上一篇博客讲了基于LSTM不同类型的时间预测，这篇文档使用pytorch 动手实现如何基于LSTM模型单变量时间预测。同样使用sns flight（数据网盘下载链接见文末） 作为数据源，这里将数据下载下来存放在本机中。首先读取存储在本机中的flights.csv数据：import torch
import torch.nn as nn
imp
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2023-10-07 13:28:35
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以下是 《长短期记忆（LSTM）系列_LSTM的数据准备》 专题的概况图本专题包含6篇文章：长短期记忆（LSTM）系列_LSTM的数据准备（1）——如何重塑Keras中长短期内存网络的输入数据长短期记忆（LSTM）系列_LSTM的数据准备（2）——如何编写OneHotEncoder（热编码）序列数据长短期记忆（LSTM）系列_LSTM的数据准备（3）——如何使用差分法消除数据的趋势和季节
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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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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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
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
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2023-08-17 16:38:48
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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
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
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2023-09-18 16:20:20
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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
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2023-11-29 21:29:48
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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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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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# Python LSTM模型
## 介绍
长短期记忆模型（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种用于处理序列数据的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）模型。它在很多序列建模任务中表现出色，如语音识别、自然语言处理和时间序列预测等。本文将介绍LSTM模型的原理，并提供一个使用Python实现的示例代码。
## LSTM模型原理
原创
2023-07-22 06:37:57
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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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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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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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文章目录1、导入工具包2、获取数据集3、数据预处理4、时间序列滑窗5、数据集划分6、构造网络模型7、网络训练8、查看训练过程信息9、预测阶段10、对比 LSTM 和 GRU 1、导入工具包如果没有电脑没有GPU的话就把下面那段调用GPU加速计算的代码删了import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.ker
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2023-09-27 18:49:18
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在这篇文章中，我会详细记录如何使用 Python 实现 LSTM 模型来预测风险违约。这个过程会涉及到背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化、应用场景等几个重要部分。
我开始从背景描述入手。近年来，金融行业对风险控制的需求越来越高。在 2020 年至 2023 年间，数据驱动的决策变得越来越普遍。金融机构开始探索使用深度学习技术来进行违约风险预测。长短期记忆网络（LSTM）是一种能够捕
基于tensorflow，如何实现一个简单的循环神经网络，完成手写数字识别，附完整演示代码。01 LSTM网络构建基于tensorflow实现简单的LSTM网络，完成mnist手写数字数据集训练与识别。这个其中最重要的构建一个LSTM网络，tensorflow已经给我们提供相关的API， 我们只要使用相关API就可以轻松构建一个简单的LSTM网络。首先定义输入与目标标签# create RNN n
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2024-02-24 16:51:26
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大家经常会遇到一些需要预测的场景，比如预测品牌销售额，预测产品销量。今天给大家分享一波使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。我们先来了解两个主题：什么是时间序列分析？什么是 LSTM？时间序列分析：时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。未来的数据将取决于它以前的值。在现实世界的案例中，我们主要有两种类型的时间序列分析：单变量
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2023-08-17 01:27:11
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