深度学习 LSTM长短期记忆网络原理与Pytorch手写数字识别一、前言二、网络结构三、可解释性四、记忆主线五、遗忘门六、输入门七、输出门八、手写数字识别实战8.1 引入依赖库8.2 加载数据8.3 迭代训练8.4 数据验证九、参考资料 一、前言基本的RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题，会忘记它在较长序列中以前看到的内容，只具有短时记忆。得到比较广泛应用的是LSTM（Long Short Term
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2023-09-05 13:57:24
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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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本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道： 大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(Pytorch)搭建模型2-LSTM网络实现简单案例。主要分类三个方面进行描述：Pytorch搭建神经网络的简单步骤、LSTM网络介绍、Pytorch搭建LSTM网络的代码实战目录一、Pytorch搭建神经网络的简单步骤二、LSTM网络三、Pytorch搭建LSTM网络的代码实
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2023-08-07 14:45:42
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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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1.定义网络我们将构建一个LSTM神经网络，在可见层中具有1个输入时间步长和1个输入特征，在LSTM隐藏层中具有10个存储器单元，在完全连接的输出层中具有1个具有线性（默认）激活功能的神经元。 2.编译网络我们将使用具有默认配置和均方误差丢失函数的高效ADAM优化算法，因为它是回归问题。 3.适合网络我们将使网络适合1,000个时期，并使用等于训练集中模式数量的批量大小。我们还将关闭所有详细输出。
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2023-12-20 17:22:25
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1.模型结构 Attention-LSTM模型分为输入层、LSTM 层、
Attention层、全连接层、输出层五层。LSTM
层的作用是实现高层次特征学习；
Attention
层的作用是突出关键信息；全连接层的作用是进行局部特征整合，实现最终的预测。
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2023-06-25 13:05:01
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系列文章目录【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part1 案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用在一个人体姿态估计的任务中，需要用深度学习模型来进行序列分类。 时间花费最多的是在数据集的处理上。 这一节主要内容就是对数据集的处理。 文章目录系列
学习过程中用到LSTM（简单版），记录下对这个网络的理解。首先是数据的问题。如果数据是按照时间顺序获取的，那就按顺序输入就行。 每一行是一个时刻采集到的6个数据。一共168个时刻。168*6当我们只输入一条数据时，整个网络的结构，此时可以看作是一个普通的网络后面再接一个全连接层（如下图） 这里有几点需要明确一下。输入数据需要转化为三维（涉及到一个步数的问题），LSTM层输出的也
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2023-10-07 11:09:05
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类初始化核心参数：input_size – The number of expected features in the input x
#单词的词向量的维数，如input_size=10
hidden_size – The number of features in the hidden state h
#隐藏层的维度
num_layers – Number of recurrent layer
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2023-08-02 12:05:10
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作为新手学习和使用Lstm处理数据时，多数会对这个参数有些疑惑，经过长时间的查找资料和个人理解，对这个参数有以下认识：1、此参数的作用loader = Data.DataLoader(dataset=torch_data_set, batch_size=10, shuffle=True, num_workers=5, )很多同学使用Pytorch开发lstm处理时序问题时，一般都需要组织时序滑动窗
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2023-09-28 09:34:55
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一、LSTM网络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，以比较复杂的方式进行
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2023-06-25 13:04:32
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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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首先，我们定义好一个LSTM网络，然后给出一个句子，每个句子都有很多个词构成，每个词可以用一个词向量表示，这样一句话就可以形成一个序列，我们将这个序列依次传入LSTM，然后就可以得到与序列等长的输出，每个输出都表示的是一种词性，比如名词，动词之类的，还是一种分类问题，每个单词都属于几种词性中的一种。我们可以思考一下为什么LSTM在这个问题里面起着重要的作用。如果我们完全孤立的对一个词做词性的判断这
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2024-05-29 07:49:45
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今天用PyTorch参考《Python深度学习基于PyTorch》搭建了一个LSTM网络单元，在这里做一下笔记。1.LSTM的原理LSTM是RNN（循环神经网络）的变体，全名为长短期记忆网络（Long Short Term Memory networks）。 它的精髓在于引入了细胞状态这样一个概念，不同于RNN只考虑最近的状态，LSTM的细胞状态会决定哪些状态应该被留下来，哪些状态应该被遗忘。 具
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2023-08-11 16:49:46
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首先简单实现构造LSTM模型以及使用LSTM进行计算，代码如下import torch
import torch.nn as nn
class rnn(nn.Module):
def __init__(self,input_dim,output_dim,num_layer):
super(rnn,self).__init__()
self.layer1 = nn.LSTM(input_d
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2023-08-17 01:27:17
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首先梳理关键步骤，完整代码附后。关键步骤主要分为数据准备和模型构建两大部分，其中，数据准备主要工作：1、训练集和测试集的划分 2、训练数据的归一化 3、规范输入数据的格式模型构建部分主要工作：1、构建网络层、前向传播forward()class LSTM(nn.Module):#注意Module首字母需要大写
def __init__(self, input_size=1, hidden_
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2023-09-05 15:50:20
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lstm里，多层之间传递的是输出ht ，同一层内传递的细胞状态（即隐层状态）看pytorch官网对应的参数nn.lstm(*args，**kwargs)，默认传参就是官网文档的列出的列表传过去。对于后面有默认值（官网在参数解释第一句就有if啥的，一般传参就要带赋值号了。）官网案例对应的就是前三个。input_size，hidden_size，num_layersParmerters:input_s
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2023-08-26 17:02:38
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1.为什么要用pack_padded_sequence在使用深度学习特别是RNN(LSTM/GRU)进行序列分析时，经常会遇到序列长度不一样的情况，此时就需要对同一个batch中的不同序列使用padding的方式进行序列长度对齐（可以都填充为batch中最长序列的长度，也可以设置一个统一的长度，对所有序列长截短填），方便将训练数据输入到LSTM模型进行训练，填充后一个batch的序列可以统一处理，
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2023-08-05 07:32:56
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1. LSTM 网络基本原理
2. 使用 Python 包 torch 实现网络构建、训练与验证
使用Python构建LSTM网络实现对时间序列的预测1. LSTM网络神经元结构 LSTM网络 神经元结构示意图 \(t\)，LSTM网络神经元接收该时刻输入信息 \(x_t\)，输出此时刻的隐藏状态 \(h_t\
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2023-06-26 15:24:47
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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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