LSTM（long-short term memory）networks 是一种特殊的RNN网络，整体思维一致，具体区别和原理可以参考：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 上文对于LSTM阐述非常清晰，这里就不多赘述了，主要记录下自己在学习过程中遇到的一些问题和不清晰的点，以及我自己的理解。RNN与常规网络的区别从输入
转载
2024-03-28 09:39:03
57阅读
主要针对RNN与LSTM的结构及其原理进行详细的介绍，了解什么是RNN，RNN的1对N、N对1的结构，什么是LSTM，以及LSTM中的三门(input、ouput、forget)，后续将利用深度学习框架Kreas，结合案例对LSTM进行进一步的介绍。一、RNN的原理 RNN(Recurrent Neural Networks)，即全称循环神经网络，它是一种对序列型的数据进行建模的深度模型。如图1.
转载
2024-04-02 11:02:02
77阅读
文章对LSTM入门的基础知识进行讲解，希望有助于您的理解。 LSTM（长短时记忆网络）的理解要从简单的RNN（循环神经网络）说起。 RNN理解 学习LSTM我们经常会先看到RNN的例子，因为LSTM是RNN的一种优化的变形。下图是RNN的结构
转载
2024-05-12 09:39:10
77阅读
深度学习之循环神经网络RNN概述，双向LSTM实现字符识别2. RNN概述Recurrent Neural Network - 循环神经网络，最早出现在20世纪80年代，主要是用于时序数据的预测和分类。它的基本思想是：前向将上一个时刻的输出和本时刻的输入同时作为网络输入，得到本时刻的输出，然后不断地重复这个过程。后向通过BPTT(Back Propagation Through Time)算法来训
这里写目录标题RNN的引入RNN的类别两种Network两边同时进行RNNLSTMLSTM流程深入LSTM结构RNN带来的梯度消失和梯度爆炸解决梯度消失的方法：LSTMRNN的应用 RNN的引入RNN：具有记忆的神经网络。 一个词汇表示成一个Vector 输入一个向量，第n个词的输入和第n-1个词的输出相加，然后生成第n个词的概率 多层的RNN的类别两种Network两边同时进行RNN除了可以获
转载
2024-02-18 20:10:50
94阅读
RNN与LSTM一、RNN1. 为什么需要RNN？ 在这之前，我们已经学习了基础的神经网络，它们可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y；但基础的神经网络只在层与层之间建立了权连接，也就是说，他们都只能单独的去处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。而在实际应用中某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。
转载
2024-04-09 18:14:36
109阅读
一、SVM简介：专业介绍：（1）支持向量机（Support Vector Machine）是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中。（2）支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力
Recurrent Neural Networks人类思维具有连贯性。当你看这篇文章时，根据你对前面词语的理解，你可以明白当前词语的意义。即是由前面的内容可以帮助理解后续的内容，体现了思维的连续性。传统的神经网络(RNN之前的网络)在解决任务时，不能做到像人类思维一样的具有连续性，这成为它的一个主要不足。比如你想对电影不同时刻发生的故事情节进行事件的分类，就无法利用传统的神经网络，根据电影中前面时
转载
2024-06-13 20:17:07
226阅读
1列表list2元组tuple3字典dict 本文将介绍Python的结构数据类型： + 列表 + 元组 + 字典1、列表（list）列表可以把大量的数据放在一起，可以对其进行集中处理；列表是以方括号“[]”包围的数据集合，不同成员之间使用“，”分隔；列表中可以包含任何数据类型,也可以包含另一个列表；列表也可以通过序号访问其中的成员。列表示例：lst = [1, 2, 3, 'Hello',
**最近看到一个blog，对LSTM模型介绍的很全面，所以我在这里记录一下。后续会逐渐补充公式推导的部分。 **RNN关键点之一是连接先前的信息到当前的任务中，而LSTM模型是一种特别的RNN。不幸的是RNN对长期依赖信息的学习能力不足，会出现梯度消失等问题。而LSTM网络就是解决长短时的信息依赖问题。1.简介LSTM网络全称为 Long Short-Term Memory，长期短期记忆模型，被
转载
2024-03-07 21:33:43
57阅读
论文复现：结合 CNN 和 LSTM 的滚动轴承剩余使用寿命预测方法一、简介针对滚动轴承存在性能退化渐变故障和突发故障两种模式下的剩余使用寿命（remaining useful life，简称RUL）预测困难的问题，提出一种结合卷积神经网络（convolution neural networks，简称CNN）和长短时记忆（long short term memory，简称 LSTM）神经网络的滚动
转载
2024-07-31 20:57:14
50阅读
把握：LSTM 里面：遗忘门f_t，记忆门i_t，输出门o_t 输入：上一个细胞隐藏层状态：h_t-1，本时刻输入参数 &
转载
2024-08-08 23:34:50
96阅读
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
转载
2023-10-14 22:03:41
164阅读
文章目录1 配置文件2 定义模型2.1 __init__(self,config)函数2.2 forward(self,x)函数 1 配置文件首先定义一个配置文件类，类里边存放Bert和LSTM的一些超参数class Config(object):
'''
配置参数
'''
def __init__(self,dataset):
self.mode
转载
2024-04-21 23:26:24
176阅读
总结RNN 两个变体 (针对梯度消失) LSTM 和 GRU 的特点和应用
原创
2022-08-22 13:32:27
251阅读
由于RNN的梯度计算时,总会有一项Whh的k-i次方， 当i越小， 即(越靠前的层)，Whh的k-i次方会越来越大，所以越前的层的梯度越容易出现梯度爆炸现象。Gradient clippingLSTM(可以解决梯度爆炸问题)RNN原始模时，Ct 将约等于Ct-1，memo
原创
2021-01-29 23:55:35
176阅读
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
转载
2023-08-28 11:39:28
217阅读
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
转载
2023-11-29 21:29:48
14阅读
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，
转载
2023-10-18 17:57:08
190阅读
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
转载
2023-09-18 16:20:20
19阅读
