LSTM原理及python简易实现https://www.jianshu.com/p/daedde46eae5例子：from math import sqrt
from numpy import concatenate
from matplotlib import pyplot
from pandas import read_csv
from pandas import DataFrame
fro
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2023-10-08 11:42:00
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LSTM结构中是一个神经网络，即上图的结构就是一个LSTM单元，里面的每个黄框是一个神经网络，这个网络的隐藏单元个数我们设为hidden_size，那么这个LSTM单元里就有4*hidden_size个参数。每个LSTM输出的都是向量，包括函数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
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2023-10-08 11:39:58
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PyTorch实例：预测房价准备数据模型设计训练预测 这个实例问题是：假如有历史房价数据，我们应如何预测未来某一天的房价？针对这个问题，我们的求解步骤包括：准备数据、设计模型、训练和预测。 准备数据我们需要找到真实的房价数据来进行拟合和预测。简单起见，我们也可以人为编造一批数据，从而重点关注方法和流程。首先，我们编造一批时间数据。假设我们每隔一个月能获得一次房价数据，那么时间数据就可以为0,
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2024-06-05 23:27:18
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在使用LSTM网络时，设置dropout是经典的技巧之一，旨在缓解过拟合。现在，我将详细记录下如何在PyTorch中对LSTM网络进行dropout设置的过程，确保步骤清晰易懂，便于后续读者参考。
### 环境准备
在开始之前，我们需要准备好执行PyTorch代码的环境。确保你已经安装了以下前置依赖：
```bash
pip install torch torchvision
```
##
目录前言1. 数据集1.1 下载数据集并处理1.2 将数据集分为source和target1.3 定义词汇类1.4 获取训练集2. 定义模型2.1 导入相关工具包2.2. 定义Encoder模型2.3.定义Decoder模型2.4.定义seq2seq模型2.5.定义loss3.训练函数4.预测函数5.测试5.1定义参数5.2.训练5.3.预测 前言这两天学习了RNN，就想实现一下机器翻译，如果有
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2024-01-06 08:36:10
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CNN-LSTM融合原理阅读这篇文章需要较扎实的CNN和RNN基础。怎么把CNN结合LSTM做文本分类，宏观的看，我以为有三种方法：CNN-> LSTM：将文本先经过CNN提取局部特征，再用LSTM提取这些局部特征的长距离特征，再经变换输入全连接层。LSTM-> CNN：先对文本用LSTM提取长距离特征，得到融合了上下文的新文本，再用CNN提取新文本的局部特征（有点像先Word2Vec
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2023-11-06 15:34:13
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PyTorch的学习和使用（五）卷积（convolution）LSTM网络首次出现在Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting，并且在处理视频这种具有时间和空间关系的数据时具有较好的效果。通过扩展torch.nn的方式增加ConvLSTM在github-roge
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2023-11-15 22:09:34
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#时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。#时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recurrent neural network, RNN）。相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立
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2023-05-30 15:58:18
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未完待续。。。。。GPU操作二、模型保存读取操作1、访问模块模型参数model.parameters()一个从参数名称隐射到参数Tesnor的字典对象state_dict举例1import torch
from torch import nn
net = MLP() #这里我省略了MLP()的定义，详见《动手学习深度学习Pytorch》对应章节
net.state_dict()输出1clas
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2024-03-16 10:48:30
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要点：
1.LSTM 即 Long Short-Term Memory 长短期记忆网络， 是一种特殊的RNN循环神经网络。
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2021-04-07 16:13:30
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一、LSTM网络long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来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tanh层LSTM也有与RNN相似的循环结构，但是循环模块中不再是简单的网络，而是比较复杂的网络单 元。LSTM的循环模块主要有4个单元，以比较复杂的方式进行
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2023-06-25 13:04:32
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在处理时序数据，已经有RNN循环神经网络和GRU神经网络两个比较经典的网络。当然还有一种LSTM神经网络，长短期记忆神经网络。 从发展历史来看，是现有LSTM再有GRU的，但是从复杂度来看，LSTM比GRU更加复杂。先来回忆一下GRU，其有两个门（更新门和重置门），有一个记录历史信息的向量。 而LSTM就更加复杂了，无论是在门的数量上还是记录历史信息的向量上。LSTM神经网络其一共有3个门，2个状
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2023-07-28 19:26:08
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首先，我们定义好一个LSTM网络，然后给出一个句子，每个句子都有很多个词构成，每个词可以用一个词向量表示，这样一句话就可以形成一个序列，我们将这个序列依次传入LSTM，然后就可以得到与序列等长的输出，每个输出都表示的是一种词性，比如名词，动词之类的，还是一种分类问题，每个单词都属于几种词性中的一种。我们可以思考一下为什么LSTM在这个问题里面起着重要的作用。如果我们完全孤立的对一个词做词性的判断这
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2024-05-29 07:49:45
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LSTM的参数解释LSTM总共有7个参数：前面3个是必须输入的1：input_size: 输入特征维数，即每一行输入元素的个数。输入是一维向量。如：[1,2,3,4,5,6,7,8,9]，input_size 就是92：hidden_size: 隐藏层状态的维数，即隐藏层节点的个数，这个和单层感知器的结构是类似的。这个维数值是自定义的，根据具体业务需要决定，如下图：input_size：就是输入层
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2023-08-06 13:59:19
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循环神经网络在深度学习领域，循环神经网络具有记忆能力，它可以根据以前的记忆来处理新的任务。记忆力在很有任务上是很有用的，比如在一场电影中推断下一个时间点的场景，这个时候仅依赖于现在的情景并不够，还需要依赖于前面发生的情节，对于这样一些不仅依赖于当前情况，还依赖于过去情况的问题，传统的神经网络结构不能很好地处理，而基于记忆的网络模型却能够完成这个任务。LSTMLSTM是循环神经网络的变式，它能够很好
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2023-11-23 23:54:33
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深度学习 LSTM长短期记忆网络原理与Pytorch手写数字识别一、前言二、网络结构三、可解释性四、记忆主线五、遗忘门六、输入门七、输出门八、手写数字识别实战8.1 引入依赖库8.2 加载数据8.3 迭代训练8.4 数据验证九、参考资料 一、前言基本的RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题，会忘记它在较长序列中以前看到的内容，只具有短时记忆。得到比较广泛应用的是LSTM（Long Short Term
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2023-09-05 13:57:24
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今天用PyTorch参考《Python深度学习基于PyTorch》搭建了一个LSTM网络单元，在这里做一下笔记。1.LSTM的原理LSTM是RNN（循环神经网络）的变体，全名为长短期记忆网络（Long Short Term Memory networks）。 它的精髓在于引入了细胞状态这样一个概念，不同于RNN只考虑最近的状态，LSTM的细胞状态会决定哪些状态应该被留下来，哪些状态应该被遗忘。 具
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2023-08-11 16:49:46
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首先梳理关键步骤，完整代码附后。关键步骤主要分为数据准备和模型构建两大部分，其中，数据准备主要工作：1、训练集和测试集的划分 2、训练数据的归一化 3、规范输入数据的格式模型构建部分主要工作：1、构建网络层、前向传播forward()class LSTM(nn.Module):#注意Module首字母需要大写
def __init__(self, input_size=1, hidden_
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2023-09-05 15:50:20
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lstm里，多层之间传递的是输出ht ，同一层内传递的细胞状态（即隐层状态）看pytorch官网对应的参数nn.lstm(*args，**kwargs)，默认传参就是官网文档的列出的列表传过去。对于后面有默认值（官网在参数解释第一句就有if啥的，一般传参就要带赋值号了。）官网案例对应的就是前三个。input_size，hidden_size，num_layersParmerters:input_s
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2023-08-26 17:02:38
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首先简单实现构造LSTM模型以及使用LSTM进行计算，代码如下import torch
import torch.nn as nn
class rnn(nn.Module):
def __init__(self,input_dim,output_dim,num_layer):
super(rnn,self).__init__()
self.layer1 = nn.LSTM(input_d
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2023-08-17 01:27:17
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