Adam是1997年提出的优化算法，在深度学习领域应用广泛。 Adam与经典的随机梯度下降法是不同的。经典随机梯度下降保持一个单一的学习速率(称为alpha)，用于所有的权重更新，并且在训练过程中学习速率不会改变。而在Adam中，每一个网络权重(参数)都保持一个学习速率，并随着学习的展开而单独地进行调整。该方法通过梯度的一阶矩和二阶矩来计算不同参数的自适应学习速率。 Adam算法结合AdaGrad
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2023-06-18 15:32:57
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# PSO优化LSTM在PyTorch中的应用
## 引言
长短期记忆网络（LSTM）是一种回归神经网络，广泛应用于时间序列预测、自然语言处理等领域。然而，LSTM的性能往往依赖于超参数设置，而超参数优化是深度学习中的一项重要而挑战性的任务。粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，能够有效地为LSTM的超参数搜索提供支持。这篇文章将介绍如何在PyTorch中实现PSO优化LSTM的过
# LSTM在PyTorch中的优化及检出率提升
## 一、引言
在机器学习领域中，LSTM（长短期记忆网络）是一种非常有效的模型，特别适用于处理序列数据。对于刚入行的开发者而言，优化LSTM模型并提高检出率是一个重要的任务。本文将逐步介绍如何在PyTorch中实现LSTM的优化，提升检出率的过程，适合初学者用作参考。
## 二、实现流程
为了实现LSTM的优化以及提高检出率，我们将遵循以
原创
2024-09-01 06:18:17
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在深度学习中，PyTorch LSTM（长短期记忆网络）被广泛应用于序列数据的建模。然而，针对LSTM的优化和调参问题仍然存在复杂性，尤其是在选择合适的优化器时，选择不当可能导致模型训练缓慢或性能不达标，进而影响业务预测的准确性。以下是针对“PyTorch LSTM常用优化器”相关问题的详细记录，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
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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
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2023-11-25 17:24:17
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torch.optim.SGDclass torch.optim.SGD(params, lr=<object object>, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)功能:可实现SGD优化算法，带动量SGD优化算法，带NAG(Nesterov accelerated gradient)动量SGD优化算法,并且均
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2023-06-28 20:29:39
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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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????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文目录如下：???目录?1 概述1.1 麻雀搜索算法1.2 长短期记忆神经网络?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码实现?1 概述本研 究 利 用 麻 雀搜索算法 ( SSA) 以 提 高LSTM 模型准确度为优化目
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2024-01-24 13:34:50
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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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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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最近阅读了pytorch中lstm的源代码，发现其中有很多值得学习的地方。 首先查看pytorch当中相应的定义\begin{array}{ll} \\
i_t = \sigma(W_{ii} x_t + b_{ii} + W_{hi} h_{t-1} + b_{hi}) \\
f_t = \sigma(W_{if} x_t + b_{if} + W
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2023-08-10 13:27:58
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1.为什么要用pack_padded_sequence在使用深度学习特别是RNN(LSTM/GRU)进行序列分析时，经常会遇到序列长度不一样的情况，此时就需要对同一个batch中的不同序列使用padding的方式进行序列长度对齐（可以都填充为batch中最长序列的长度，也可以设置一个统一的长度，对所有序列长截短填），方便将训练数据输入到LSTM模型进行训练，填充后一个batch的序列可以统一处理，
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2023-08-05 07:32:56
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1. LSTM 网络基本原理
2. 使用 Python 包 torch 实现网络构建、训练与验证
使用Python构建LSTM网络实现对时间序列的预测1. LSTM网络神经元结构 LSTM网络 神经元结构示意图 \(t\)，LSTM网络神经元接收该时刻输入信息 \(x_t\)，输出此时刻的隐藏状态 \(h_t\
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2023-06-26 15:24:47
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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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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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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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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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# 粒子群算法优化LSTM的PyTorch实现教程
在这篇文章中，我们将逐步指导您通过使用粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）来优化LSTM模型。整个过程可以拆分为几个关键步骤，我们将以表格和甘特图的形式展示这些步骤，并通过代码示例详细说明每一步的具体操作。
## 一、整体流程
下面是整个实现过程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
# 实现LSTM模型的步骤
为了帮助你实现"LSTM pytorch"，我将为你提供下面的步骤来一步步指导你完成。
## 步骤概览
下面是实现LSTM模型的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入所需的库 |
| 步骤 2 | 准备数据 |
| 步骤 3 | 定义LSTM模型 |
| 步骤 4 | 定义损失函数和优化器 |
| 步骤 5 | 训
原创
2023-08-03 12:26:13
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