文章目录LSTM原理图便于程序实现的公式（简化版公式）关于“门”遗忘门输入门更新memot).
原创
2022-07-13 11:23:20
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目录引言一、glob —— os 库的平替，主打一行代码解决问题二、time —— 时间处理库（1）time.time() —— 获取当前时间戳（2）time.sleep(x) —— 程序休眠函数（3）time.gmtime(t) —— 获取时间戳 t 对应的 struct_time 对象。（4）time.ctime() —— 获取当地时间。（5）使用 mktime()，strftim
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2023-10-07 14:44:30
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LSTM是RNN的改进型，传统RNN模型会随着时间区间的增长，对早期的因素的权重越来越低，有可能会损失重要数据。而LSTM模型通过遗忘门、输入门、输出门三个逻辑，来筛选和保留数据。 原理详解可以参考如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM这个博主讲的非常通俗易懂，本文主要是项目实操。实验环境Windows11、python3.8、Keras框架、Tensorflow实验目的使用新冠疫情历史每日新
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2023-10-07 13:34:46
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深度学习 LSTM长短期记忆网络原理与Pytorch手写数字识别一、前言二、网络结构三、可解释性四、记忆主线五、遗忘门六、输入门七、输出门八、手写数字识别实战8.1 引入依赖库8.2 加载数据8.3 迭代训练8.4 数据验证九、参考资料 一、前言基本的RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题，会忘记它在较长序列中以前看到的内容，只具有短时记忆。得到比较广泛应用的是LSTM（Long Short Term
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2023-09-05 13:57:24
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Pytorch LSTM 长短期记忆网络0. 环境介绍环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. LSTMLSTM 的设计灵感来自于计算机的逻辑门。 LSTM 引入了记忆单元(Memory cell)。 有些文献认为记忆单元是隐状态的一种特殊类型，它们与隐状态具有相同的形状，其设计的目的是用于记录附加的信息。L
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2023-10-12 20:30:52
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import numpyfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom keras.layers import LSTMfrom keras.utils import np_utils# fix random seed for reproducibilitynumpy.random.seed(7)
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2023-01-13 00:24:43
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基于tensorflow搭建逻辑回归模型1. 用Mnist数据集进行逻辑回归任务2. 逻辑回归任务2.1 模型2.2 迭代 1. 用Mnist数据集进行逻辑回归任务本次实战，主要要学习完成，通过tesorflow搭建一个逻辑回归模型，通过逻辑回归模型，来完成Mnist数据集的分类任务。Mnist数据集，在tensorflow中就有，需要将其下载下来，导入相应的包。import numpy as
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2024-10-17 10:33:59
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Tensorflow[LSTM] 0.背景 通过对《tensorflow machine learning cookbook》第9章第3节"implementing_lstm"进行阅读，发现如下形式可以很方便的进行训练和预测,通过类进行定义，并利用了tf中的变量重用的能力，使得在训练阶段模型的许多变
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2018-06-20 18:19:00
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# Python实现LSTM
## 概述
LSTM（Long Short-Term Memory）是一种循环神经网络（RNN）的变体，用于处理序列数据。它在许多自然语言处理（NLP）和时间序列相关的任务中得到广泛应用。在这篇文章中，我将指导你如何使用Python实现一个简单的LSTM模型。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(数据预处理) --> B(构建
原创
2023-09-03 14:09:24
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当tensorflow的文档停留在1.4版本的时候，我们的GET STARTED讲的是全连接网络训练 MNIST手写数据，这对于一个机器学习入门玩家来说，显得相当不友好。时过境迁，现在的 GET STARTED讲的是使用Estimator来训练一个Iris识别网络，隐藏层仅为10*10的网络。 这对于新手来说简单了许多。同时，以Estimator作为启蒙，代替了容易出错的底层接口实 现。这
# PyTorch实现LSTM：深度学习中的序列预测
在深度学习领域，长短期记忆（Long Short-Term Memory，简称LSTM）网络是一种非常流行的循环神经网络（RNN）变体。它能够学习到长序列数据中的长期依赖关系，因此在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域得到了广泛应用。本文将介绍如何使用PyTorch框架实现LSTM，并提供代码示例。
## LSTM简介
LSTM网络
原创
2024-07-30 11:52:37
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# LSTM Python实现教程
## 整体流程
首先，我们来看一下整个实现LSTM（Long Short-Term Memory）的过程，我们可以将其分为以下几个步骤：
1. 数据预处理
2. 构建LSTM模型
3. 模型训练
4. 模型预测
接下来，我们将详细介绍每一个步骤以及需要用到的代码。
## 数据预处理
在这一步中，我们需要准备数据并进行预处理。通常数据预处理包括数据清洗
原创
2024-04-07 04:44:07
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# 如何在Java中实现LSTM
## 简介
LSTM（Long Short-Term Memory）是一种循环神经网络，常用于处理序列数据。在Java中实现LSTM可以帮助我们解决时间序列预测、文本生成等问题。在本文中，我将教你如何在Java中实现LSTM，并给出详细的步骤和示例代码。
## 实现流程
下面是实现LSTM的整个流程，我们将按照这个流程逐步进行。
```mermaid
pie
原创
2024-02-23 08:29:44
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LSTM模型LSTM（Long Short-Term Memory）也称长短时记忆结构, 它是传统RNN的变体, 与经典RNN相比能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象LSTM核心结构遗忘门输入门细胞状态输出门LSTM的内部结构图结构解释图:遗忘门遗忘门部分结构图与计算公式遗忘门结构分析与传统RNN的内部结构计算非常相似, 首先将当前时间步输入x(t)与上一个时间步隐含状态h(
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2023-11-15 14:06:50
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LSTM（long short-Term Memory，长短时记忆模型）
一、LSTM简述 LSTM是基于RNN进行修改，属于RNN的一种变形，为了避免RNN中出现的梯度消失问题。对比RNN，LSTM中多了一条贯穿所有状态的记忆状态，所有的遗忘门、记忆们、输出门也都结合记忆状态进行操作。二、LSTM的具体结构 &
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2024-04-02 06:17:48
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基于LSTM的新型冠状病毒预测模型LSTM的优势我们本次使用tensorflow搭建LSTM模型1.导入相应的包2.数据处理过程这里不做展示，主要是将原有的数据按地区进行整理以及只保留时间，确诊人数，累计确诊人数，死亡人数，治愈人数这四项。3.处理好数据后读入数据，然后生成训练集和测试集数据，具体代码如下4.搭建lstm模型5.模型的训练6.模型的预测以及结果7.相关说明 LSTM的优势长短期记
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2023-12-02 08:42:20
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文章目录训练所需数据1.基于循环神经网络的长短时记忆网络1.1 长短时记忆网络实现手写数字分类：1.2 长短时记忆网络对文本的分类 训练所需数据url:1.基于循环神经网络的长短时记忆网络1.1 长短时记忆网络实现手写数字分类：一幅图像=一句话一行=一个字字转换为向量，称之为词向量加载数据：import struct
import torch
import matplotlib.pyplot a
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2023-09-26 05:50:25
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本文使用Keras框架搭建对于中文商品评论的情感分析模型。训练 2 个 epoch 后在测试集上的准确率为 90.42%。preprocess.py 数据预处理models.py 模型定义train.py 训练模型predict.py 模型推理 对于文本的预处理包括标识化处理、移除停用词和标点符号、移除英文和数字、序列对齐等。运行过程：模型结构：文本情感分析：又被称为意见挖掘、倾向性分析、观点提取
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2023-08-04 17:08:38
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这个问题是国际航空乘客预测问题， 数据是1949年1月到1960年12月国际航空公司每个月的乘客数量（单位：千人），共有12年144个月的数据。网盘链接 提取码：6666数据趋势：训练程序：import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torch i
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2024-02-24 09:51:29
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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
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2023-10-27 18:33:18
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