在理解 RNN 基础上, 对梯度消失一种解决方方案 LSTM (保留早期状态信息)
原创
2022-08-22 13:33:17
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LSTM原理CNN卷积神经网络 应用：图像，视频RNN 递归神经网络 应用：NLP1RNN结构one to one比如输入一张图片，它会给我们输出是猫还是狗one to many比如输入一张图片，给出一些列图片描述many to one比如文本分析，给出文本是积极还是消极的many to many (输出 与 输入 不定长)比如 聊天机器人many to many (输入
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2024-07-05 08:35:12
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一、lstm介绍长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题，目前比较流行。二、理论介绍2.1长短时记忆网络的思路：原始 RNN 的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。再增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，称为单元状态(cell state)。上图是lstm的
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2023-08-30 10:44:42
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title: LSTM原理及实现 date: 2018-02-10 10:49:21 tags: categories: 深度学习 文章目录title: LSTM原理及实现 date: 2018-02-10 10:49:21 tags: categories: 深度学习LSTM网络LSTM核心思想逐步理解LSTM遗忘门输入门输出门LSTM变体多层LSTMLSTM实现手写数字设置LSTM参数初始
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2023-11-03 13:42:08
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1. 递归神经网络在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻，每一次都只会关
原创
2021-12-15 17:40:36
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LSTM网络结构 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
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2023-09-23 13:11:12
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价格时序预测-LSTMLSTM原理LSTM基本使用原理Pseudo TradingKeras LSTM Layer使用结果In-Sample结果Out-of-Sample结果 LSTM原理LSTM是一种有监督神经网络。在普通的RNN模块里增加一个“短期记忆”模块，使得神经网络能够对基于“很久之前”曾经看到过并重复出现的“时域特征片段”作出预测上的修正。一个简单的应用是利用文本里的相距比较远的“上
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2023-06-16 14:54:32
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文章目录训练所需数据1.基于循环神经网络的长短时记忆网络1.1 长短时记忆网络实现手写数字分类：1.2 长短时记忆网络对文本的分类 训练所需数据url:1.基于循环神经网络的长短时记忆网络1.1 长短时记忆网络实现手写数字分类：一幅图像=一句话一行=一个字字转换为向量，称之为词向量加载数据：import struct
import torch
import matplotlib.pyplot a
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2023-09-26 05:50:25
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参考博客 https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764，LSTM的超详细解释 https://blog.csdn.net/qq_36696494/article/details/89028956，RNN、LSTM一起的详解，例子很详细。 长短时记忆网络（LST ...
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2021-07-28 20:42:00
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络LSTM核心思想逐步理解LSTM遗忘门输入门输出门LSTM变体多层LSTMLSTM实现手写数字设置LSTM参数初始化权值参数训练参考资料前面我们介绍了RNN，现在我们来介绍一种特殊的RNN结构，LSTM网络。我们将逐步介绍...
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2023-01-25 18:24:52
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# LSTM原理及Python实现
## 一、引言
随着深度学习的快速发展，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）成为处理序列数据的重要模型。LSTM能够有效解决传统循环神经网络（RNN）在长序列训练中遇到的梯度消失和梯度爆炸问题。本文将探讨LSTM的基本原理，并给出Python实现示例。
## 二、LSTM的工作原理
LSTM的核心在于它的记忆单元（c
原创
2024-10-22 06:30:17
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LSTM规避了标准RNN中梯度爆炸和梯度消失的问题，所以会显得更好用，学习速度更快下图是最基本的LSTM单元连接起来的样子上图为一层LSTM单元连接起来的样子，在工业上，LSTM是可以像一个很大的方阵的，其中除了输入层和输出层分别对应着Xt和ht的值以外，中间的部分都是一层层的LSTM单元，拓扑结构如下：LSTM内部结构 LSTM看上去就是这样一种效果，一个一个首尾相接，同一层的会把前面单元的输出
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2023-11-16 10:23:58
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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原理及实现RNNLSTM实现RNN基本原理前言当我们处理与事件发生的时间轴有关系的问题时，比如自然语言处理，文本处理，文字的上下文是有一定的关联性的；时间序列数据，如连续几天的天气状况，当日的天气情况与过去的几天有某些联系；又比如语音识别，机器翻译等。在考虑这些和时间轴相关的问题时，传统的神经网络就无能为力了，因此就有了RNN（recurrent neural network，循环神经网络
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2024-01-05 20:39:57
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本文从 RNN 的局限性开始，通过简单的概念与详细的运算过程描述 LSTM 的基本原理，随后再通过文本生成案例加强对这种 RNN 变体的理解。LSTM 是目前应用非常广泛的模型，我们使用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习库调用它甚至都不需要了解它的运算过程，希望本文能为各位读者进行预习或复习 LSTM 提供一定的帮助。
序列预测问题已经存在很长时间了。它被认为是数据
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2024-05-22 13:02:07
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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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1. 概述在循环神与循环神经网络RNN相比，LSTM的网络结构要复杂的多。在LSTM网络中，通过引入三个门来控制信息的传递，这三个门分别为遗忘门（forget ga
原创
2023-06-14 18:11:15
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## LSTM神经网络原理
### 1. 概述
LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），广泛用于处理序列数据，如自然语言处理和时间序列预测。相比于传统的RNN，LSTM能够更好地处理长期依赖关系，避免了梯度消失或梯度爆炸的问题。本文将向你介绍LSTM神经网络的原理和实现步骤。
### 2. LSTM神经网络原理
LSTM神经网络由多个LS
原创
2023-07-31 13:13:18
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模型介绍简单来说，lattice LSTM 模型首次融合了字符信息和词汇信息。对比基于字符的方法，融合了词汇的方法显然能带入更多的信息。但对比于基于词汇的方法，lattice LSTM 却避免了LSTM受分词错误的影响带来的效果下降。作者这里举了一个例子：南京市长江大桥，一般分为“南京市”，“长江大桥”。但基于词汇的方法有可能产生歧义，将其分为“南京”，“市长”，“江大桥”，严重影响网络的性能。也
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2024-09-07 17:53:00
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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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