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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# 使用PyTorch处理变长序列的指南
在深度学习中，我们常常需要处理变长序列，例如自然语言处理（NLP）中的文本数据。在处理这些数据时，我们通常会使用PyTorch这一个强大的深度学习框架。本文将指导你通过一系列步骤实现变长序列的处理。
## 流程概述
首先，让我们概述一下处理变长序列的流程。以下是一个简要的步骤表格：
| 步骤 | 描述
1. 什么是 JIT？JIT 是一种概念，全称是 Just In Time Compilation，中文译为「即时编译」，是一种程序优化的方法。在深度学习中 JIT 的思想更是随处可见，最明显的例子就是 Keras 框架的 model.compile，TensorFlow 中的 Graph 也是一种 JIT，虽然他没有显示调用编译方法。2. TorchScript动态图模型通过牺牲一些高级特性来换
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2023-08-13 20:59:15
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一开始写这篇随笔的时候还没有了解到 Dateloader有一个 collate_fn 的参数，通过定义一个collate_fn 函数，其实很多batch补齐到当前batch最长的操作可以放在collate_fn 里面去，这样代码在训练和模型中就可以更加简洁。有时间再整理一下这个吧。_______________________________________
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2024-03-04 16:54:18
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主要是用函数torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()来进行的,分别来看看这三个函数的用法。1、torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()NOTE： 这个类的实例不能手动创建。
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2024-01-08 18:05:18
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对于一个单词，会有这不同的词性，首先能够根据一个单词的后缀来初步判断，比如 -ly 这种后缀，很大概率是一个副词，除此之外，一个相同的单词可以表示两种不同的词性，比如 book 既可以表示名词，也可以表示动词，所以到底这个词是什么词性需要结合前后文来具体判断。根据这个问题，我们可以使用 lstm 模型来进行预测，首先对于一个单词，可以将其看作一个序列，比如 apple 是由 a p p l e 这
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2024-04-02 10:58:56
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这是一个造轮子的过程，但是从头构建LSTM能够使我们对体系结构进行更加了解，并将我们的研究带入下一个层次。 LSTM单元是递归神经网络深度学习研究领域中最有趣的结构之一：它不仅使模型能够从长序列中学习，而且还为长、短期记忆创建了一个数值抽象，可以在需要时相互替换。 在这篇文章中，我们不仅将介绍LSTM单元的体系结构，还将通过PyTorch手工实现它。 最后但最不重要的是，我们将展示如何对我们的实现
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2024-08-09 00:01:20
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如何基于Keras和Tensorflow用LSTM进行时间序列预测编者按：本文将介绍如何基于Keras和Tensorflow，用LSTM进行时间序列预测。文章数据来自股票市场数据集，目标是提供股票价格的动量指标。GitHub：github.com/jaungiers/LSTM-Neural-Network-for-Time-Series-Prediction什么是LSTM？自提出后，传统神经网络架
# 使用 PyTorch 实现 LSTM 时间序列预测
在这个教程中，我们将逐步学习如何使用 PyTorch 实现 LSTM（长短期记忆网络）来进行时间序列预测。LSTM 是一种强大的递归神经网络（RNN），特别适合处理和预测时序数据。
## 整体流程
在开始编写代码之前，我们需要明确整个流程。以下是 LSTM 时间序列预测的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
一、BPR算法的原理：1、贝叶斯个性化排序(BPR)算法小结
2、Bayesian Personalized Ranking 算法解析及Python实现
二、算法中的注意点根据完整性和反对称性，优化目标的第一部分\[\prod_{u \in U}P(>_u|\theta) = \prod_{(u,i,j) \in (U \times I \times I)}P(i >_u j|\the
文章目录1. 长短期记忆1.1 输入门、遗忘门和输出门1.2 候选记忆细胞1.3 记忆细胞1.4 隐藏状态2. 读取数据集3. 从零开始实现3.1 初始化模型参数4. 定义模型4.1 训练模型并创作歌词5 简洁实现小结 本节将介绍另一种常用的门控循环神经网络：长短期记忆（long short-term memory，LSTM）。它比门控循环单元的结构稍微复杂一点。 1. 长短期记忆LSTM 中
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2024-03-03 12:12:04
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这个系列前面的文章我们学会了使用全连接层来做简单的回归任务，但是在现实情况里，我们不仅需要做回归，可能还需要做预测工作。同时，我们的数据可能在时空上有着联系，但是简单的全连接层并不能满足我们的需求，所以我们在这篇文章里使用CNN和LSTM来对时间上有联系的数据来进行学习，同时来实现预测的功能。1.数据集:使用的是kaggle上一个公开的气象数据集(CSV)有需要的可以去kaggle下载，也可以在评
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2024-06-27 06:32:56
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基本流程1、加载数据集2、预处理数据（标准化并转换为张量）3、查阅资料，看看是否已经有人做了这个问题，使用的是什么模型架构，并定义模型4、确定损失函数和优化函数，并开始训练模型5、使用模型从未见过的数据测试模型本文在谷歌的Colab上实现from torchvision import datasets
import torchvision.transforms as transforms
impo
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2023-11-07 12:02:41
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内置序列类型概览按照可否存储不同数据类型来分，可以分为容序列和扁平序列。容器序列list, tuple, collections.deque 这些序列类型可以容纳不同类型的数据。扁平序列str, bytes, bytearray, memoryview, array.array 这类序列只能容纳一种类型的数据按照是否可变可以分为可变序列和不可变序列。可变序列list, bytesarray, ar
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2024-05-10 12:49:27
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# 使用LSTM和Attention进行时间序列预测
在时间序列预测领域，长短期记忆网络（LSTM）是一种常用的神经网络模型，它可以捕捉序列中的长期依赖关系。然而，传统的LSTM模型并不能很好地处理序列中的关键信息，因此引入了注意力机制（Attention）来提升模型的性能。本文将介绍如何使用PyTorch实现LSTM和Attention模型，并应用于时间序列预测问题。
## LSTM模型
原创
2023-12-27 07:44:12
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## PyTorch LSTM 时间序列预测
在机器学习领域，时间序列预测是一项重要的任务，它可以帮助我们预测未来的趋势和行为。而在深度学习中，LSTM（长短期记忆网络）是一种被广泛应用于时间序列预测的模型。本文将介绍如何使用PyTorch实现LSTM模型来进行时间序列预测，并提供相应的代码示例。
### LSTM 简介
LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它在处理序列数据时能够更好
原创
2023-12-17 10:52:22
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一、前言 时序图是一种强调消息时序的交互图，他由对象（Object）、消息（Message）、生命线（Lifeline） 和 Combined Fragments 组成，它主要描述系统中对象和对象之间的交互，它将这些交互建模成消息交换。时序图将交互关系展示成了一个平面二维图，其中纵向标示时间轴，时间沿竖线从上向下进行。横向轴标示了交互中各各个对象。对象的的用生命线表示。消息从一个对象的生
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2024-10-30 17:19:17
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# 使用LSTM神经网络进行时间序列预测
在深度学习中，长短期记忆网络（LSTM）是一种非常强大的循环神经网络（RNN），用于处理时间序列数据。在本文中，我们将使用PyTorch库来构建一个LSTM模型，用于预测时间序列数据。
## LSTM简介
LSTM是一种特殊的RNN，旨在解决传统RNN中遇到的长期依赖性问题。通过引入门控单元，LSTM能够更好地捕捉和记住时间序列数据中的长期依赖关系。
原创
2024-06-09 03:39:11
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本节将介绍另一种常用的门控循环神经网络：长短期记忆(long short-term memory，LSTM)。它 比门控循环单元的结构稍微复杂一点。1.1、数据集和问题定义import torch
import torch.nn as nn
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
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2024-06-07 08:31:38
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在处理序列数据集时，有时会遇到变长度的样本。此时因为尺寸不一致，无法直接利用pytorch中dataloader的默认加载方式（沿着批维度直接Stack）。处理这种数据集，一种办法是可以事先记录每个样本的长度，并把所有的数据集样本补全至最长的样本长度，这样所有样本长度一致，可以直接加载。但是会有一个问题，就是例如在使用RNN建模时，这些padding的0值会对模型造成额外影响pytorch中通过函
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2023-11-08 22:22:13
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