import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
#载入数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)
#输入的图片是28*28
n_inputs=28 #输入一行，一行有28个数据
max_ti
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2020-03-22 00:29:00
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上一篇文章介绍了LSTM的相关基础知识，大家认真阅读后再来看实战会有较好的效果机器学习-循环神经网络LSTM理论知识（三）目录1.数据处理：2.构建输入数据：3.数据集的构建：4.自定义模型类MyRNN：5.主函数：1.数据处理：batchsz = 128 # 批量大小
total_words = 10000 # 词汇表大小N_vocab
max_review_len = 80 # 句子最大长度s
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2023-11-12 08:06:24
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(1) 简单理解LSTM神经网络首先推荐看一遍火贪三刀的博客，解释浅显易懂。简单总结下：1）递归神经网络Recurrent Neural Networks（RNNs）：当前时刻的输出，不仅与当前时刻的输入有关，与上一时刻的输出也有关，所有的递归神经网络都是由重复神经网络模块构成的一条链，该重复模块通常是一个单tanh层，通过当前输入及上一时刻的输出来得到当前输出。2）Long Short Term
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2023-08-09 20:21:13
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基础的LSTM模型，单隐层，隐层单神经元，而实际中一般需要更为复杂的网络结构，下面借用手写数字的经典案例构造比较复杂的LSTM模型，并用代码实现。 单隐层，隐层多神经元 # -*- coding:utf-8 -*-
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
#
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2023-10-06 20:55:34
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本文简单介绍了LSTM网络原理，并展示了LSTM网络的TensorFlow实现，进行了海表温度及股价预测的实验。源代码见https://github.com/Su-Lemon/lstm-master一 引言LSTM 是一种RNN特殊的类型， 可以避免常规RNN的梯度消失问题，用来处理长序列的数据。LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题。二 LSTM模型结构2.1 整体结构LSTM模型结构示意如
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2023-12-10 23:23:51
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1. 背景 查阅lstm相关资料，发现很多博客写得语焉不详，内容也多有雷同。笔者从以下几个问题，尽量用精简的语言，梳理lstm的原理。rnn/lstm的结构rnn/lstm的梯度计算表达式paddle使用lstm。2. rnn/lstm的结构 rnn(英文名recurrent neural network)递归神经网络，输入序列数据(文章里统一指代时间序列数据)，一般为三维(batc
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2024-01-19 22:44:43
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1.项目概述 本文采用的是python编程，使用的数据集是mnist手写数据集，该数据集主要是对0-9的手写数字体识别，虽然说图像识别方面用CNN识别率较高，但这里LSTM也可以获取较高的准确率。2.优化参数 本文优化的是LSTM的层数参数和各层神经元参数，其中包含了lstm层和Dense层，其中我们规定了神经网络的层数不超过3层，每层的神经元个数在[32,256]之间。3.注意事项 1.本文的遗
目录模型原理模型实现导入所需要的库设置随机数种子导入数据集打印前五行数据进行查看数据处理归一化处理查看归一化处理后的数据将时间序列转换为监督学习问题打印数据前五行 划分训练集和测试集查看划分后的数据维度搭建LSTM模型 得到损失图模型预测画图展示得到预测图像 回归评价指标模型原理 &nb
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2023-11-12 11:59:56
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LSTM不经常用，所以每次看完原理后不久就会忘记，今天从【LSTM 实际神经元隐含层物理架构原理解析】 看到一篇对LSTM的详解，觉得写得挺好的，于是转载过来，文章排版格式上略作修改。一些基于LSTM网络的NLP案例代码，涉及到一些input_size，num_hidden等变量的时候，可能容易搞混，首先是参照了知乎上的一个有关LSTM网络的回答https://www.zhihu.com/ques
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2023-10-25 10:02:35
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1 简介基于自编LSTM神经网络实现空调能耗数据预测。2 部分代码%% 程序说明
% 1、数据为7天，四个时间点的空调功耗，用前三个推测第四个训练，依次类推。第七天作为检验
% 2、LSTM网络输入结点为12，输出结点为4个，隐藏结点18个
clear all;
clc;
%% 数据加载，并归一化处理
[train_data,test_data]=LSTM_data_process();
d
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2022-09-10 22:12:00
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tensorflow 学习之路 九：LSTM实现手写数字识别同样以手写数字识别为例，学习下循环神经网络tensorflow代码的使用：这里使用LSTM作为RNN的一个例子。1.首先先介绍下参数，不同于前面的传统神经网络结构中需要将图片扁平化处理，将28×28的图片变成1×784的步骤，在LSTM中，如果是28×28的图片，就是28行，28列，每次输入的是一行，一张图片就需要28次的输入，完成一张图
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2023-11-23 12:56:07
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RNNRNN 是包含循环的网络，允许信息的持久化。 在下面的示例图中，神经网络的模块，A，正在读取某个输入 x_i，并输出一个值 h_i。循环可以使得信息可以从当前步传递到下一步。 RNN 可以被看做是同一神经网络的多次复制，每个神经网络模块会把消息传递给下一个。所以，如果我们将这个循环展开： 链式的特征揭示了 RNN 本质上是与序列和列表相关的。他们是对于这类数据的最自然的神经网络架构。 而这些
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2023-07-24 19:20:39
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最近正在看递归神经网络，看了网上很多博文，算是鱼龙混杂，并且基本都是使用Python实现，要不就是使用Matlab中的函数库等。对于使用Matlab的同学，甚为不方便。所以我将结合实例，使用matlab语言，完成递归神经网络程序的编写（LSTM）。本人菜鸡一枚，如有错误还望各路大神，指正教导。文章的问题和数据和我之前写的递归神经网络BPTT文章中一致，方便大家比较两种方法的差异，另外，关于理论推导
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2023-08-25 17:06:19
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目录1.算法仿真效果2.算法涉及理论知识概要3.MATLAB核心程序4.完整算法代码文件1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要 长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重
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2023-10-08 18:15:21
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上篇文章提到了RNN循环神经网络在处理文本数据时具有优秀的表现，然后RNN面对长距离时存在梯度爆炸、梯度消失的问题。梯度爆炸通常我们可以采用梯度截断的方法来缓解，然而梯度消失问题就需要我们接下来说的RNN变体——LSTM来解决了。 LSTM（ Long Short Term Memory）长短期记忆网络，随着句子长度的不断增长，LSTM发挥了比普通RNN更优良的性能。下面将介绍LSTM的原理及pa
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2023-10-23 08:01:21
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1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖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t
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2023-08-01 17:22:09
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前言LSTM神经网络代表长期短期记忆，是一种特殊类型的递归神经网络，最近在机器学习界引起了很多关注。简而言之，LSTM网络内部具有一些上下文状态单元，它们充当长期或短期存储器单元。LSTM网络的输出由这些单元的状态调制而成。当我们的神经网络需要依赖于输入的历史背景而不是仅仅依赖于最后的输入进行预测时，这是一个非常重要的属性。举个简单的例子，设想我们想要预测一个序列的下一个数字：6 -> 7
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2023-12-11 21:45:43
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MLP神经网络：多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network）。其本质是一种特殊的函数 ，映射一组输入向量到一组输出向量，端到端地完成感知分类方向的任务。 MLP可以被看做是一个有向图，由多个节点层组成，每一层全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元。使用BP反向传播算法
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2023-09-18 15:53:22
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LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络（RNN），主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 LSTM 已经在科技领域有了多种应用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人
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2023-12-11 21:42:34
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长短期记忆网络（LSTM）是循环网络的一个变体，可以有效的解决循环神经网络（RNN）的梯度爆炸问题。LSTM的三个门LSTM网络引入门控机制（gating mechanism）来控制信息传递的路径，三个门分别是输入门、遗忘门、输出门，这三个门的作用分别是：（1）输入门控制当前时刻的候选状态有多少信息需要保存.（2）遗忘门控制上一个时刻的内部状态需要遗忘多少信息（3）输出门控制当前时刻的内部状态有多
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2023-10-30 23:57:40
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