目录第1章 RNN的缺陷1.1 RNN的前向过程1.2 RNN反向求梯度过程1.3 梯度爆炸（每天进一步一点点，N天后，你就会腾飞）1.4 梯度弥散/消失（每天堕落一点点，N天后，你就彻底完蛋）1.5 RNN网络梯度消失的原因1.6 解决“梯度消失“的方法主要有：1.7 RNN网络的功能缺陷第2章 LSTM长短期记忆网络2.1 LSTM概
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2024-03-23 11:43:36
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一般来说，全连接层和卷积层已经可以处理大部分的情况了，而RNN的出现，主要是针对两个问题，第一，处理变长的输入，第二，分析序列的顺序信息。虽然目前我们可以通过空间金字塔池化搭配卷积网络实现不定长度序列的处理分析，可是池化操作会丢失输入的顺序信息，所以RNN还是有他的作用的，而且他的结构是如此的简单和巧妙，所以这次我就想先回顾一下RNN，然后详细探讨一下它的长期依赖问题，最后再分析LSTM到底为什么
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2024-04-02 11:00:56
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Unet一、原理：Unet网络分为两个部分： 第一部分：特征提取。上图中的左侧，有点类似VGG网络。由简单的卷积、池化下采样。图中采用的是33和11的卷积核进行卷积操作，33用于提取特征，11用于改变纬度。另外每经过一次池化，就变成另一个尺度，包括input的图像总计5个尺度。 第二部分：上采样及特征融合。上图中的右侧。此处的上采样即通过转置卷积进行。然后进行特征融合，但是此处的特征融合和FCN的
数据是电网调度控制系统稳定运行的关键依据, 而因为硬件故障等原因导致数据采集过程中的数据缺失会 影响到系统数据的完整性, 从而对电网调度的智能性和高效性产生相应的影响. 因此, 针对缺失数据的准确预测对 于智能电网调度系统的建设有着重要的意义. 本文针对解决电网领域电能量采集系统的缺失数据预测问题对已有 的基于 CNN 和 LSTM 联合预测方法进
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2024-10-11 14:20:59
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LSTM+CNN是一种常用的文本分类模型，它结合了LSTM和CNN两种神经网络模型的优点，可以有效地提取文本的特征，并对其进行分类。LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种能够捕捉序列信息的递归神经网络模型，其能够有效地解决传统RNN模型在处理长序列时遇到的梯度消失问题。CNN（Convolutional Neural Network）模型是一种能够捕捉局部特征的卷积神经
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2023-10-08 07:51:56
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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
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2024-02-27 21:09:54
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学习参考：Tensorflow实战Google深度学习框架 1 循环神经网络简介循环神经网络(RNN)在挖掘数据中的时序信息以及语义信息的深度表达能力很强，在语音识别、语言模型、机器翻译以及时序分析等方面应用广泛。在全链接神经网络或者卷积神经网络中，网络结构都是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全链接或者部分链接的，但每层之间的节点是无链接的。RNN的来源就是为了刻画一个序列当前的
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2024-05-19 12:05:58
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卷积神经网络（CNN）高级——GoogLeNet超参数：卷积核的大小就是一个超参数信息融合：举个例子，就是没门科目的分数*权重1，然后再Σ科目*权重1，即总分，这就是信息融合；说白了就是多个Channel的卷积加起来最后的那个值，就是信息融合3. 1*1卷积核：最主要的作用是改变通道数，从而减少运算数量（以下图为例：输入的Channel如果是3的话，那么1*1卷积核的Channel也得是3，但是最
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2024-04-07 12:44:52
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SVM简介
Support Vector Machine (SVM) 是一个监督学习算法，既可以用于分类（主要）也可以用于回归问题。SVM算法中，我们将数据绘制在n维空间中（n代表数据的特征数），然后查找可以将数据分成两类的超平面。支持向量指的是观察的样本在n为空间中的坐标，SVM是将样本分成两类的最佳超平面。
KNN算法是物以类聚，人以群分，身
MCnet: Multiscale visible image and infrared image fusion network—（多尺度可见光图像和红外图像融合网络 ）2023在我看来本文的创新点如下：信息测量：将输入的源图像送入到VGG-Net去提取多尺度特征，通过测量不同尺度的信息量来得到源图像的信息量，根据源图像的信息量来确定该图像在损失函数中的权重信息。补充信息：在信息测量中，提取到的
# Python中使用Stacking融合CNN和LSTM的实现
在深度学习领域，Stacking是一种强大的集成学习方法，可以将多个模型的预测结果结合起来，以提升整体模型的性能。在处理时序数据和图像数据时，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）经常被组合使用，以便更好地提取时空特征。本文将介绍如何使用Python将CNN和LSTM进行Stacking，实现一个融合模型的示例。
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由于需要整合两份不同的数据，所以需要使用数据合并的方法。在这之前，一直使用R来对数据框进行操作，而如今正好想学一学Python，更深入地了解pandas库的使用，所以尝试使用pandas来进行数据合并。在上网查阅相关资料之后，其实使用pandas进行数据合并还是非常简单的，但是实际操作之后其实感觉没有R用的顺手，可能是由于先接触的R，然后再接触的Python的缘故。首先如果要使用pandas库中的
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2023-10-11 11:58:23
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一、前言本篇论文主要是改进LatticeLSTM的两个缺点：1、基于LSTM的模型，不能并行处理，效率低；2、LatticeLSTM不能解决词汇冲突问题，比如下面句子中的“长”，根据前面的“广州市”很容易判断为O，然而整体观察后发现正确是B-GPE对应的改进方案是：1、使用CNN来替换LSTM来实现并行化；2、使用rethinking机制，通过高层特征的语义来优化词向量权重二、LR-CNN模型下面
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2024-04-01 12:02:34
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大家好，今天和各位分享一下如何使用 Tensorflow 构建 CNN卷积神经网络和 LSTM 循环神经网络相结合的混合神经网络模型，完成对多特征的时间序列预测。本文预测模型的主要结构由 CNN 和 LSTM 神经网络构成。气温的特征数据具有空间依赖性。本文选择通过在模型前端使用CNN卷积神经网络提取特征之间的空间关系。同时，气温数据又具有明显的时间依赖性，因此在卷积神经网络后添加 LSTM 长短
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2023-07-10 14:40:58
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希望大家在阅读下面文字的时候，已经读完上面的文章了，因为下面的文字是根据上面文章来写的。 首先，深度学习模型已经在各种研究领域中取得了很大的发展，主要说一下自己就CNN和RNN，LSTM模型的一些理解。（适合理解不透彻或者掌握不到精髓的读者，初学者可以看上面的博客，大神可以忽略） 首先，CNN是为了获取图像或者文本的local information 的，局部信息特征的获取比较擅长。但是光
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2024-06-05 13:56:29
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目录一、开发背景二、网络结构三、模型特点四、代码实现1. model.py2. train.py3. predict.py4. spilit_data.py五、参考内容一、开发背景VGGNet在2014年由牛津大学计算机视觉组VGG (Visual Geometry Group) 提出，斩获该年ImageNet竞赛中Localization Task (定位任务) 第一名和Classificati
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2024-09-24 13:57:43
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1.双向递归神经网络简介 双向递归神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Networks， Bi-RNN）,是由Schuster和Paliwal于1997年首次提出的，和LSTM是在同一年被提出的。Bi-RNN的主要目标是增加RNN可利用的信息。RNN无法利用某个历史输入的未来信息，Bi-RNN则正好相反，它可以同时使用时序数据中某个输入的历史及未来数据。 Bi
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2024-08-14 11:15:45
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t, TimeDistributed, Fl...
原创
2023-01-13 06:08:09
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lstm类似于Simple_RNN,但是又比他复杂很多.我是参考这个视频的老师讲解的,这个老师讲解的非常好.https://www.bilibili.com/video/BV1FP4y1Z7Fj?p=4&vd_source=0a7fa919fba05ffcb79b57040ef74756 lstm的最重要的设计就是那一条传输带,即为向量,过去的信息通过他传送给下一个时刻,就是依靠传送带避免
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2024-09-23 06:09:53
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文章目录实训目的实训原理MSTAR数据集CNN（卷积神经网络）LSTM（长短时记忆网络）CNN+LSTM实训操作步骤数据预处理网络模型构建CNNCNN+LSTM实训原始数据及处理结果CNN的准确率、召回率、精准率以及分类报告CNN+LSTM的准确率、召回率、精准率以及分类报告实训误差分析CNNCNN+LSTM思考题 实训目的本次实训的主要目的是通过基于CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短时记忆
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2024-08-08 22:11:43
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