08 11:42:10
170阅读
之前讲过了tensorflow中CNN的示例代码，现在我们来看RNN的代码。不过好像官方只给了LSTM的代码。那么我们就来看LSTM吧。LSTM的具体原理就不讲了，可以参见深度学习笔记(五)：LSTM，讲的非常清楚。坦白说，这份写LSTM的代码有点难，倒不是说LSTM的原理有多难，而是这份代码中使用了大量tf提供的现成的操作函数。在精简了代码的同时，也增加了初学者阅读的难度。很多函数的用法我是去看
LSTM的参数解释LSTM总共有7个参数：前面3个是必须输入的1：input_size: 输入特征维数，即每一行输入元素的个数。输入是一维向量。如：[1,2,3,4,5,6,7,8,9]，input_size 就是92：hidden_size: 隐藏层状态的维数，即隐藏层节点的个数，这个和单层感知器的结构是类似的。这个维数值是自定义的，根据具体业务需要决定，如下图：input_size：就是输入层
转载
2023-08-06 13:59:19
485阅读
上面这篇长博文，作者真心花了很多心血来创作，写的详细，易懂，对于学习lstm有很大的帮助。 读完后我觉得要理解几个门的作用，文中作者提到的三个例子恰到好处。个人认为这三个例子是弄明白lstm的关键。忘记门： 作用对象：细胞状态 作用：将细胞状态中的信息选择性的遗忘 让我们回到语言模型的例子中来基于已经看到的预测下一个词。在这个问题中，细胞状态可能包含当前主语的类别，因此正确的代词可以被选择出来。当
转载
2024-08-08 23:34:26
67阅读
1.定义网络我们将构建一个LSTM神经网络，在可见层中具有1个输入时间步长和1个输入特征，在LSTM隐藏层中具有10个存储器单元，在完全连接的输出层中具有1个具有线性（默认）激活功能的神经元。 2.编译网络我们将使用具有默认配置和均方误差丢失函数的高效ADAM优化算法，因为它是回归问题。 3.适合网络我们将使网络适合1,000个时期，并使用等于训练集中模式数量的批量大小。我们还将关闭所有详细输出。
转载
2023-12-20 17:22:25
225阅读
