LSTM学习笔记（Pytorch实现） 文章目录LSTM学习笔记（Pytorch实现）1. LSTM解决的问题：长程依赖问题2. LSTM的原理3. LSTM公式4. 实现LSTM单元4.1 模型初始化4.2 forward4.3 LSTM单元全部代码5. 基于LSTM单元实现整个LSTM序列向前传播的算法5.1 pack_padded_sequence5.2 模型初始化5.3 forward5.
先附上张玉腾大佬的内容，我觉得说的非常明白，原文阅读链接我放在下面，方面大家查看。LSTM的输入与输出：output保存了最后一层，每个time step的输出h，如果是双向LSTM，每个time step的输出h = [h正向, h逆向] (同一个time step的正向和逆向的h连接起来)。h_n保存了每一层，最后一个time step的输出h，如果是双向LSTM，单独保存前向和后向的最后一个
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2024-06-24 18:30:35
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翻译自，这是我觉得少数在做预测的实验 时间序列数据，顾名思义，是一种随时间变化的数据类型。例如，24小时时间段内的温度，一个月内各种产品的价格，某一特定公司一年内的价格。先进的深度学习模型，如Long Short Term Memory Networks (LSTM)，能够捕捉时间序列数据中的模型，因此可以用来预测数据的未来趋势。在本文中，您将看到如何使用LSTM算法使用时间序列数
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2023-09-05 20:22:38
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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
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2023-08-17 01:27:17
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1. 项目地址多层LSTM项目2. 项目数据使用text8.zip Linux下下载指令curl http://mattmahoney.net/dc/text8.zip > text8.zip3. 命令行运行指令python3.5 ptb_word_lm.py --data_path=simple-examples/data/4. 程序入口项目由ptb_word_lm.py文件中第526-5
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2023-10-15 08:21:33
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本文意在飞速使用LSTM，在数学建模中能更加快速。数据输入支持一维数据（单变量预测）或者为二维数据（多变量同时预测）。包含置信区间的计算。推荐使用 jupyter，因为可以保存训练步骤，重写画图代码更加便捷。完整代码下载链接数据输入 apidef data_basic():
"""2023美赛C：https://www.pancake2021.work/wp-content/uploads
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2023-08-11 20:43:10
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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
前面的博文我们讲了LSTM的原理与分析，这一篇我们用pytorch类LSTM做测试完整测试代码如下，用于进行MNIST数据集测试，主要学习LSTM类的输入输出维度。这里定义的LSTM模型是用了三层深度模型，双向的，输出层增加了线性转换。完整代码如下：import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimpo
原创
2022-12-14 16:27:34
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PyTorch的nn.LSTM使用说明LSTM细胞状态遗忘门
f
t
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2024-03-07 13:08:50
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LSTM的参数解释LSTM总共有7个参数：前面3个是必须输入的1：input_size: 输入特征维数，即每一行输入元素的个数。输入是一维向量。如：[1,2,3,4,5,6,7,8,9]，input_size 就是92：hidden_size: 隐藏层状态的维数，即隐藏层节点的个数，这个和单层感知器的结构是类似的。这个维数值是自定义的，根据具体业务需要决定，如下图：input_size：就是输入层
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2023-08-06 13:59:19
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最近阅读了pytorch中lstm的源代码，发现其中有很多值得学习的地方。 首先查看pytorch当中相应的定义\begin{array}{ll} \\
i_t = \sigma(W_{ii} x_t + b_{ii} + W_{hi} h_{t-1} + b_{hi}) \\
f_t = \sigma(W_{if} x_t + b_{if} + W
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2023-08-10 13:27:58
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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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具体代码如下import torch
# 准备数据
index_chart = ['e', 'h', 'l', 'o']
x_data = [1, 0, 2, 2, 3]
y_data = [1, 0, 0, 3, 2]
one_hot_lookup = [[1, 0, 0, 0], # 设置一个索引表
[0, 1, 0, 0],
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2023-09-25 06:45:15
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（深度学习）Pytorch自己动手不调库实现LSTM此文为Pytorch深度学习的第三篇文章，在上一篇文章（深度学习）Pytorch进阶之实现AlexNet中我们不调库手动实现了AlexNet，今天我们尝试更具挑战性的，手动实现LSTM。LSTM（Long short-term memory）是一种特殊的RNN。通过精巧的设计解决长序列训练过程中的远距离传递导致的信息丢失问题。标准RNN由简单的神
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2023-09-08 09:50:05
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基于pytorch框架的自定义LSTM结构
pytorch自定义LSTM结构（附代码）有时我们可能会需要修改LSTM的结构，比如用分段线性函数替代非线性函数，这篇博客主要写如何用pytorch自定义一个LSTM结构，并在IMDB数据集上搭建了一个单层反向的LSTM网络，验证了自定义LSTM结构的功能。@目录pytorch自定义LSTM结构（附代码）一、整
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2023-07-31 21:36:56
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虽然看了一些很好的blog了解了LSTM的内部机制，但对框架中的lstm输入输出和各个参数还是没有一个清晰的认识，今天打算彻底把理论和实现联系起来，再分析一下pytorch中的LSTM实现。先说理论部分。一个非常有名的blog把原理讲得很清楚，推荐参考。总之就是这些公式： 简单来说就是，LSTM一共有三个门，输入门，遗忘门，输出门，分别为三个门的程度参数，是对输入的常规RNN操作。公式里可以看到L
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2023-08-23 22:15:37
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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。
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2023-06-25 13:05:01
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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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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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# 用PyTorch实现LSTM预测模型指南
在使用LSTM（长短期记忆网络）进行时间序列预测时，我们通常需要经过几个步骤。本文将为一位刚入行的小白讲解如何用PyTorch实现一个LSTM预测模型，包括每一步的详细说明和代码示例。我们将整个流程简化为一个表格和流程图，以便于理解。
## LSTM预测模型流程
| 步骤 | 描述
