1. 项目地址多层LSTM项目2. 项目数据使用text8.zip Linux下下载指令curl http://mattmahoney.net/dc/text8.zip > text8.zip3. 命令行运行指令python3.5 ptb_word_lm.py --data_path=simple-examples/data/4. 程序入口项目由ptb_word_lm.py文件中第526-5
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2023-10-15 08:21:33
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本文意在飞速使用LSTM，在数学建模中能更加快速。数据输入支持一维数据（单变量预测）或者为二维数据（多变量同时预测）。包含置信区间的计算。推荐使用 jupyter，因为可以保存训练步骤，重写画图代码更加便捷。完整代码下载链接数据输入 apidef data_basic():
"""2023美赛C：https://www.pancake2021.work/wp-content/uploads
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2023-08-11 20:43:10
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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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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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具体代码如下import torch
# 准备数据
index_chart = ['e', 'h', 'l', 'o']
x_data = [1, 0, 2, 2, 3]
y_data = [1, 0, 0, 3, 2]
one_hot_lookup = [[1, 0, 0, 0], # 设置一个索引表
[0, 1, 0, 0],
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2023-09-25 06:45:15
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虽然看了一些很好的blog了解了LSTM的内部机制，但对框架中的lstm输入输出和各个参数还是没有一个清晰的认识，今天打算彻底把理论和实现联系起来，再分析一下pytorch中的LSTM实现。先说理论部分。一个非常有名的blog把原理讲得很清楚，推荐参考。总之就是这些公式： 简单来说就是，LSTM一共有三个门，输入门，遗忘门，输出门，分别为三个门的程度参数，是对输入的常规RNN操作。公式里可以看到L
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2023-08-23 22:15:37
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基于pytorch框架的自定义LSTM结构
pytorch自定义LSTM结构（附代码）有时我们可能会需要修改LSTM的结构，比如用分段线性函数替代非线性函数，这篇博客主要写如何用pytorch自定义一个LSTM结构，并在IMDB数据集上搭建了一个单层反向的LSTM网络，验证了自定义LSTM结构的功能。@目录pytorch自定义LSTM结构（附代码）一、整
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2023-07-31 21:36:56
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GPT-12018 年 6 月，OpenAI发布了第一版GPT（Generative Pre-trained Transformer） 模型，即GPT-1。[论文：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training]模型原理与结构 OpenAI gpt模型基于Tran
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2024-07-17 15:56:35
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整个个专栏记录一下深度学习的相关文章(一)认识深度学习(二)机器学习应用策略(三)卷积神经网络(四)序列模型(五)pytorch从零实现手写数字识别(六)认识NLP，RNN实现文本情感分析(六)经典试题整合循环神经网络tokenization：分词 token：具体的词常见工具jiebaTHULAC(不推荐)分词方法：句子转为词语句子转换为单个字N-gram准备词语特征的方法，N代表能够一起使用的
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2023-12-10 15:50:25
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在pytorch下，以数万首唐诗为素材，训练双层LSTM神经网络，使其能够以唐诗的方式写诗。代码结构分为四部分，分别为1.model.py，定义了双层LSTM模型2.data.py，定义了从网上得到的唐诗数据的处理方法3.utlis.py 定义了损失可视化的函数4.main.py定义了模型参数，以及训练、唐诗生成函数。参考：电子工业出版社的《深度学习框架PyTorch：入门与实践》第九章main代
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2023-09-15 17:28:12
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LSTM结构中是一个神经网络，即上图的结构就是一个LSTM单元，里面的每个黄框是一个神经网络，这个网络的隐藏单元个数我们设为hidden_size，那么这个LSTM单元里就有4*hidden_size个参数。每个LSTM输出的都是向量，包括函数class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs)参数列表input_size：x的特征维度hidden_size：隐藏层的特征维度
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2023-10-08 11:39:58
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# PyTorch LSTM 预测代码实现指南
在机器学习的众多应用中，LSTM（长短期记忆网络）因其在处理时间序列数据方面的优越表现而广泛使用。本文将带你通过一个完整的流程，实现一个基于PyTorch的LSTM预测模型。我们将从数据准备开始，直到模型评估和预测，逐步讲解每个步骤所需的代码。
## 流程概述
以下是实现LSTM预测的主要步骤：
| 步骤序号 | 步骤名称
循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM的原理，许多文章都讲的很清晰，我就不到处抄了…… 听说实现车牌识别还挺简单的，来尝试一下叭~首先找车牌图片，虽然有一些生成车牌的软件，但是一般不能批量生成，而且我们还要拿到标签进行训练，好叭，自己先写一个看看。软件生成的车牌： 我用最简单的代码生成的车牌： emmm，怎么说呢，假得很有层次感。 不管了，先把效果跑出来再说，真实数据集反正咱也没办法，让老板花
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2023-09-23 13:12:07
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LSTM学习笔记（Pytorch实现） 文章目录LSTM学习笔记（Pytorch实现）1. LSTM解决的问题：长程依赖问题2. LSTM的原理3. LSTM公式4. 实现LSTM单元4.1 模型初始化4.2 forward4.3 LSTM单元全部代码5. 基于LSTM单元实现整个LSTM序列向前传播的算法5.1 pack_padded_sequence5.2 模型初始化5.3 forward5.
先附上张玉腾大佬的内容，我觉得说的非常明白，原文阅读链接我放在下面，方面大家查看。LSTM的输入与输出：output保存了最后一层，每个time step的输出h，如果是双向LSTM，每个time step的输出h = [h正向, h逆向] (同一个time step的正向和逆向的h连接起来)。h_n保存了每一层，最后一个time step的输出h，如果是双向LSTM，单独保存前向和后向的最后一个
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2024-06-24 18:30:35
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# 如何在PyTorch中实现LSTM Attention机制
LSTM（长短期记忆网络）是一种用于处理序列数据的深度学习模型。而Attention机制让模型在处理序列时能够聚焦于输入数据中的关键部分。本文将指导你如何使用PyTorch实现LSTM和Attention的结合。
## 流程概述
我们将整个实现过程分为以下几步：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-27 05:18:33
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# 使用PyTorch实现LSTM预测
## 整体流程
为了实现LSTM预测，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 构建LSTM模型 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 预测结果 |
接下来，我将详细介绍每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码。
## 步骤一：数据准备
在进行LSTM预测之前，我们
原创
2023-10-01 08:31:33
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## PyTorch LSTM回归模型
在深度学习中，循环神经网络（RNN）是一种非常常见的神经网络结构，它适用于需要考虑时间序列信息的任务。其中，长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的RNN，能够更好地处理长序列信息和避免梯度消失问题。在PyTorch中，我们可以使用LSTM模型进行回归任务，例如根据历史数据预测未来趋势。
### LSTM模型代码示例
```python
import t
原创
2024-04-08 04:17:00
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学习率是深度学习训练中至关重要的参数，很多时候一个合适的学习率才能发挥出模型的较大潜力。所以学习率调整策略同样至关重要，这篇博客介绍一下Pytorch中常见的学习率调整方法。 import torch import numpy as np from torch.optim import SGD from torch.optim import lr_sched
本文收集了大量基于 PyTorch 实现的代码链接，其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”，也有适用于老司机的论文代码实现，包括 Attention Based CNN、A3C、WGAN等等。所有代码均按照所属技术领域分类，包括机器视觉/图像相关、自然语言处理相关、强化学习相关等等。所以如果你打算入手这风行一世的 PyTorch 技术，那么就快快收藏本文吧！PyTorch 是什么？P
