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
转载
2023-10-10 22:25:28
267阅读
引言 本文为机器学习大作业选题——匈牙利水痘病例预测（Prediction of the Hungarian case of chicken pox）的LSTM解决方法，参与答辩并获得优秀，主要是使用LSTM对病例数进行时间序列预测，包含数据集、LSTM原理简述、代码及解析和结果展示四部分。所有文件如下&
# 使用Java实现LSTM算法进行预测
在机器学习领域，长短期记忆网络（LSTM）是一种强大的递归神经网络（RNN）架构，广泛应用于时间序列预测、自然语言处理等任务。对于初学者，了解如何在Java中实现LSTM算法并进行预测是一个很好的练习。本文将帮助你了解整个流程，并提供详细的代码示例。
## 实现流程
下面的表格展示了实现Java LSTM算法进行预测的基本步骤：
| 步骤 | 描述
0x1. LLVM 架构简介经典的三段式设计LLVM，GCC， JIT(Java, Python) 等编译器都遵循经典的三段式设计• 前端 (Frontend) - 词法分析，语法分析, 生成抽象语法树，生成中间语言 (例如 java 的字节码，llvm 的 IR，GCC 的 GIMPLE Tuples)• 优化器 (Optimizer) - 分析中间语言，避免多余的计算，提高性能;• 后端 (B
Java中LRU的简单实现LRU(Least Recently Used)：全称为最新最少使用算法(或最久未使用算法)。它是一种算法思想：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说，当限定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰。这种思想在很多场景中被使用到（操作系统中缓存文件置换机制中将LRU作为一种替换策略），也是面试中的“常客”（leetc
转载
2024-01-29 05:07:52
68阅读
最近有在研究希望能够
实现一个搜索框的智能搜索提示，几经辗转找到了这个包。<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.nlpcn/nlp-lang -->
<groupId>org.nlpcn</groupId>
<artifactId>nlp-lang</artifactId>
<vers
转载
2024-03-11 16:18:43
75阅读
# 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
89阅读
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
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
转载
2024-01-28 00:33:24
127阅读
基本初等函数的导函数
原创
2021-08-02 14:10:51
977阅读
1. CNN算法CNN算法原理
2. RNN算法最早CNN算法和普通算法类似，都是从由一个输入得到另一个输出，不同的输入之间没有联系，无法实现一些场景（例如：对电影每个时间点的时间类型进行分类，因为时间是连续的，每一个时间点都是由前面的时间点影响的，也就是说输入之间有关联）
2.1 典型的序列数据文章里文字内容语音里音频内容股票市场中价格走势
2.2 基本原理RNN 跟传统神经网络最大的
原创
2022-06-23 17:54:46
1632阅读
引言项目中原使用的文本对比算法是使用MD5 Hash的方法。MD5 Hash算法简单来说是指对于任何长度的文本都可生成一段128bit长度的字符串，相同文本生成的Hash字符串是相同的，因此可用来比较文本是否相同。但这种传统的Hash算法，对于文本的查找效率是很低的，另外文本间的相似度计算是很困难，因为即使改动文本的一个字符，得到的Hash结果也是完全不同的。因此在新项目中考虑用新的算法去做，对此
转载
2023-08-04 13:00:27
85阅读
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
转载
2023-10-31 14:49:26
105阅读
# 如何在Java中实现LSTM
## 简介
LSTM（Long Short-Term Memory）是一种循环神经网络，常用于处理序列数据。在Java中实现LSTM可以帮助我们解决时间序列预测、文本生成等问题。在本文中，我将教你如何在Java中实现LSTM，并给出详细的步骤和示例代码。
## 实现流程
下面是实现LSTM的整个流程，我们将按照这个流程逐步进行。
```mermaid
pie
原创
2024-02-23 08:29:44
263阅读
文章目录前言一、LSTM的手推过程二、LSTM代码实现1、PyTorch API实现2、代码逐行实现LSTM总结 前言LSTM是RNN的一个优秀的变种模型，继承了大部分RNN模型的特性，同时解决了梯度反传过程由于逐步缩减而产生的梯度消失问题。在本次学习中，展示了LSTM的手动推导过程，用代码逐行模拟实现LSTM的运算过程，并与PyTorch API输出的结果验证是否一致。一、LSTM的手推过程L
转载
2024-06-28 12:39:46
156阅读
LSTM模型LSTM（Long Short-Term Memory）也称长短时记忆结构, 它是传统RNN的变体, 与经典RNN相比能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象LSTM核心结构遗忘门输入门细胞状态输出门LSTM的内部结构图结构解释图:遗忘门遗忘门部分结构图与计算公式遗忘门结构分析与传统RNN的内部结构计算非常相似, 首先将当前时间步输入x(t)与上一个时间步隐含状态h(
转载
2023-11-15 14:06:50
199阅读
LSTM（long short-Term Memory，长短时记忆模型）
一、LSTM简述 LSTM是基于RNN进行修改，属于RNN的一种变形，为了避免RNN中出现的梯度消失问题。对比RNN，LSTM中多了一条贯穿所有状态的记忆状态，所有的遗忘门、记忆们、输出门也都结合记忆状态进行操作。二、LSTM的具体结构 &
转载
2024-04-02 06:17:48
124阅读
基于LSTM的新型冠状病毒预测模型LSTM的优势我们本次使用tensorflow搭建LSTM模型1.导入相应的包2.数据处理过程这里不做展示，主要是将原有的数据按地区进行整理以及只保留时间，确诊人数，累计确诊人数，死亡人数，治愈人数这四项。3.处理好数据后读入数据，然后生成训练集和测试集数据，具体代码如下4.搭建lstm模型5.模型的训练6.模型的预测以及结果7.相关说明 LSTM的优势长短期记
转载
2023-12-02 08:42:20
29阅读
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
转载
2024-04-02 10:59:26
22阅读
1.概述1.发展历史JDK 1.4 之前，Java 所提供的网络编程API全部采用了I/O同步阻塞模型JDK 1.4 引入了非阻塞I/O(NIO)类库，自此Java语言可以支持多路复用I/O模型JDK 1.7 引入了异步I/O编程类库，被称为NIO2，也叫AIO2.Java NIO 开源网络通信框架Mina：ApacheGrizzly：Netty：JBoss。事件驱动模型，线程模型。TCP/UDP
转载
2023-12-06 16:21:42
44阅读
