ProClaim:之前一直在做CNN的一些研究，最近刚刚回到实验室，定下来了自己的小组，然后开始了一些LSTM的学习。将近学习了两天半吧，结构弄得差不多了，Theano上LSTM tutorial 的例程也跑了跑，正在读代码ing。这篇博客主要是我之后要做的一个小报告的梗概，梳理了一下LSTM的特点和适用性问题。发在这里权当做开博客压压惊。希望之后能跟各位朋友多多交流，共同进步。1. 概
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2024-01-29 05:20:46
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TextRNN@目录TextRNN1.基本概念1.1 RNN和CNN的区别1.2 RNN的几种结构1.3 多对多的RNN1.4 RNN的多对多结构1.5 RNN的多对一结构1.6 RNN的缺点2.实验2.1 实验步骤2.2 算法模型1.基本概念1.1 RNN和CNN的区别并非刚性地记忆所有固定⻓度的序列，⽽是通过隐藏状态来存储之前时间步的信息1.2 RNN的几种结构一对一,一对多,多对一,多对多(
LSTM多特征预测python代码实现
在数据科学快速发展的今天，时间序列预测变得愈加重要。特别是在金融、天气、交通等领域，如何有效利用多特征数据进行准确预测，是许多研究者和工程师亟待解决的问题。从2015年开始，LSTM（长短期记忆网络）成为处理此类问题的热门选择之一。本文将详细探讨如何使用LSTM实现多特征预测，并通过 Python 代码实现这一过程。
> 2015年：LSTM得到广泛应用
阅读提示本文将提到Python数据分析与挖掘中的数据探索与数据特征分析 目录阅读提示一、数据探索1、数据质量的分析2、异常值的分析3、一致性分析二、数据特征分析1、分步分析2、对比分析3、统计量分析4、周期性分析5、贡献度分析6、相关性分析 一、数据探索 根据观测、调查收集到初步的样本数据集后，接下来要考虑的问题是:样本数据集的数量和质量是否满足模型构建的要求?
# 多分类多特征算法简介及其Python实现
在机器学习领域，多分类问题是一种非常常见的任务。与二分类问题不同，多分类问题要求模型能够辨别三个或以上的类别。比如，手写数字识别就是一个典型的多分类问题，它要求算法从0到9的数字中进行区分。本篇文章将介绍多分类多特征算法的基本概念，并提供一个简单的Python代码示例，帮助读者更好地理解这一主题。
## 多分类问题的定义
多分类问题是指在给定特征
基于特征选择和两步分类策略的证据分类器本文研究了利用信任函数从不确定数据中高效学习的方法，提出了一种由特征选择过程和两步分类策略组成的监督学习方法。 利用训练信息，提出特征选择过程通过最小化目标函数自动确定信息最丰富的特征子集。 提出的两步分类策略进一步提高了决策精度通过使用在分类过程中获得的互补信息。 在各种合成数据集和真实数据集上对该方法的性能进行了评价。1、背景知识1.1 信任函数1.2 E
## LSTM多特征输入单输出的Python实现
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效地处理和预测序列数据。与传统的RNN相比，LSTM克服了梯度消失和爆炸的问题，可以更好地捕获长期依赖关系。在实际应用中，LSTM特别适合于处理多特征输入单输出的问题，例如股票价格预测、天气预测等。
### LSTM的基本原理
LSTM通过引入"门"的机制来控制信息的流入与流
循环神经网路基本的循环神经网络下图是一个简单的循环神经网络，它由输入层、隐藏层和一个输出层组成。 其中，x 是输入层的值，U是输入层到隐藏层的权重，s是隐藏层的输出的值，V是隐藏层到输出层的权重，o是输出，环神经网络的隐藏层的值s不仅仅取决于当前这次的输入x，还取决于上一次隐藏层的值s。权重矩阵 W就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重。如果将上图展开，就如下图所示： 现在看上去就比较清楚
目录I. 前言II. seq2seqIII. 代码实现3.1 数据处理3.2 模型搭建3.3 模型训练/测试3.4 实验结果IV. 源码及数据 I. 前言系列文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch中利用LSTMCell搭建多层LSTM实现时间序列预测PyTorch搭建LSTM实现
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2023-11-30 22:10:47
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一步一步使用Tensorflow实现LSTM对mnist分类标签： LSTM Tensorflow关于RNN或者LSTM的介绍可以看这里读入数据集以及定义超参数import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
tf.set_random_seed(1)
# import data
#
LSTM是RNN的一种算法， 在序列分类中比较有用。常用于语音识别，文字处理（NLP）等领域。 等同于VGG等CNN模型在在图像识别领域的位置。 本篇文章是叙述LSTM 在MNIST 手写图中的使用。用来给初步学习RNN的一个范例，便于学习和理解LSTM . 先把工作流程图贴一下： 代码片段 ：&nb
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2024-01-29 22:41:05
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分类预测 | Matlab实现LSTM-Multihead-Attention多特征分类预测
原创
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2024-06-07 15:38:54
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目录I. 前言II. 多步预测2.1 直接多输出2.2 单步滚动预测2.3 多模型单步预测2.4 多模型滚动预测2.5 seq2seq预测III. 源码及数据 I. 前言在PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（负荷预测）中我简单实现了一下LSTM的多变量多步预测，其中LSTM搭建如下：class LSTM(nn.Module):
def __init__(self, i
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2023-08-12 19:33:30
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神经网络学习小记录67——Pytorch版 Vision Transformer（VIT）模型的复现详解学习前言什么是Vision Transformer（VIT）代码下载Vision Transforme的实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、特征提取部分介绍a、Patch+Position Embeddingb、Transformer EncoderI、Self-attention结构
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2024-10-29 11:58:38
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Transformer-LSTM分类 | Matlab实现Transformer-LSTM多特征分类预测/故障诊断
原创
精选
2024-07-16 10:19:41
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参考文献【机器之心——使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络】1、LSTM简单介绍LSTM主要用于处理时间序列。在这里我们将一张图片的每一列或者每一行当成一个序列，这个序列是有一定的规律的，我们希望借助LSTM识别这种每一行的变化模式从而对数据集进行分类。2、关于MNIST数据集MNIST 数据集包括手写数字的图像和对应的标签。我们可以根据以下内置功能从 TensorF
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2024-03-20 14:31:30
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LSTM结构 参数介绍： 分步介绍： 遗忘门 (forget gates) 传入门 (input gates)
更新 cell 状态
cell 输出
LSTM 的变种 GRU： GRU
数学原理： 公式参数： xt∈Rd
x
LSTM多维度特征的资金流预测项目背景观察数据进行处理特征选择代码实现得到结果预测图 项目背景本篇主要是使用天池比赛中余额宝资金流的数据，已知在2013年7月1日至2014年8月31日内余额宝每日申购和赎回的资金流，通过使用python对数据进行处理之后用LSTM进行回归预测，再进行回测来检验模型。观察数据进行处理首先是对这427天数据的整体分布进行观察，申购的资金流分布如下： 可以看出数据的整
本文意在飞速使用LSTM，在数学建模中能更加快速。数据输入支持一维数据（单变量预测）或者为二维数据（多变量同时预测）。包含置信区间的计算。推荐使用 jupyter，因为可以保存训练步骤，重写画图代码更加便捷。完整代码下载链接数据输入 apidef data_basic():
"""2023美赛C：https://www.pancake2021.work/wp-content/uploads
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2023-08-11 20:43:10
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我们就是傻狗天仙配啦~决赛排行榜：这次比赛感谢第一名的 baseline：我们的代码基于这个baseline，省去了自己编写数据读取、评分准则的麻烦。首先，我们将baseline的模型换成ResNet50、DenseNet201空模型效果不好；然后，我们选择了迁移学习，参考博客：，后来将其InceptionV3换成InceptionResNetV2： from keras.application
