LSTM网络结构 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也有与RNN相似的循环结构，但是循环模块中不再是简单的网络，而是比较复杂的网络单元。LSTM的循环模块主要有4个单元，以比较复杂
转载
2023-09-23 13:11:12
243阅读
上面这篇长博文，作者真心花了很多心血来创作，写的详细，易懂，对于学习lstm有很大的帮助。 读完后我觉得要理解几个门的作用，文中作者提到的三个例子恰到好处。个人认为这三个例子是弄明白lstm的关键。忘记门： 作用对象：细胞状态 作用：将细胞状态中的信息选择性的遗忘 让我们回到语言模型的例子中来基于已经看到的预测下一个词。在这个问题中，细胞状态可能包含当前主语的类别，因此正确的代词可以被选择出来。当
转载
2024-08-08 23:34:26
67阅读
title: LSTM原理及实现 date: 2018-02-10 10:49:21 tags: categories: 深度学习 文章目录title: LSTM原理及实现 date: 2018-02-10 10:49:21 tags: categories: 深度学习LSTM网络LSTM核心思想逐步理解LSTM遗忘门输入门输出门LSTM变体多层LSTMLSTM实现手写数字设置LSTM参数初始
转载
2023-11-03 13:42:08
116阅读
LSTM（long short-Term Memory，长短时记忆模型）
一、LSTM简述 LSTM是基于RNN进行修改，属于RNN的一种变形，为了避免RNN中出现的梯度消失问题。对比RNN，LSTM中多了一条贯穿所有状态的记忆状态，所有的遗忘门、记忆们、输出门也都结合记忆状态进行操作。二、LSTM的具体结构 &
转载
2024-04-02 06:17:48
124阅读
LSTM模型LSTM（Long Short-Term Memory）也称长短时记忆结构, 它是传统RNN的变体, 与经典RNN相比能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象LSTM核心结构遗忘门输入门细胞状态输出门LSTM的内部结构图结构解释图:遗忘门遗忘门部分结构图与计算公式遗忘门结构分析与传统RNN的内部结构计算非常相似, 首先将当前时间步输入x(t)与上一个时间步隐含状态h(
转载
2023-11-15 14:06:50
199阅读
LSTM(Long Short Term Memory Network)长短时记忆网络，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决 RNN 无法处理长距离的依赖的问题，在时间序列预测问题上面也有广泛的应用。lstm的目标就是为了学习八组参数，分别是遗忘门、输出门、输入门以及计算单元状态的权重和偏置项。这里有对应不同输入输出lstm模型的构造：https://www.jianshu.com/p/8809
转载
2023-07-27 22:28:12
174阅读
摘自：http://www.voidcn.com/article/p-ntafyhkn-zc.html（二）LSTM模型1.长短期记忆模型（long-short term memory）是一种特殊的RNN模型，是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的；在传统的RNN中，训练算法使用的是BPTT，当时间比较长时，需要回传的残差会指数下降，导致网络权重更新缓慢，无法体现出RNN的长期记忆的效果，因此
原创
2023-06-01 14:08:32
281阅读
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
转载
2023-11-25 13:57:38
4194阅读
导读 谈到神经网络，相信是当下比较火的一个词。它的发展不是一蹴而就，而是通过各代人的智慧，经过一次一次的优化，迭代才慢慢建立起当下的各种网络结构，从最简单的 MLP，到 CNN，RNN，再到增强网络，对抗网络。每一种网络结构的诞生，都是为了解决某一类特定场景的问题。本文中涉及的 LSTM 网络，就是 RNN 网络的一种变体。工欲善其事，必先利其器。本文将通过对比几种不同的实现，逐步的建立
转载
2023-09-13 22:41:42
148阅读
前言： 书接上回，通过把历年来的双色球蓝球数据爬取，可以看出，每期双色球蓝球之间并无任何关系，但仍存在问题： 决定蓝球数字可能并非取决于上一期蓝球的数据，可能取决于当期红球的数据，我们可能需要通盘考虑红球数据和蓝球数据。那这期的任务就是：使用红球和蓝球数据作为训练集来训练神经网络，把上期双色球的数字来预测下期双色球的数字。目标： 1、如果模型预测有效，（好家伙，发财了） 证明我们的搭建模型的方法存
转载
2023-09-03 10:07:15
142阅读
本文从 RNN 的局限性开始，通过简单的概念与详细的运算过程描述 LSTM 的基本原理，随后再通过文本生成案例加强对这种 RNN 变体的理解。LSTM 是目前应用非常广泛的模型，我们使用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习库调用它甚至都不需要了解它的运算过程，希望本文能为各位读者进行预习或复习 LSTM 提供一定的帮助。
序列预测问题已经存在很长时间了。它被认为是数据
转载
2024-05-22 13:02:07
21阅读
LSTM原理及实现RNNLSTM实现RNN基本原理前言当我们处理与事件发生的时间轴有关系的问题时，比如自然语言处理，文本处理，文字的上下文是有一定的关联性的；时间序列数据，如连续几天的天气状况，当日的天气情况与过去的几天有某些联系；又比如语音识别，机器翻译等。在考虑这些和时间轴相关的问题时，传统的神经网络就无能为力了，因此就有了RNN（recurrent neural network，循环神经网络
转载
2024-01-05 20:39:57
238阅读
LSTM pytorch官网api 我们首先看一下参数： LSTM的两个常见的应用场景为文本处理和时序预测，因此下面对一些参数我都会从这两个方面来进行具体解释。input_size：
在文本处理中，由于一个单词没法参与运算，因此我们得通过Word2Vec来对单词进行嵌入表示，将每一个单词表示成一个向量，此时input_size=embedding_size。比如每个句子中有五个
转载
2023-07-31 21:59:50
942阅读
此示例中，神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测都柏林市议会公民办公室的能源消耗。每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。LSTM简介LSTM(或长期短期存储器网络)允许分析具有长期依赖性的顺序或有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。与ARIMA等模型相比，LSTM的一个特殊优势是数据不一定需
转载
2023-09-18 16:20:20
19阅读
目录程序简介程序/数据集下载代码分析程序简介程序调用tensorflow.keras搭建了一个简单长短记忆型网络(LSTM)，以上证指数为例，对数据进行标准化处理，输入5天的'收盘价', '最高价', '最低价','开盘价'，输出1天的'收盘价'，利用训练集训练网络后，输出测试集的MAE长短记忆型网络(LSTM)：是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题。程序/数据集
转载
2023-11-29 21:29:48
14阅读
首先简单实现构造LSTM模型以及使用LSTM进行计算，代码如下import torch
import torch.nn as nn
class rnn(nn.Module):
def __init__(self,input_dim,output_dim,num_layer):
super(rnn,self).__init__()
self.layer1 = nn.LSTM(input_d
转载
2023-08-17 01:27:17
191阅读
1.模型结构 Attention-LSTM模型分为输入层、LSTM 层、
Attention层、全连接层、输出层五层。LSTM
层的作用是实现高层次特征学习；
Attention
层的作用是突出关键信息；全连接层的作用是进行局部特征整合，实现最终的预测。
转载
2023-06-25 13:05:01
259阅读
特色：1、单变量，多变量输入，自由切换 2、单步预测，多步预测，自动切换 3、基于Pytorch架构 &n
转载
2023-08-17 16:38:48
309阅读
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
转载
2024-08-12 09:56:47
47阅读
LSTM模型在PyTorch中的应用
近年来，长短期记忆（LSTM）网络作为一种强大的递归神经网络（RNN），在处理时间序列及序列数据方面展现了卓越的性能。LSTM能够有效地捕捉长范围依赖关系，广泛应用于自然语言处理、语音识别等众多领域。本文将深入探讨如何在PyTorch中构建和实现LSTM模型。
首先，回顾一下LSTM模型的发展与背景：
1. **1986年**：RNN初步提出，但存在长时依
