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
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2023-11-03 13:42:08
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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(
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2023-11-15 14:06:50
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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 &
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2024-04-02 06:17:48
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# 如何在Java中实现LSTM模型
长短期记忆（LSTM）网络是一种用于序列预测的强大工具，广泛应用于时间序列分析、自然语言处理等领域。虽然大多数LSTM模型是在Python上实现的，但我们可以通过深度学习的Java库来实现。本文将引导初学者如何在Java中实现LSTM模型。
## 实现流程概览
为了方便理解，我们将在下面的表格中展示实现LSTM模型的基本步骤。
| 步骤 | 描述
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
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2023-09-23 13:11:12
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目录LSTM计算过程peephole connectionsBPTTGRU双向RNNAttentionMulti-head attentionTransformerBertLSTMLSTM有两个传输状态，一个 \(c^t\)（cell state），和一个 \(h^t\)（hidden state）\(c^t\)保存模型的长期记忆，在训练过程中改变的速度较慢， 而\(h^t\)在训练过程中变化的速
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2024-05-24 21:46:12
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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
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2024-08-08 23:34:26
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基于LSTM的新型冠状病毒预测模型LSTM的优势我们本次使用tensorflow搭建LSTM模型1.导入相应的包2.数据处理过程这里不做展示，主要是将原有的数据按地区进行整理以及只保留时间，确诊人数，累计确诊人数，死亡人数，治愈人数这四项。3.处理好数据后读入数据，然后生成训练集和测试集数据，具体代码如下4.搭建lstm模型5.模型的训练6.模型的预测以及结果7.相关说明 LSTM的优势长短期记
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2023-12-02 08:42:20
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LSTM 模型 Java 实现的描述
在现代机器学习领域，长短期记忆（LSTM）模型被广泛应用于序列数据处理，如时间序列预测、自然语言处理等。作为一种改进的循环神经网络（RNN），LSTM 在处理长时序依赖的问题上表现优越。因此，很多开发者希望能够在 Java 中实现 LSTM 模型，以便在 Java 环境中进行机器学习任务。
### 背景描述
在机器学习中，LSTM 模型用于克服传统 RN
一、LSTM缺点：训练时间较长：由于LSTM需要处理的参数较多，因此需要更长时间的训练。容易出现梯度消失和梯度爆炸：由于LSTM中的梯度会在多个时间步长中反复传递，因此可能会出现梯度消失或梯度爆炸的问题。对于某些情况下的长期依赖性可能无法捕捉：尽管LSTM可以捕捉一定程度上的长期依赖性，但对于某些特定的情况下的长期依赖性可能无法捕捉。需要大量的计算资源：由于LSTM需要处理大量的参数，因此需要大量
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
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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
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2023-07-27 22:28:12
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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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本文介绍了三种用于时间序列分类任务的网络架构，包括：LSTM、CNN-LSTM、ConvLSTM，并使用这些网络架构应用于业内标准的数据集UCI-HAR-Dataset进行人类活动识别。 文章目录1. LSTM 模型1.1 模型定义1.2 模型评估1.3 完整代码：2. CNN-LSTM Model2.1 数据输入shape2.2 模型定义2.3 完整代码3. ConvLSTM 模型3.1 数据输
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2024-02-02 07:05:58
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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
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2023-07-31 21:59:50
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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
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2024-01-05 20:39:57
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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
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2023-09-13 22:41:42
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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
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2024-05-22 13:02:07
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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
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2023-09-03 10:07:15
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JVM实战：JVM调优策略JVM调优的核心关注指标确定调优的标准常用调优策略1、选择合适的垃圾回收器2、增加内存大小3、设置符合预期的停顿时间4、调整内存区域大小比率5、调整对象升老年代的年龄6、调整大对象的标准7、调整GC的触发时机8、调整 JVM本地内存大小9、优化业务代码。JVM调优场景案例场景一：网站流量浏览量暴增后，网站反应页面响很慢。场景二：后台导出数据引发的OOM场景三：单个缓存数
