目录I. 前言II. 多步预测2.1 直接多输出2.2 单步滚动预测2.3 多模型单步预测2.4 多模型滚动预测2.5 seq2seq预测III. 源码及数据 I. 前言在PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（负荷预测）中我简单实现了一下LSTM的多变量多步预测，其中LSTM搭建如下：class LSTM(nn.Module):
def __init__(self, i
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2023-08-12 19:33:30
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# PyTorch LSTM与多特征时间序列分析
在深度学习领域，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）是一种非常流行的循环神经网络（RNN）架构。LSTM特别擅长处理和预测时间序列数据。本文将介绍如何使用PyTorch框架实现LSTM模型，并对具有多个特征的时间序列数据进行分析。
## 什么是LSTM？
LSTM是一种特殊的RNN，它能够学习长期依赖关
原创
2024-07-24 11:45:18
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循环神经网路基本的循环神经网络下图是一个简单的循环神经网络，它由输入层、隐藏层和一个输出层组成。 其中，x 是输入层的值，U是输入层到隐藏层的权重，s是隐藏层的输出的值，V是隐藏层到输出层的权重，o是输出，环神经网络的隐藏层的值s不仅仅取决于当前这次的输入x，还取决于上一次隐藏层的值s。权重矩阵 W就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重。如果将上图展开，就如下图所示： 现在看上去就比较清楚
TextRNN@目录TextRNN1.基本概念1.1 RNN和CNN的区别1.2 RNN的几种结构1.3 多对多的RNN1.4 RNN的多对多结构1.5 RNN的多对一结构1.6 RNN的缺点2.实验2.1 实验步骤2.2 算法模型1.基本概念1.1 RNN和CNN的区别并非刚性地记忆所有固定⻓度的序列，⽽是通过隐藏状态来存储之前时间步的信息1.2 RNN的几种结构一对一,一对多,多对一,多对多(
ProClaim:之前一直在做CNN的一些研究，最近刚刚回到实验室，定下来了自己的小组，然后开始了一些LSTM的学习。将近学习了两天半吧，结构弄得差不多了，Theano上LSTM tutorial 的例程也跑了跑，正在读代码ing。这篇博客主要是我之后要做的一个小报告的梗概，梳理了一下LSTM的特点和适用性问题。发在这里权当做开博客压压惊。希望之后能跟各位朋友多多交流，共同进步。1. 概
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2024-01-29 05:20:46
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双向LSTM中 output, h_n, c_n 状态详解
LSTM详解(经典之作)
class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs)参数列表input_size：x的特征维度 hidden_size：隐藏层的特征维度 num_layers：lstm隐层的层数，默认为1 bias：False则bih=0和bhh=0. 默认为True batch_first：True则inp
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2023-08-17 17:24:38
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机器学习中的分类算法机器学习，模式识别中很重要的一环，就是分类，因为计算机其实无法深层次地理解文字图片目标的意思，只能回答是或者不是。当然现在卷积神经网络正在希望计算机能够看懂东西，这次我们先来看一些一些简单的分类算法。朴素贝叶斯说到朴素贝叶斯，先说一下贝叶斯定理，首先要解释的就是条件概率，非常简单，P(A|B)表示事件B发生的情况下，事件A发生的概率， P(A|B)=P(AB)P(B) 贝叶斯
阅读提示本文将提到Python数据分析与挖掘中的数据探索与数据特征分析 目录阅读提示一、数据探索1、数据质量的分析2、异常值的分析3、一致性分析二、数据特征分析1、分步分析2、对比分析3、统计量分析4、周期性分析5、贡献度分析6、相关性分析 一、数据探索 根据观测、调查收集到初步的样本数据集后，接下来要考虑的问题是:样本数据集的数量和质量是否满足模型构建的要求?
本文尝试应用长短期记忆（LSTM，Long Short-Term Memory）神经网络模型对月度时序数据进行预测，样本时序数据时间跨度2017年1月至今，同时对多个目标变量时序数据进行预测。本文主要参考了《python预测之美》部分章节内容，暂不做详尽的理论说明与代码解释，仅做个人积累记录使用，如有侵权或不合规请及时联系处理~目录1、样本数据获取2、数据预处理3、重构数据结构，划分训练集与测试集
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2024-01-04 00:38:08
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# 使用 PyTorch 实现多隐含层 LSTM 的方法与示例
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），能有效捕捉时间序列数据中的长距离依赖关系。LSTM 由多个隐含层构成时，可以进一步提高模型的表达能力。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现多隐含层的 LSTM，并提供示例代码。
## LSTM 的基本概念
LSTM 通过引入记忆单元和门控机制来解决传统 RNN
原创
2024-10-13 04:33:00
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目录1 基本概念及融合原理1．1 多传感器数据融合概念1．2 多传感器数据融合原理2 多传感器数据融合方法2．1 随机类方法2．1．1 加权平均法2．1．2 卡尔曼滤波法2．1．3 多贝叶斯估计法2．1．4 D-S证据推理方法2．2 人工智能类方法2．2．1 模糊逻辑推理2．2．2 人工神经网络法3 应用领域（1）军事应用（2）复杂工业过程控制（3）机器人（4）遥感（5）交
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2024-10-10 23:27:34
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一、本文介绍本篇文章给大家带来的是利用我个人编写的架构进行TCN-LSTM时间序列卷积进行时间序列建模（专门为了时间序列领域新人编写的架构，简单不同于市面上用GPT写的代码），包括结果可视化、支持单元预测、多元预测、模型拟合效果检测、预测未知数据、以及滚动长期预测功能。该结构是一个通用架构任何模型嵌入其中都可运行。下面来介绍一下TCN时间序列卷积的基本原理：时间序列卷积（Temporal Conv
python&pytorch常用方法总结collections模块中OrderedDict的使用strip()方法topk()函数OrderedDictmm与dothasattr()函数forward() 的使用Pytorch中的 model.train() 和 model.eval() 模式pytorch计算损失值并优化过程clamp函数 collections模块中OrderedDi
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2024-01-26 08:25:57
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# PyTorch LSTM 多对一和多对多的实现指南
在深度学习的实践中，使用 LSTM（长短期记忆网络）进行时间序列预测是一个常见的任务。LSTM 特别适合处理和预测序列数据。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现多对一和多对多的 LSTM 模型，同时提供代码实例和详细的注释。
## 流程概述
我们将整个流程划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
想象这样一个场景：服务器上配备了很多GPU显卡，而你又使用的是Caffe，不幸的是，你还选用了Python来写代码，不幸中的不幸是你还要在短时间内处理百万千万规模的图片。那么，问题来了，Caffe本身对多卡的支持就不是很好，而你还要用Python，而且即便你通过设置batch size的大小来加快处理速度，但你还是只把一张显卡用起来。有没有办法把所有的GPU都用起来，并行提取特征呢？上面这个问题在
LSTM多特征预测python代码实现
在数据科学快速发展的今天，时间序列预测变得愈加重要。特别是在金融、天气、交通等领域，如何有效利用多特征数据进行准确预测，是许多研究者和工程师亟待解决的问题。从2015年开始，LSTM（长短期记忆网络）成为处理此类问题的热门选择之一。本文将详细探讨如何使用LSTM实现多特征预测，并通过 Python 代码实现这一过程。
> 2015年：LSTM得到广泛应用
LSTM结构 参数介绍： 分步介绍： 遗忘门 (forget gates) 传入门 (input gates)
更新 cell 状态
cell 输出
LSTM 的变种 GRU： GRU
数学原理： 公式参数： xt∈Rd
x
目录一、线性回归概念二、特征方程三、求解方法1、最小二乘法(LSM)2、梯度下降四、优化方法1、数据归一化/标准化2、过拟合的处理3、欠拟合的处理4、正则化介绍 五、评价指标1、代价函数：2、R方系数六、案例实战代码一、线性回归概念
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2024-07-11 17:08:15
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LSTM多维度特征的资金流预测项目背景观察数据进行处理特征选择代码实现得到结果预测图 项目背景本篇主要是使用天池比赛中余额宝资金流的数据，已知在2013年7月1日至2014年8月31日内余额宝每日申购和赎回的资金流，通过使用python对数据进行处理之后用LSTM进行回归预测，再进行回测来检验模型。观察数据进行处理首先是对这427天数据的整体分布进行观察，申购的资金流分布如下： 可以看出数据的整
使用Pytorch读取图像时，这与用PIL或者OpenCV读取图像有所区别；在使用PIL和OpenCV读取图像数据时，该图像常常是WHC的形式（宽度高度通道），但是在Pytorch读取图像的时候，需要先转换成图像张量，转成CWH的形式（通道宽度高度）； 同时先将图像标准化成0-1分布，这样当传入神经网络时效果会比较好。多分类问题： 在多分类问题中，不像二分类问题那样只有0，1；该分类有多个输出，为
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2023-09-29 09:12:08
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