TensorFlow - LSTM 原理 flyfish 笔记摘自 《Understanding LSTM Networks》和《白话深度学习与TensorFlow》 Understanding LSTM Networks http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ LSTM算法的全称是长短期记忆网络（long short–t
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2024-04-02 10:59:26
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LSTM（Long short-term memory）算是时序模型中的比较常用也比较好的一种模型。在提到LSTM之前，不得不说一下RNN（Recurrent neural network ），其实就是把上一次输出作为下一次输入（如图）： 可以看到，在每一个时间点Tn的总输入都是上一个Tn-1时刻的输出+这个Tn时刻的输入。这种模型好的一点是可以获取到前面时刻的信息，但也
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2024-01-29 01:53:06
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# Python实现LSTM算法
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何在Python中实现LSTM算法。LSTM（Long Short-Term Memory）是一种适用于处理时间序列数据的深度学习模型，具有记忆能力和长期依赖性。
## 实现步骤
以下是实现LSTM算法的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 导入必要的库 |
|
原创
2024-05-22 03:23:44
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简介说到LSTM神经网络，大家都不陌生，LSTM指的是Long Short-Term Memory，意思是：长短时记忆，也就是说这个神经网络有记忆功能，为什么说它有记忆功能呢？因为在训练数据的时候，很久之前的文本保留下来的信息，可以对当下的预测产生影响，所以就认为神经网络记住了一部分信息。1. 与RNN对比由于LSTM来源于对RNN的升级，我们先从RNN入手，来理解整个LSTM在做什么 图上的三个
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2023-06-25 12:57:19
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LSTM理解本文是对Nico’s blog Simple LSTM 翻译. 几个星期前，我在Github上发布了一些LSTM代码，以帮助人们了解LSTM在实现层面的工作方式。 前向传递在其他地方都有很好的解释并且很容易理解[可参考wangduo对LSTM翻译]，但是我自己导出了backprop方程，并且backprop代码没有任何解释。 这篇文章的目的是在LSTM的背景下解释所谓的反向传播。 注意
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2024-04-17 19:33:16
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HST-LSTM: A Hierarchical Spatial-Temporal Long-Short Term Memory Network for Location PredictionDejiang Kong and Fei WuZhejiang Universityhttps://www.ijcai.org/Proceedings/2018/0324.pdf定位技术有助于挖掘人物运动情况
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2023-10-31 14:49:26
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上次优化完bp神经网络后，发现用matlab优化高级的神经网络太慢了，于是用tensorflow继续学习GA优化部分。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Den
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2023-08-23 17:09:45
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# 使用蜣螂优化算法和LSTM实现时间序列预测
在机器学习领域，蜣螂优化算法是一种模拟生物行为的优化算法，而长短期记忆网络（LSTM）是一种用于处理和预测序列数据的特殊类型的递归神经网络（RNN）。结合这两者，可以有效改进时间序列数据的预测效果。本文将指导你如何使用蜣螂优化算法来优化LSTM的超参数。
## 流程概述
首先，我们需要明确整个流程。为使流程清晰可见，以下是一个简化的步骤表格：
原创
2024-09-28 03:54:35
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LSTM单元结构图。前向传播：在Understanding LSTM Networks博客中已经详细得不能再详细的介绍了LSTM网络的前向传播过程。如果英文能力不是很好，也可以参考如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM_结构之法 算法之道-CSDN博客翻译过来的版本。也可以参考本文的简略解析。LSTM 的核心概念在于细胞状态以及“门”结构。细胞状态相当于信息传输的路径，让信息能在序列连中传递下
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2023-10-10 22:25:28
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一、LSTM原理介绍 RNN虽然理论上也能循环处理长序列，但是由于其结构简单，单元里面只是一个基于tanh激活函数的前馈网络在循环，对于长序列中的哪些信息需要记忆、哪些序列需要忘记，RNN是无法处理的。序列越长，较早的信息就应该忘记，由新的信息来代替，因为上下文语境意境发生了变化，既然RNN无法处理该忘记的信息，那么RNN就不能应用倒长序列中。 而LSTM之所以能够处理长的序列，是
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2024-01-28 00:33:24
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# 鯨鱼优化算法优化LSTM模型
在深度学习中，长短期记忆网络（LSTM）是一种广泛应用于时间序列预测、自然语言处理等任务的循环神经网络（RNN）变体。然而，LSTM的性能受许多因素的影响，其中超参数的选择尤为重要。鲸鱼优化算法（WOA）是一种新颖的群体智能优化算法，近年来被广泛应用于超参数调优。本文将探讨如何使用鲸鱼优化算法优化LSTM模型，并提供相关的代码示例。
## 1. 鲸鱼优化算法简
原创
2024-09-30 05:00:45
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# 粒子群算法优化 LSTM 的应用与实现
## 引言
长短期记忆网络（LSTM）是深度学习中的一种强大工具，广泛用于时间序列预测和序列生成任务。然而，LSTM的性能受到超参数设置的影响。粒子群优化算法（PSO）是一种元启发式算法，能够有效地帮助优化LSTM的超参数。本文将探讨如何利用PSO优化LSTM在Python中的实现，并给出代码示例。
## 粒子群优化算法
粒子群优化算法是模拟鸟群
LSTM总结目录（持续更新中背景知识LSTM算法训练技巧参考文献 背景知识： 循环神经网络是神经网络的一种，循环神经网络适合于解决序列问题。传统的神经网络不同层之间是全连接的， 而同一层内的神经元相互之间并无沟通。而在序列处理的过程中，前一阶段的输出会对下一阶段的输出产生影响。鉴于此，可以使用循环神经网络。循环神经网络不仅仅会接受上一层的输入，并且会接受上一时刻本层神经元的信息。循环神经网络可以有
优化问题优化技术特别擅长于处理受多种变量的影响，存在许多的可能解的问题，以及结果因为这些变量的组合而产生很大的变化的问题。优化算法是通过尝试许多不同的题解并给这些题解打分以确定其质量的方式来找到一个问题的最优解。优化算法的经典的应用场景是，存在大量的题解以至于我们无法对他们进行一一的尝试的情况。最简单的也是最低效的方式求解方式，就是随机去尝试随机猜测的题解，并找出最优解来。我们可以对题解进行智能化
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2024-04-19 15:38:10
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算法模型Lstm(循环神经网络)：简介LSTM和RNN相似，它们都是在前向传播的过程中处理流经细胞的数据，不同之处在于 LSTM 中细胞的结构和运算有所变化。LSTM结构：遗忘门：遗忘门的功能是决定应丢弃或保留哪些信息。来自前一个隐藏状态的信息和当前输入的信息同时传递到 sigmoid 函数中去，输出值介于0和1之间，越接近0意味着越应该丢弃，越接近 1 意味着越应该保留。如图遗忘门：遗忘门图遗忘
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2023-10-24 09:04:21
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基于tensorflow2.x版本python代码实现深度学习分类预测（以lstm为例）1 代码实现（能直接跑通本文中的代码） 代码中训练数据已自动生成，能直接跑通本文中的代码。2 代码思路解析1 代码实现from keras.models import Sequential
from keras.layers import *
from general import *
import os
i
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2023-10-07 11:43:41
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使用LSTM算法进行预测在当今数据科学领域变得越发重要。长短期记忆网络（LSTM）是一种常用的递归神经网络（RNN），尤其适合处理和预测时序数据。以下是针对如何使用Python进行LSTM预测的详细说明，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和案例分析。
```mermaid
flowchart TD
A[数据收集] --> B[数据预处理]
B --> C[LST
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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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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目录引言一、glob —— os 库的平替，主打一行代码解决问题二、time —— 时间处理库（1）time.time() —— 获取当前时间戳（2）time.sleep(x) —— 程序休眠函数（3）time.gmtime(t) —— 获取时间戳 t 对应的 struct_time 对象。（4）time.ctime() —— 获取当地时间。（5）使用 mktime()，strftim
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2023-10-07 14:44:30
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