LSTM解读_51CTO博客

LSTM：《Understanding LSTM Networks》的翻译并解读

LSTM：《Understanding LSTM Networks》的翻译并解读目录Understanding LSTM NetworksRecurrent Neural NetworksThe Problem of Long-Term DependenciesLSTM NetworksThe Core Idea Behind LSTMsStep-by...

IT职场

原创

一个处女座的程序猿

2021-06-17 15:36:53

9025阅读

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Keras中 LSTM 模型解读

t时刻的输入X和t-1时刻的输出h(t-1)进行拼接，然后输入cell中，其实可

keras

lstm

深度学习

数据

神经网络

原创

pengxiang1998

2022-11-16 19:26:35

332阅读

【模型解读】浅析RNN到LSTM

时序模型的解读

神经网络

递归

循环神经网络

卷积神经网络

激活函数

原创

言有三

2021-08-09 16:16:41

265阅读

LSTM pytorch 源码 pytorch源码解读

主要内容1 Dataset2 Sampler3 DataLoader3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader)3.2 批处理3.2.1 自动批处理（默认）3.2.3 collate_fn3.3 多进程处理 (multi-process)4 预取 (prefetch)5 代码详解本篇博文主要用来记录参考链接中的所学重要知识，梳理清楚。 1 DatasetDa

LSTM pytorch 源码

pytorch

深度学习

人工智能

数据

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flybirdfly

2023-06-18 15:30:52

363阅读

卷积神经网络使用固定大小的矩阵作为输入（比如一张图片），然后输出一个固定大小的向量（比如不同分类的概率），适合于图像分类，目标检测，图像分割等。但是除了图像外，还有非常多的信息是非固定长度或者大小的，比如视频，语音，此时更加适合用来处理这些时序信号的网络就是一些时间序列模型。常见的时间序列模型包括RNN，LSTM等，今天简单说一说。作者 | 言有三编辑 | 言有三01RNN我们通常所说的RNN实际

神经网络

递归

循环神经网络

原创

言有三

2022-10-12 15:46:04

203阅读

「模型解读」浅析RNN到LSTM

卷积神经网络使用固定大小的矩阵作为输入（比如一张图片），然后输出一个固定大小的向量（比如不同分类的概率），适合于图像分类，目标检测，图像分割等。但是除了图像外，还有非常多的信息是非固定长度或者大小的，比如视频，语音，此时更加适合用来处理这些时序信号的网络就是一些时间序列模型。常见的时间序列模型包括RNN，LSTM等，今天简单说一说。 1 RNN 我们通常所说的RNN实际上有两种，一

人工智能

浅析RNN到LSTM

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SAP虾客

2019-07-11 08:27:34

187阅读

pytorch LSTM源码 dropout pytorch源码解读

这篇博客记录我在学习《深度学习之PyTorch物体检测实战》一书中关于Faster RCNN这一算法的理解，以及pytorch代码的解读。 pytorch复现代码链接：https://github.com/dongdonghy/Detection-PyTorch-Notebook/tree/master/chapter4/faster-rcnn-pytorch 当然pytorch官方已经在torc

算法

深度学习

计算机视觉

全连接

物体检测

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墨染青衫

2023-10-05 21:43:43

85阅读

详细解读简单的lstm的实例

本文是初学keras这两天来，自己仿照addition_rnn.py，写的一个实例，数据处理稍微有些不同，但是准确性相比addition_rnn.py 差一点，下面直接贴代码，解释和注释都在代码里边。 <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">#coding:utf-8</span&g

LSTM

数组

git

初始化

数据

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mob60475706e1a1

2017-04-24 13:05:00

68阅读

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LSTM神经网络算法 python解读程序 lstm神经网络原理

简介说到LSTM神经网络，大家都不陌生，LSTM指的是Long Short-Term Memory，意思是：长短时记忆，也就是说这个神经网络有记忆功能，为什么说它有记忆功能呢？因为在训练数据的时候，很久之前的文本保留下来的信息，可以对当下的预测产生影响，所以就认为神经网络记住了一部分信息。1. 与RNN对比由于LSTM来源于对RNN的升级，我们先从RNN入手，来理解整个LSTM在做什么图上的三个

LSTM

神经网络

自然语言处理

深度学习

人工智能

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lingyuli

2023-06-25 12:57:19

193阅读

LSTM：《Long Short-Term Memory》的翻译并解读

LSTM：《Long Short-Term Memory》的翻译并解读目录Long Short-Term MemoryAbstract1 INTRODUCTION2 PREVIOUS WORK 3 CONSTANT ERROR BACKPROP3.1 EXPONENTIALLY DECAYING ERROR3.2 CONSTANT ERROR F...

sed

权值

ide

递归

时间延迟

原创

一个处女座的程序猿

2021-07-30 13:50:51

7966阅读

1点赞

LSTM：《Long Short-Term Memory》的翻译并解读

LSTM：《Long Short-Term Memory》的翻译并解读目录

sed

权值

ide

原创

一个处女座的程序猿

2022-04-22 15:20:57

425阅读

LSTM：《Long Short-Term Memory》的翻译并解读

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LSTM

NLP

原创

一个处女座的程序猿

2021-06-16 22:41:09

3982阅读

LSTM & Bi-lstm

快速梳理LSTM（Long Short-Term Memory）长短期记忆人工神经网络是对RNN的一种改进，可以有效解决RNN存在的长期依赖问题。下图展示了LSTM的网络结构，我们可以看到其中有许多奇怪的部分，被称之为“门”。下面就具体介绍一下遗忘门，输入门和输出门以及重要的细胞状态（Cell）。遗忘门遗忘门（Forget gate）顾名思义，是用来控制模型以多少比例或者说概率“遗忘”存贮在细胞\

LSTM

Bi-lstm

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mb6066e41c771e0

2021-04-21 10:57:34

3780阅读

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LSTM

train data file_num1 file_num2 type num5 20180927151119 1 1-100 holdsafetybelt_f6 20180927151505 2 101-200 holdsafetybelt_b 7 20180927151745 5 201-300

其他

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mob6047570713c8

2018-10-25 19:24:00

259阅读

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LSTM

Training iter #122180: Batch Loss = 0.516407, Accuracy = 0.8109999895095825

技术

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mob604756f4ef89

2019-04-28 14:21:00

144阅读

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LSTM

LSTM 针对RNN网络中存在的问题，我们升级出LSTM网络。核心是控制参数Ct如何更新。 LSTM可以做自然语言处理，序列化预测的问题。

其他

原创

wx5afcd77857045

2021-07-22 09:53:50

347阅读

LSTM

LSTM

数据

参数设置

损失函数

原创

茗君（Major_S）

2021-08-02 15:24:14

512阅读

LSTM

PERFORMANCE ON TEST SET: Batch Loss = 0.6423985362052917, Accuracy = 0.9051185846328735 Training iter #584292: Batch Loss = 0.357018, Accuracy = 0.966

test2

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mob604757044d68

2019-04-07 20:52:00

163阅读

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LSTM

LSTM的介绍，通俗易懂：https://zhuanlan.zhihu./p/32085405 keras LSTM实战：Keras进行LSTM实战

LSTM

原创

牧马人夏峥

2022-01-17 16:30:45

211阅读

LSTM

1.入门必看：万字长文带你轻松了解LSTM全貌 https://mp.weixin.qq.com/s?_

f5

原创

sunshine芝火

2022-10-13 10:10:32

209阅读

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