1 简介2 问题3 数据分析4 数据处理5 lstm模型6 训练模型7 预测结果 详细代码见github: https://github.com/pjgao/lstm_helloworld/1 简介针对时间序列预测问题传统方法如ARIMA算法来拟合序列，综合考虑趋势、循环、季节等因素。 随着深度学习的飞速发展，基于RNN的方法在时间序列中的应用越来越广泛。 本文使用air passenger
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2024-03-26 11:15:21
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背景首先问大家一个问题，什么是自动驾驶车辆的最大挑战？答案是理解行人的运动并且预知行人之后的轨迹。人类的运动可以被认为是多模态性的，即人类有可能在任何给定的时刻向多个方向移动。而这种行为是自动驾驶汽车面临的最大挑战之一，因为它们的行驶路线受人的影响很大。在本篇博客中，主要介绍几种经典的轨迹预测网络。SS-LSTM: Social-Scene-LSTM该文是比较早的用了多个模态的信息输入来预测人类的
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2024-05-08 15:59:35
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时间序列预测（四）—— LSTM模型模型原理 LSTM（Long-short time memory，LSTM）模型，亦即是长段时间模型。LSTM的原理这篇博客讲的十分的清楚，建议英语好的小伙伴直接去看原文，我这里就大致的翻译精简一下。 人类天生具备的一个能力就是记忆的持久性，可以根据过往经验，从而推断出当前看到的内容的实际含义。如看电影的时候可以通过先前时间去推断后续事件；看一篇文章的时候
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2023-10-27 15:04:14
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使用LSTM网络做预报(Forecast)在一次小小的比赛中需要做趋势预测，当时找了很多种方法，最后也对LSTM的使用做出一定的研究，现在大多数能找到的都是Predict，对于Forecast的做法虽然找到了原理，但由于各种原因自己未能很好写出。最后是完成了，这里也做一个小小的记录。LSTM完全不想解释，因为只是调包侠，原理还不懂，调参都是手动调的，很离谱。代码导入基础模块，preprocessi
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2024-04-07 14:23:43
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matlab深度学习之LSTM利用历史序列进行预测clc
clear
%% 加载示例数据。
%chickenpox_dataset 包含一个时序，其时间步对应于月份，值对应于病例数。
%输出是一个元胞数组，其中每个元素均为单一时间步。将数据重构为行向量。
data = chickenpox_dataset;
data = [data{:}];
figure
plot(data)
xl
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2024-08-09 00:08:42
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一、LSTM处理回归问题 使用create_dataset()函数来生成数据集，利用本月人数来预测下月人数。 使用Scikit-Learn中的MinmaxScaler预处理类对数据集进行归一元处理，将数据缩放到0~ 1. LSTM是输入数据具有以下形式的特定阵列结构：[样本，时间步长，特征]。在create_dataset()函数中生成的数据集采用以下形式：[样本，特征]，使用numpy
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2024-03-18 09:16:09
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文章目录LSTM 时间序列预测股票预测案例数据特征对收盘价(Close)单特征进行预测1. 导入数据2. 将股票数据收盘价(Close)进行可视化展示3. 特征工程4. 数据集制作5. 模型构建6. 模型训练7. 模型结果可视化8. 模型验证完整代码 LSTM 时间序列预测股票预测案例数据特征Date：日期Open：开盘价High：最高价Low：最低价Close：收盘价Adj Close：调整后
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2023-09-15 23:09:15
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目录I. 前言II. 原理InputsOutputsbatch_first输出提取III. 训练和预测IV. 源码及数据 I. 前言前面几篇文章中介绍的都是单向LSTM，这篇文章讲一下双向LSTM。II. 原理关于LSTM的输入输出在深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）中已经有过详细叙述。关于nn.LSTM的参数，官方文档给出的解释为： 总共有七个参
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2023-08-01 20:24:33
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文章简介：LSTM 思路LSTM 的前向计算LSTM 的反向传播LSTM长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题，目前比较流行。长短时记忆网络的思路：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。 再增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，称为单元状态(
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2024-04-25 11:10:35
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# 使用PyTorch实现LSTM回归预测
LSTM（长短期记忆网络）是一种广泛用于时间序列预测的深度学习模型。其中，回归预测是指对某个连续值进行预测，比如股票价格、温度变化值等。这篇文章将帮助您实现一个简单的LSTM回归模型，并通过PyTorch来构建。
## 流程概述
在实现LSTM回归预测之前，我们需要明确实现过程的步骤。下面是一个简要的流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-26 05:04:27
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## LSTM回归预测PyTorch
近年来，深度学习作为人工智能领域的重要分支，已经在各个领域取得了很大的突破。其中，长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），被广泛应用于序列数据的建模和预测。本文将介绍如何使用PyTorch来实现LSTM回归预测模型，并给出相应的代码示例。
原创
2023-12-27 05:23:55
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# 使用LSTM进行回归预测的PyTorch实践
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），它能够捕捉序列数据中的长距离依赖关系。在金融预测、气象监测、自然语言处理等领域，LSTM的强大能力得到了广泛应用。本文将通过一个简单的示例向您介绍如何在PyTorch中实现LSTM回归预测，提供详细的代码和解释。
## 1. LSTM简介
LSTM是一种能够学习时间序列中长短期依赖
6. 使用LSTM递归神经网络进行时间序列预测任务： 建立循环网络， 对时间序列的数据进行学习预测数据集： 1949年1月至1960年12月，即12年，144次数据记录， 每个月飞机的乘客数量。数据形式如下： 一.LSTM回归网络 ## 2019.11.1# time_step = 1 lstm-cell个数# n_inputs = 1 输入大小， 也就是look-back
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2024-03-26 16:05:43
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文章目录基本简介模型构建与编译区别 cell state 和 hidden statekeras 中设置两种参数的讨论完整代码： 基本简介LSTM_learn 使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现数据 数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题 关于此处模型构建，只对keras部分代码做重点的介绍模型构建与编译def build_model
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2024-04-11 10:51:06
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一、RNN的长期依赖问题在上篇文章中介绍的循环神经网络RNN在训练的过程中会有长期依赖的问题，这是由于RNN模型在训练时会遇到梯度消失(大部分情况)或者梯度爆炸(很少，但对优化过程影响很大)的问题。对于梯度爆炸是很好解决的，可以使用梯度修剪(Gradient Clipping)，即当梯度向量大于某个阈值，缩放梯度向量。但对于梯度消失是很难解决的。所谓的梯度消失或梯度爆炸是指训练时计算和
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2023-12-19 17:33:04
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文章目录基本知识二分类算法——Logistic回归起源Logistic分布二分类的Logistic回归logistic模型的特点似然函数最大似然估计法代码实现 基本知识1.监督学习分为回归问题与分类问题； 2.回归问题输出连续的变量，而分类问题输出离散的变量； 3.回归，指研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法二分类算法——Logi
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2024-02-22 11:32:07
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# PyTorch中的LSTM回归预测实现指南
在机器学习和深度学习的领域中，LSTM（长短期记忆网络）被广泛应用于序列数据预测任务。本文将带你逐步实现一个基于PyTorch的LSTM回归预测模型，主要流程如下所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据预处理：加载数据并进行标准化 |
| 2 | 创建 LSTM 模型 |
| 3 | 定义
# 用 Python 实现 LSTM 回归预测模型
LSTM（长短期记忆网络）是一种处理序列数据的循环神经网络（RNN），它被广泛用于时间序列预测、自然语言处理等任务。本文将详细介绍如何使用 Python 实现一个简单的 LSTM 回归预测模型。通过以下流程图，我们将清晰地看到步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 数据准备与预处理 |
| 2
原创
2024-09-29 03:50:49
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PyTorch 学习笔记这篇文章是我学习 PyTorch 过程中所记录的学习笔记汇总，包括 25 篇文章，是我学习 PyTorch点击查看在线电子书：https://pytorch.zhangxiann.com/学习笔记的结构遵循课程的顺序，共分为 8 周，循序渐进，力求通俗易懂。代码配套代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice所有代码均在
时间： 2022年4月1日内容：学习MM SegmentationMM Segmentation 介绍和理解MM Segmentation 利用注册器和配置文件，实现了 可拓展性 和 易用性。 它是一个封装了许多语义分割深度神经网络的框架，下载好之后是一个project，放入自己的数据集，或者利用官网（链接在下方）并选择深度神经网络，就可以实现各种语义分割模型。注册器：Dataset、Pipeli
