LSTM上节讲到的RNN循环神经网络有一个弊端，无法处理长距离依赖的问题，而RNN的变种长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，可以解决这个问题。 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。LSTM在此基础上又增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，称为单元状态(cell state)。 新增加的状态c，称为单元状态。我们
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2023-12-01 13:27:42
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在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。相关信息和当前预测位置之间的间隔就肯定变得相当的大,RNN训练会变得很困难。LSTM网络LSTM网络可以学习长期依赖信息。为了解决长期依赖问题而生。举个例子：“菜的口味嘛，其实我是经过朋友介绍决定来尝一下这里的，还不错。“标准的RN
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2024-08-12 09:56:47
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**1. LSTM Cell的结构如下：从整体上看：LSTM有三个输入：当前时刻网络的输入值x(t), 上一时刻LSTM的短时输出状态h(t-1), 以及上一时刻的长时输出状态c(t-1)；三个输出：当前时刻网络的输出值y(t), 当前时刻LSTM短时输出状态h(t), 和当前时刻的长时状态c(t)。从局部上看，我们可以看到LSTM有三个门，分别为遗忘门，输入门和输出门。门是一种让信息选择式通过的
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2024-06-18 15:47:42
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在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。相关信息和当前预测位置之间的间隔就肯定变得相当的大,RNN训练会变得很困难。LSTM网络LSTM网络可以学习长期依赖信息。为了解决长期依赖问题而生。举个例子：“菜的口味嘛，其实我是经过朋友介绍决定来尝一下这里的，还不错。“标准的RN
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2024-05-21 00:52:12
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LSTM数据集实战 如果对LSTM原理不懂得小伙伴可以看博主下一篇博客，因为博主水平有限，结合其他文章尽量把原理写的清楚些。 数据集首先附上数据集 链接：https://pan.baidu.com/s/1AKsz-ohmYHr9mBEEh76P5g 提取码：6owv 这个数据集是关于股票的，里面有日期，开盘价等信息。 既然是时间序列预测，我们最关心的是预测值在时间维度上的走势如何，那我们只要最
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2024-01-31 04:32:04
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LSTM规避了标准RNN中梯度爆炸和梯度消失的问题，所以会显得更好用，学习速度更快下图是最基本的LSTM单元连接起来的样子上图为一层LSTM单元连接起来的样子，在工业上，LSTM是可以像一个很大的方阵的，其中除了输入层和输出层分别对应着Xt和ht的值以外，中间的部分都是一层层的LSTM单元，拓扑结构如下：LSTM内部结构LSTM看上去就是这样一种效果，一个一个首尾相接，同一层的会把前面
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2023-06-25 13:04:16
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LSTM网络long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。LSTM 同样是这样的结构，但是重复的模块拥有一个不同的结构。不同于单一神经网络层，这里是有四个，以一种非常特殊的方式进行交互。不必担心这里的细节。我
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2023-09-12 10:54:59
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LSTM是传统RNN网络的扩展，其核心结构是其cell单元，网上LSTM的相关资料繁多，质量参差不齐，下面主要结合LSTM神经网络的详细推导和 Christopher Olah的blog两篇文章中的内容进行说明。主要介绍网络如何计算，为何这么算先不展开:)。前者一副图加上29个公式，简洁明了；后者娓娓道来，适合初学者。首先是LSTM cell最常见的结构图： 这是变形的版本（找不到更清
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2024-08-12 18:27:11
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LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的递归神经网络（RNN），用于解决序列数据建模问题。LSTM通过引入门控机制，能够有效克服传统RNN在处理长序列时的梯度消失或爆炸问题，并保持了久远的信息。以下是关于LSTM简单架构的全面解析。
## 背景描述
在现代深度学习中，LSTM被广泛应用于自然语言处理、时间序列预测以及图像识别等领域。为了更好地理解LSTM的优势，我们可以使用四象限图将LSTM的特
# 如何实现 LSTM 网络架构
在机器学习和深度学习中，LSTM（长短期记忆网络）被广泛应用于处理序列数据，如时间序列预测、自然语言处理等。对于刚入行的小白来说，掌握 LSTM 网络架构的实现过程是非常重要的。本文将通过详细的步骤和代码示例，帮助你建立 LSTM 网络架构的基础。
## 实现流程
为了简单明了，我们可以将 LSTM 网络的实现过程分为以下几个步骤。下面是该流程的表格：
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堆叠LSTM架构是一种能够有效处理时序数据的深度学习模型，它拥有多个LSTM层，能够提取更丰富的特征信息。在这篇博文中，我将详细记录堆叠LSTM架构的背景、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景与案例分析，力求为读者呈现全面的理解。
### 背景描述
在现代机器学习领域，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）被广泛应用于时序数据分析。随着数据规模的扩大，单层LSTM的性能逐渐无法满
# LSTM网络架构的科普文章
## 引言
长短期记忆（LSTM，Long Short-Term Memory）网络是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），旨在更好地捕捉时间序列数据中的长距离依赖关系。LSTM最初由hochreiter和Schmidhuber在1997年提出，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测和其他机器学习任务中。在这篇文章中，我们将探讨LSTM的基本架构，工作原理，以及如
原创
2024-09-04 06:25:25
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数据预处理：# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import re
from tqdm import tqdm
# 以字符串的形式读入所有数据
with open('raw_data/msr_train.txt', 'rb') as inp:
LSTMLSTM的全称是Long Short Term Memory，顾名思义，是具有记忆长短期信息的能力的神经网络。LSTM首先在1997年由Hochreiter & Schmidhuber提出，由于深度学习在2012年的兴起，LSTM又经过了若干代大牛的发展形成了比较系统且完整的LSTM框架，并且在很多领域得到了广泛的应用。传统的RNN节点输出仅由权值，偏置以及激活函数决定。RNN是一
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2023-09-07 00:44:19
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1. 模型定义循环神经网络（RNN）模型存在长期依赖问题，不能有效学习较长时间序列中的特征。长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）1是最早被承认能有效缓解长期依赖问题的改进方案。2. 模型结构LSTM的隐藏状态计算模块，在RNN基础上引入一个新的内部状态：记忆细胞（memory cell），和三个控制信息传递的逻辑门：输入门（input gate）、遗忘门（for
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2023-11-25 13:57:38
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由于梯度消失，RNN很难处理长序列的数据，LSTM（Long Short-Term Memory）对RNN进行改进，可以避免常规RNN的梯度消失，在工业界得到了广泛的应用。1. 从RNN到LSTMRNN具有如下的结构，每个序列索引位置t都有一个隐藏状态h(t)。如果略去每层都有的，则RNN的模型可以简化成如下图的形式：图中可以很清晰看出在隐藏状态后一方面用于当前层的模型损失计算，另一方面用于计算下
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2023-10-11 10:32:45
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前期在学习特征分类的时候确实花了不少功夫，想去了解一下长短时记忆网络的分类效果如何。这里主要分享一下LSTM的一些简介和代码。这个例子展示了如何使用长短时记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类。若要训练深度神经网络对序列数据进行分类，您可以使用LSTM网络。LSTM网络使您能够将序列数据输入到网络中，并根据序列数据的单个时间步长进行预测。本示例使用了日语元音数据集。这个例子训练一个LSTM网络来识
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2023-06-18 15:27:23
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本文内容及图片主要参考：Understanding LSTM NetworksLSTM核心思想LSTM最早由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997年提出，设计初衷是希望能够解决神经网络中的长期依赖问题，让记住长期信息成为神经网络的默认行为，而不是需要很大力气才能学会。LSTM记忆单元下面是对LSTM单元内各部分的理解：LSTM的关键是单元状态（cell state）
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2024-01-05 18:02:31
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1. LSTM网络结构LSTM是RNN（循环神经网络）的变种，其时序结构同RNN类似，主要的区别在于内部逻辑结构的不同。RNN有两个输入x_t 和 h_t-1，一个输出h_t 。LSTM有三个输入c_t-1、h_t-1、x_t,两个输出h_t、c_t 图1 RNN和LSTM的时序网络结构
图2 RNN单元内部逻辑结构
图3 LSTM内部逻辑结构
2. LSTM的核心思想
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2023-12-22 06:32:01
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基于LSTM算法的预测一、LSTM基本原理1.长短期记忆(LSTM)二、LSTM预测走势1.导入相关库文件2.从oss2下载并解压数据集（1）关于oss的学习（2）具体代码及注释3.解压数据（1）关于解压命令（2）关于!rm -rf __MACOSX（3）具体代码及相释4.导入数据可视化（1）df.info():（2）head()函数的观察读取的数据（3）使用describe观察数据
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2023-12-15 19:51:24
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