循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）; 长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）; 门限循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）1.循环神经网络RNN1.1.优点1.2.缺点2.长短期记忆LSTM2.1.忘记门层2.2.更新状态2.3.输出(输出信息和更新后的状态)2.4.LSTM 的变体3.门限循环单元GR
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2023-11-29 18:12:37
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1. 情感倾向性分析长短时记忆网络的基本概念长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖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。LSTM网络结构LSTM的门控机制LSTM的变种2 LSTM网络结构2.1 LSTM网络结构及其特点基于RNN结构设计，从左到有依次阅读
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2023-12-26 16:40:49
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这里写目录标题1. LSTM介绍1.1 什么是LSTM1.2 LSTM相较于RNN的优势1.3 LSTM的结构图1.3.1 LSTM的核心思想1.3.2 LSTM的遗忘门1.3.3 LSTM的输入门1.3.4 LSTM的输出门1.4 LSTM的优缺点1.5 如何计算 LSTM 的参数量？1.6 LSTM与GRU相比怎么样呢？2. nn.LSTM()2.1 nn.LSTM()的参数解释2.2 nn
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2024-01-01 12:37:41
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LSTM（Long Short-Term Memory networks）是一种时间递归神经网络，是RNN的改进之一，解决了RNN不易处理的远距离信息上下文依赖、梯度消失或梯度爆炸等问题。LSTM的结构类似RNN，区别在于将传统神经元用记忆单元代替，这个单元由遗忘门、输入门和输出门组成，根据规则判断信息期限，长期记忆信息可以传到很深的层，短期记忆信息将很快被遗忘。所有的递归神经网络都由
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2023-12-29 19:25:30
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在上一篇文章中，我们介绍了循环神经网络以及它的训练算法。我们也介绍了循环神经网络很难训练的原因，这导致了它在实际应用中，很难处理长距离的依赖。在本文中，我们将介绍一种改进之后的循环神经网络：长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，它成功的解决了原始循环神经网络的缺陷，成为当前最流行的RNN，在语音识别、图片描述、自然语言处理等许多领域中成功应
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2024-01-23 14:24:07
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LSTM长短期记忆人工神经网络简述By:Yang Liu1.什么是LSTM 长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，属于时间递归神经网络(RNN)中的一种。LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。2.LSTM的结构 上图被称为memory bloc
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2024-01-25 21:04:46
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重要： 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。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)。把上图按照时间维度展开：LSTM 的输入有三个
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2023-10-31 18:37:39
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长短时记忆网络是循环神经网络(RNNs)的一种，用于时序数据的预测或文本翻译等方面。LSTM的出现主要是用来解决传统RNN长期依赖问题。对于传统的RNN，随着序列间隔的拉长，由于梯度爆炸或梯度消失等问题，使得模型在训练过程中不稳定或根本无法进行有效学习。与RNN相比，LSTM的每个单元结构——LSTM cell增加了更多的结构，通过设计门限结构解决长期依赖问题，所以LSTM可以具有比
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2023-09-04 12:48:35
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文章目录基本概念及其公式输入门、输出门、遗忘门候选记忆元记忆元隐状态从零开始实现 LSTM初始化模型参数定义模型训练和预测简洁实现小结 基本概念及其公式LSTM，即(long short-term Memory)长短期记忆网络，也是RNN循环神经网络的一种改进方法，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，在NLP领域具有很重要的作用。LSTM 模型同 GRU 模
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2023-08-14 14:03:33
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长短期记忆(Long Short Term Memory)跟上篇的循环神经网络(RNN)之门控循环单元(GRU),两者比较的话，LSTM稍微更复杂一点，但很类似，对整个隐藏单元来讲可以说增加了一个记忆细胞的新概念，这样可以记录更多的额外信息，除了应对RNN中梯度衰减的问题，还能够更好地捕捉时间序列中时间
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2023-10-08 13:01:56
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LSTM 长短期记忆循环神经网络1.LSTM 定义LSTM 全称是Long Short Term Memory (长短期记忆)，是RNN的一种。基本一般情况下使用RNN都是使用LSTM，最基础的RNN存在一些问题，LSTM的效果更好。最基础版本的RNN每一时刻的隐藏层不仅由该时刻的输入决定，还有上一时刻的隐藏层的值。如果一个句子很长的时候，到句子末尾的时候，将会记不住句子开头的内容，发生梯度消失和
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2023-12-15 13:56:08
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LSTM ：Long short-term memory这也是RNN的一个变种网络，在之后大家都可以见到各类变种网络，其本质就是为了解决某个领域问题而设计出来的，LSTM是为了解决RNN模型存在的问题而提出来的，RNN模型存在长序列训练过程中梯度爆炸和梯度消失的问题，无法长久的保存历史信息，而LSTM就可以解决梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好
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2023-12-15 16:44:50
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LSTM（长短期记忆网络）通过引入细胞状态和三个门控机制（遗忘门、输入门、输出门），有效其门控机制为后续模型提供了关键思路。
# 长短时记忆循环神经网络(LSTM)
## 介绍
长短时记忆循环神经网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），它的设计目的是解决传统RNN在处理长序列数据时容易出现的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过引入记忆单元和门控机制，能够更好地处理长期依赖关系，广泛应用于自然语言处理、语音识别等
原创
2023-08-01 00:18:42
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目录摘要：研究背景：滑动时间窗口的构建：双层双向长短期记忆神经网络构造：程序计算结果：本文Matlab代码分享 摘要：为了充分挖掘电力负荷与多维特征因素的非线性关系，提高负荷预测精度，提出了一种基于随机森林和双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络的超短期负荷预测方法。首先，采用滑动时间窗口的方式构建神经网络的输入数据，使其输入前几个时间点的负荷值以预测下一时间点的负荷值，提高网络的精度；其
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2024-03-11 17:11:12
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读《神经网络与深度学习》一书，随笔。在NLP领域几乎都是序列标注问题，上下文信息非常重要，与图像有明显不同。本节需要HMM、Collins感知机、CRF等传统序列标注模型的基础才能好理解。1 RNN（Recurrent Network）前面学习的CNN更适合图像领域，而RNN是针对文本领域提出的，专门处理序列化数据的神经网络结构。RNN的一个循环神经单元和按时间展开后的样子如下图：数学表达式为：，
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2024-01-31 16:29:51
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写在前面在前面讲的【Deep learning】循环神经网络RNN中，我们对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。下面我们就对LSTM模型做一个总结。1.从RNN到LSTM其中上图是传统RNN结构框架
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2024-01-29 08:25:26
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一 什么是 LSTM？长短期记忆网络——通常被称为 LSTM，是一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖性。由 Hochreiter 和 Schmidhuber（1997）提出的，并且在接下来的工作中被许多人改进和推广。LSTM 在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。LSTM 被明确设计用来避免长期依赖性问题。长时间记住信息实际上是 LSTM 的默认行为，而不是需要努力学习的东西！所有递归神
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2023-12-20 07:51:57
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文章目录定义循环神经网络长期依赖（Long-Term Dependencies）问题LSTM 网络LSTM 的核心思想逐步理解 LSTM 定义长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖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。循环神经网络人类并不是每时每刻都从一
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2023-11-13 14:35:05
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前言不知道RNN的一定要先看看RNN的原理在RNN中我们说了RNN的不足，也就是对较长的时间，或者较长的string，很多时候前面的数据对后面的数据影响就很小甚至没影响了，这是我们就要加强前面的数据的权值；或者数据不是很长，但是最开始的数据对很往后的数据基本没啥影响，但RNN记住了，并对后面的数据产生了影响，这时我们就要往往要增大近期数据的权值。在本文中，我们将介绍一种改进之后的循环神经网络：长短
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2023-11-04 07:29:19
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