LSTM-Attention_51CTO博客

LSTM-Attention单维时间序列预测研究（Matlab代码实现）

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无人机

时间序列

数据

原创

matlab科研助手

2023-10-19 21:16:38

87阅读

基于遗传优化的LSTM-Attention一维时间序列预测算法matlab仿真

目录1.前言2.算法运行效果图预览3.算法运行软件版本4.部分核心程序5.算法仿真参数6.算法理论概述7.参考文献8.算法完整程序工程1.前言传统LSTM模型虽能捕捉时序依赖，但存在超参数依赖经验设置、长序列关键信息挖掘不足的问题。基于遗传优化的LSTM-Attention算法通过Attention机制强化关键时序特征的权重，再利用遗传算法（G

#lstm

#人工智能

#LSTM-Attention

#时间序列预测

#遗传优化

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互联网小墨风

18天前

398阅读

pytorch attention lstm

PyTorch Attention LSTM: 用于序列建模的强大网络 # 引言深度学习在自然语言处理和序列建模领域取得了巨大的突破。其中，长短期记忆网络（LSTM）是一种非常受欢迎的神经网络架构，它可以在处理序列数据的任务中表现出色。然而，LSTM模型在处理长序列时存在一些挑战，其中包括如何有效地捕捉序列中重要的上下文信息。为了应对这个问题，注意力机制（Attention）被引入到LSTM

数据

建模

自然语言处理

原创

mob64ca12d26eb9

2023-09-09 07:24:55

188阅读

cnn attention lstm

作者：William Falcon 导读之前通过动画介绍了RNN，介绍了attention，那么，今天再用动画给大家介绍下如何在RNN中使用attention来构建transformer。给你的神经网络增加注意力机制有点像想在工作的时候睡个午觉。你知道这样对你更好，每个人都想做，但是每个人都害怕。我今天的目标是不做任何假设，用动画来解释细节，让数学再次变得伟大！循环神经网络(RNN)RNNs

cnn attention lstm

编码器

权重

神经网络

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技术极客侠

2024-10-25 15:14:45

73阅读

加入attention 机制的LSTM pytorch 基于attention的lstm

导读目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门，是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果。这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示，对于长度较短的输入序列而言，该模型能够学习出对应合理的向量表示。然而，这种模型存在的问题在于：当输入序列非常长时，模型难以学到合理的向量表示。在这篇博文中，我们将探索加入LSTM/RNN模型中的atten

编码器

神经网络模型

语音识别

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mob64ca1411a6fc

4月前

383阅读

锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于LSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测

锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于LSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测

matlab

lstm

人工智能

LSTM-Attention

锂电池剩余寿命预测

原创

机器学习之心

2024-08-19 10:22:34

353阅读

LSTM Attention代码pytorch

# 如何在PyTorch中实现LSTM Attention机制 LSTM（长短期记忆网络）是一种用于处理序列数据的深度学习模型。而Attention机制让模型在处理序列时能够聚焦于输入数据中的关键部分。本文将指导你如何使用PyTorch实现LSTM和Attention的结合。 ## 流程概述我们将整个实现过程分为以下几步： | 步骤 | 描述

数据

ci

python

原创

mob64ca12e4d52e

2024-10-27 05:18:33

616阅读

cnn lstm pytorch实现 pytorch lstm attention

这篇博客是对https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html#sphx-glr-intermediate-seq2seq-translation-tutorial-py中一些问题的解惑，可以配合使用，有其他不理解的也欢迎讨论。原实验运行在老版本的python和torch上，在当前版本已经做不到

cnn lstm pytorch实现

ci

权重

词向量

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代码探险家

2023-10-27 18:33:18

213阅读

lstm cnn python 代码 lstm attention pytorch

Bi-LSTM（attention）代码解析——基于Pytorch以下为基于双向LSTM的的attention代码，采用pytorch编辑，接下来结合pytorch的语法和Attention的原理，对attention的代码进行介绍和解析。import torch import numpy as np import torch.nn as nn import torch.optim as opti

lstm cnn python 代码

神经网络

全连接

父类

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编程梦想实现家

2023-09-05 22:18:59

293阅读

LSTM中添加attention机制pytorch lstm调用

0、开始训练之前先要做些什么？在开始调参之前，需要确定方向，所谓方向就是确定了之后，在调参过程中不再更改1、根据任务需求，结合数据，确定网络结构。例如对于RNN而言，你的数据是变长还是非变长；输入输出对应关系是many2one还是many2many等等，更多结构参考如下非RNN的普通过程，从固定尺寸的输入到固定尺寸的输出（比如图像分类）输出是序列（例如图像标注：输入是一张图像，输出是单

归一化

数据

数据集

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mob64ca13f9a97c

2023-11-15 17:31:38

235阅读

pytorch LSTM 返回值 pytorch lstm attention

? 本文实现了带有Attention机制的Seq2Seq，并实现了其内部的LSTM encoder&decoder的多层或双向结构。（decoder单向，因为它要输出正确顺序的序列）⭐ Seq2Seq原理学习（包含attention机制的讲解）参考这篇：点击进入 Seq2Seq原理也十分简单，就是由两个LSTM组成：一个作为encoder，一个作为Decoder。比如在机器翻译任务

pytorch LSTM 返回值

Seq2Seq

NLP

深度学习

机器翻译

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mob64ca13ff5b03

2024-04-29 19:43:13

35阅读

LSTM attention 时序预测 pytorch

# LSTM Attention 时序预测 PyTorch 实现指南 ## 引言 LSTM（长短期记忆）模型是一种常用的循环神经网络（RNN）模型，而注意力机制能够提高模型对关键信息的关注程度。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现 LSTM Attention 模型来进行时序预测。我们假设读者已经对 Python 和 PyTorch 有一定的了解。 ## 整体流程下面是整个实现过程的步骤

数据集

python

数据

原创

mob649e816347dd

2023-12-14 07:06:29

756阅读

时间序列lstm attention pytorch

一、前言时序图是一种强调消息时序的交互图，他由对象（Object）、消息（Message）、生命线（Lifeline）和 Combined Fragments 组成，它主要描述系统中对象和对象之间的交互，它将这些交互建模成消息交换。时序图将交互关系展示成了一个平面二维图，其中纵向标示时间轴，时间沿竖线从上向下进行。横向轴标示了交互中各各个对象。对象的的用生命线表示。消息从一个对象的生

发送消息

时序图

建模

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GhostLover

2024-10-30 17:19:17

19阅读

lstm attention pytorch 时间序列

# 使用LSTM和Attention进行时间序列预测在时间序列预测领域，长短期记忆网络（LSTM）是一种常用的神经网络模型，它可以捕捉序列中的长期依赖关系。然而，传统的LSTM模型并不能很好地处理序列中的关键信息，因此引入了注意力机制（Attention）来提升模型的性能。本文将介绍如何使用PyTorch实现LSTM和Attention模型，并应用于时间序列预测问题。 ## LSTM模型

时间序列

python

权重

原创

mob64ca12eb3858

2023-12-27 07:44:12

253阅读

pytorch多层lstm如何定义 pytorch lstm attention

直接看模型部分代码。class BiLSTM_Attention(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_hiddens, num_layers): super(BiLSTM_Attention, self).__init__() # embedding之后的shape: t

pytorch多层lstm如何定义

权重

相似度

初始化

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云中谁寄锦书来

2023-08-02 00:30:27

81阅读

attention的pytorch lstm 写法 pytorch lstm参数

本文主要依据 Pytorch 中LSTM官方文档，对其中的模型参数、输入、输出进行详细解释。目录基本原理模型参数 Parameters 输入Inputs: input, (h_0, c_0) 输出Outputs: output, (h_n, c_n)变量Variables

pytorch

lstm

html5

默认值

权重

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mob64ca13fb6939

2023-08-31 19:44:20

131阅读

LSGANS 代码pytorch lstm attention pytorch

Pytorch学习笔记6——时间序列判断态度的二分类问题：对于长句子不适合，因此需要权值共享：对于某一层：上一步输出作为下一步输入，存储语境信息：自我更新语境信息ht ht是最后一次送入得到的memory语境信息。【1，3，10】 out是所有h的聚合信息。【5，3，10】单层RNN实现时间序列预测（波形预测）RNN的梯度弥散与梯度爆炸gradient clipping 方法解决梯度爆炸

LSGANS 代码pytorch

pytorch

学习

rnn

lstm

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mob64ca14122c74

2024-01-03 10:17:55

49阅读

LSTM+attention代码原理详解

class lstm(torch.nn.Module): def __init__(self, output_size, hidden_size, embed_dim, sequence_length): sup

权重

git

数据

原创

AI韬哥

2023-05-18 17:21:37

741阅读

lstm attention 一维分类 pytorch

# 实现 LSTM Attention 一维分类的 PyTorch 教程在神经网络领域，LSTM（长短期记忆网络）与注意力机制（Attention）结合，可以有效提升序列数据处理的性能，尤其在一维分类任务中表现尤为突出。本文旨在引导刚入行的小白，通过流程图和示例代码来实现 LSTM Attention 一维分类模型。 ## 流程步骤以下是实现 LSTM Attention 一维分类的简要

数据

python

损失函数

原创

mob64ca12e20c7d

2024-09-28 06:02:27

90阅读

lstm是rnn加attention吗

个人见解，大家看看，问题有则改之，共同进步，学习过程中参考的文章均超链接到原文了 RNN的应用场景主要是用来处理大量的输入序列集数据的，传统神经网络采用输入层-隐含层-输出层（InputLayer-Hidden Layer-Output Layer）各层之间全连接，层内节点无连接；而在RNN中，隐含层之间是存在一定的连接的，这意味着每一个输出和上一个输出之间是存在一定联系的，具体的表现就是网络会

lstm是rnn加attention吗

权值

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应用场景

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gjnet

7月前

34阅读

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LSTM-Attention

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