正式站点服务器更换,现在需要把原本运行在Ubuntu上的开源ERP软件openerp 7.0迁移到新的CentOS 6.5的服务器上。第一次在生产环境上配置Linux，学习到好多东西，记录一下，方便以后会用到（比如.net core）。 同时也分享一下迁移过程中学到的东西。需要有Linux基本操作基础。常用yum命令是在Fedora和RedHat以及SUSE中基于rpm的软件包管理器，它
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2024-05-14 12:12:35
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主流的循环神经网络就是以RNN为基础的各种变体模型人工神经网络：卷积神经网络： 循环神经网络： 三种基本类型总览：RNN:每个序列索引位置t都有一个隐藏状态h(t)。 进一步简化：由于RNN梯度消失的问题，就对于序列索引位置t的隐藏结构做了改进，可以说通过一些技巧让隐藏结构复杂了起来，来避免梯度消失的问题，这样的特殊RNN就是我们的LSTM。LSTM:细化
译者：Hi胡瀚@云+社区翻译社原文链接：https://machinelearningmastery.com/persistence-time-series-forecasting-with-python/原文作者：Jason Brownlee建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。性能基准让您了解所有其他模型如何在您的问题上实际执行。在本教程中，您将了解如何开发持久性预测，以便用Pyth
# 使用 PyTorch 搭建 LSTM 深度学习模型
## 引言
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），能够更好地捕捉序列数据中的长时间依赖关系。LSTM 在自然语言处理、时间序列预测等任务中表现出色。本文将带领您通过 PyTorch 搭建一个简单的 LSTM 模型，并对其进行训练和评估。
## 流程概述
以下是搭建 LSTM 模型的主要流程：
```merma
原创
2024-09-23 06:03:03
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# 利用PyTorch搭建LSTM神经网络
在深度学习中，长短时记忆网络（LSTM）是一种特别有效的递归神经网络（RNN），广泛应用于时间序列预测、自然语言处理和其他序列数据的分析中。本文将介绍如何使用PyTorch搭建一个简单的LSTM模型，帮助大家理解LSTM的基本概念和应用。
## LSTM的基本原理
LSTM是一种特殊的RNN，通过引入“记忆单元”，可以有效地处理长距离的依赖关系。L
导读：本文是演示了一个最简单的LSTM模型的构建，以0.1~0.9序列为例，做了一个预测的小实例，文章最后我新增了一个测试集，重新使用训练的模型进行一次预测，详细代码以及注释见文末。后续的3.2和3.3课程是一组课程的学习目录，以及作者自己新书的推荐，3.2章节会在后续学习中更新上来，3.3的内容大家对作者书记感兴趣的话可以进去看看。3.1的原文摘录如下：在这篇文章中，您将发现在Ker
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2024-09-18 19:34:48
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小萌新在看pytorch官网 LSTM代码时 对batch_first 参数 和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence 不太理解，在回去苦学了一番 ，将自己消化过的记录在这，希望能帮到跟我有同样迷惑的伙伴 官方API：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=lstm#torch.nn.LS
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2023-09-16 11:21:52
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这是目前我看国内总结时序预测对小白很友好的博客教程，先推荐一下代码：单步预测## 如果在初始化LSTM时令batch_first=True，那么input和output的shape将由：## input(seq_len, batch_size, input_size)## output(seq_len, batch_size, num_directions * hidden_size)## 变为#
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2023-11-03 20:42:43
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（深度学习）Pytorch自己动手不调库实现LSTM此文为Pytorch深度学习的第三篇文章，在上一篇文章（深度学习）Pytorch进阶之实现AlexNet中我们不调库手动实现了AlexNet，今天我们尝试更具挑战性的，手动实现LSTM。LSTM（Long short-term memory）是一种特殊的RNN。通过精巧的设计解决长序列训练过程中的远距离传递导致的信息丢失问题。标准RNN由简单的神
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2023-09-08 09:50:05
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目标本文的目标是解释一个可用于构建基本LSTM模型的简单代码。我不会讨论和分析结果。这只是为了让您开始编写代码。设置环境我将在本文中使用python编写LSTM代码。环境设置如下：我建议您下载pycharm IDE并通过IDE将Tensorflow和所有其他库下载到您的项目中。您可以按照以下步骤设置环境。下载PyCharm IDE创建一个项目将Tensorflow，NumPy，SciPy，scik
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2023-10-14 22:03:41
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目录程序简介程序/数据集下载代码分析程序简介程序调用tensorflow.keras搭建了一个简单长短记忆型网络(LSTM)，以上证指数为例，对数据进行标准化处理，输入5天的'收盘价', '最高价', '最低价','开盘价'，输出1天的'收盘价'，利用训练集训练网络后，输出测试集的MAE长短记忆型网络(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。程序/数据集
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2023-11-29 21:29:48
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1.线性回归 可以直接调用sklearn中的linear_model模块进行线性回归：import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegressionmodel = LinearRegression()model.fit(x, y)
model = LinearRegression().fit(x, y)r_sq = mode
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2023-08-28 11:39:28
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此示例中，神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测都柏林市议会公民办公室的能源消耗。每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。LSTM简介LSTM(或长期短期存储器网络)允许分析具有长期依赖性的顺序或有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。与ARIMA等模型相比，LSTM的一个特殊优势是数据不一定需
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2023-09-18 16:20:20
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1 循环神经网络的原理1.1 全连接神经网络的缺点现在的任务是要利用如下语料来给apple打标签： 第一句话：I like eating apple！（我喜欢吃苹果！） 第二句话：The Apple is a great company！（苹果真是一家很棒的公司！） 第一个apple是一种水果，第二个apple是苹果公司。全连接神经网络没有利用上下文来训练模型，模型在训练的过程中，预测的准确程度，
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2023-10-18 17:57:08
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概要我通过玩具代码一边学习一边调试能达到最好的学习效果。本文通过一个简单的python实现，教会你循环神经网络。原文作者@iamtrask说他会在twitter上继续发布第二部分LSTM，敬请关注。废话少说， 给我看看代码import copy, numpy as np
np.random.seed(0) #固定随机数生成器的种子，便于得到固定的输出，【译者注：完全是为了方便调试用的]
# com
LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种类型的循环神经网络 (RNN)，它用于处理和预测序列数据。LSTM 能够记忆长期依赖，因此在自然语言处理和时间序列预测等任务中很常用。下面是一个使用 LSTM 进行序列分类的 Python 代码示例：from keras.layers import LSTM, Dense
from keras.models import Seque
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2023-06-11 14:32:06
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?大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流? ?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。文章目录数据探索性数据分析LSTM 自动编码器重建损失ECG 数据中的异常检测数据预处理训练保存模型选择阈值评估正常听力节拍异常情况概括TL;DR 使用真实世界的
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2023-07-04 14:27:39
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在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系本文使用降雨量数据（查看文末了解数据免费获取方式）进行分析。视频：LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测应用什么是依赖关系？假设您在观看视频时记得前一个场景，或者在阅读一本书时您知道前一章发生了什么。传统的神经网络无法做到这一点，这是一个主要缺点。例如，假设您想对电影中每一点发
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2024-03-06 05:25:15
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特色：1、单变量，多变量输入，自由切换 2、单步预测，多步预测，自动切换 3、基于Pytorch架构 &n
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2023-08-17 16:38:48
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一 、单向LSTM0.导入包import torch1.rnn = torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers)rnn = torch.nn.LSTM(10, 20, 2) #(input_size,hidden_size,num_layers)括号里面第一个参数input_size是输入向量的长度，第二个参数hidden_size是隐藏层向量
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2023-10-08 11:42:10
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