1、LSTM原理LSTM网络（Long short-term memory，长短期记忆网络）是一种
原创
2022-12-16 22:31:42
3177阅读
# PyTorch：在LSTM模型上实现BiLSTM的指南
在深度学习领域，LSTM（长短时记忆网络）已经广泛应用于处理序列数据，如自然语言处理、时间序列预测等。BiLSTM（双向长短时记忆网络）是LSTM的一种扩展，它在传统LSTM的基础上，增加了一个反向传播的LSTM层，以便更好地捕捉上下文信息。本文将带领你完成在PyTorch中实现BiLSTM模型的全过程。
## 实现步骤
下面是实现
原创
2024-09-11 05:23:25
204阅读
自剪枝神经网络 Simple RNN从理论上来看，具有全局记忆能力，因为T时刻，递归隐层一定记录着时序为1的状态 但由于Gradient Vanish问题，T时刻向前反向传播的Gradient在T-10时刻可能就衰减为0。 从Long-Term退化至Short-Term。 尽管ReLU能够在前馈网络中有效缓解Gradient Vanish，但RNN的深度过深，替换激活函数治标不治本。∣∣∣∏tj
在建立时序模型时，若使用keras，我们在Input的时候就会在shape内设置好sequence_length（后面均用seq_len表示），接着便可以在自定义的data_generator内进行个性化的使用。这个值同时也就是time_steps，它代表了RNN内部的cell的数量，有点懵的朋友可以再去看看RNN的相关内容：所以设定好这个值是很重要的事情，它和batch_size，feature
转载
2024-07-08 16:28:14
82阅读
时序预测 | MATLAB实现基于QPSO-BiLSTM、PSO-BiLSTM和BiLSTM时间序列预测
原创
2024-03-11 10:36:19
93阅读
今天BiLSTM的学习记录照着大牛的博客学习的，详细的内容可以看该大牛的介绍。''
原创
2023-03-02 08:39:11
277阅读
RNN与LSTM一、RNN1. 为什么需要RNN？ 在这之前，我们已经学习了基础的神经网络，它们可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y；但基础的神经网络只在层与层之间建立了权连接，也就是说，他们都只能单独的去处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。而在实际应用中某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。
转载
2024-04-09 18:14:36
109阅读
Transfomer详解0 直观理解Transformer 和 LSTM 的最大区别，就是 LSTM 的训练是迭代的、串行的，必须要等当前字处理完，才可以处理下一个字。而 Transformer 的训练时并行的，即所有字是同时训练的，这样就大大增加了计算效率。 Transformer 模型主要分为两大部分，分别是 Encoder 和 Decoder。Encoder 负责把输入（语言序列）隐射成隐藏
转载
2024-08-15 17:47:36
336阅读
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容
原创
2022-12-08 21:41:20
315阅读
RNN：RNN ，是同一神经网络的多次复制，每个神经网络模块会把消息传递给下一个。是包含循环的网络，允许信息的持久化。循环进行学习，前期的学习知识，可以为后期所用。长期依赖（Long-Term Dependencies）问题：但是，如果当前需要的学习知识距离上次的知识经验距离较远，就会丧失连接如此远的就知识（信息）的能力。理论上，RNN 绝对可以处理这样的 长期依赖 问题。幸运的是，LSTM 并没
原创
2022-07-06 08:26:22
203阅读
循环神经网络循环神经网络，Recurrent Neural Network。神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络。这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。不同于前馈神经网络的是，RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列，这让它可以更容易处理如不分段的手写识别、语音识别等。CNN处理图片，RNN处理文本，语音和视频分类完全递归网络（Fully recurrent network）H
原创
2021-03-03 15:09:04
805阅读
**最近看到一个blog，对LSTM模型介绍的很全面，所以我在这里记录一下。后续会逐渐补充公式推导的部分。 **RNN关键点之一是连接先前的信息到当前的任务中，而LSTM模型是一种特别的RNN。不幸的是RNN对长期依赖信息的学习能力不足，会出现梯度消失等问题。而LSTM网络就是解决长短时的信息依赖问题。1.简介LSTM网络全称为 Long Short-Term Memory，长期短期记忆模型，被
转载
2024-03-07 21:33:43
57阅读
论文复现：结合 CNN 和 LSTM 的滚动轴承剩余使用寿命预测方法一、简介针对滚动轴承存在性能退化渐变故障和突发故障两种模式下的剩余使用寿命（remaining useful life，简称RUL）预测困难的问题，提出一种结合卷积神经网络（convolution neural networks，简称CNN）和长短时记忆（long short term memory，简称 LSTM）神经网络的滚动
转载
2024-07-31 20:57:14
50阅读
把握：LSTM 里面：遗忘门f_t，记忆门i_t，输出门o_t 输入：上一个细胞隐藏层状态：h_t-1，本时刻输入参数 &
转载
2024-08-08 23:34:50
96阅读
pytorch实现BiLSTM+CRF 网上很多教程都是基于pytorch官网例子进行的解读，所以我就决定看懂官网例子后自己再进行复现，这一篇是我对于官方代码的详细解读。理解LSTM 这一篇英文的LSTM文章写得真的很好，看了一遍以后就很轻松的捡起了遗忘的知识点 RNN RNN虽然可以帮我们联系之前的信息，但是相关信息之间的距离很大时RNN就不能那么有效的工作，这时就需要LSTM,L
转载
2024-05-23 12:19:31
67阅读
LSTM简介 LSTM(Long Short Term Memory)是在标准RNN基础上改进而来的一种网络结构，其出现的主要作用是为了解决标准RNN训练过程中的梯度消失问题，LSTM的结构如下图所示。因此其可以处理时间间隔和延迟较长的序列问题，近年来在语音识别，机器翻译，OCR等领域得到了广泛的应用并取得了比较可观的效果。 相比于标准RNN模型，LSTM主要是增加了三个控制门单元：遗忘门，输入
转载
2024-04-24 15:26:14
358阅读
交通流预测 | Matlab基于KNN-BiLSTM的交通流预测（对比SVR、LSTM、GRU、KNN-LSTM）
原创
2024-03-11 15:04:39
67阅读
LSTM和双向LSTM讲解及实践 目录 RNN的长期依赖问题LSTM原理讲解双向LSTM原理讲解Keras实现LSTM和双向LSTM 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
转载
2019-10-21 12:12:00
750阅读
2评论
这里写目录标题RNN的引入RNN的类别两种Network两边同时进行RNNLSTMLSTM流程深入LSTM结构RNN带来的梯度消失和梯度爆炸解决梯度消失的方法：LSTMRNN的应用 RNN的引入RNN：具有记忆的神经网络。 一个词汇表示成一个Vector 输入一个向量，第n个词的输入和第n-1个词的输出相加，然后生成第n个词的概率 多层的RNN的类别两种Network两边同时进行RNN除了可以获
转载
2024-02-18 20:10:50
94阅读
深度学习模型凭借其强大的表达能力和灵活的网络结构在诸多领域取得了重大突破，如何将深度学习应用到业务场景中，实现用户专属定制，达到精准营销的目的，量化团队进行了一系列学习和探索。基于两方面业务动机尝试构建某一品类购买用户预测模型：一方面，了解该类用品购买人群特征，挖掘潜在用户可能购买的商品，定向营销，实现用户专属定制，提高用户点击率和购买量，同时挖掘用户潜在喜好商品，增强用户体验。另一
转载
2024-02-27 21:09:54
42阅读
