#时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。#时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recurrent neural network, RNN）。相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立
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2023-05-30 15:58:18
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要点：
1.LSTM 即 Long Short-Term Memory 长短期记忆网络， 是一种特殊的RNN循环神经网络。
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2021-04-07 16:13:30
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文章目录前言一、问题描述二、官方代码三、代码讲解1.参数初始化2.torch.nn2.1torch.nn.Relu和torch.nn.Linear2.2 神经网络参数的初始化3 Sequential4.nn中的损失函数5. 梯度清零6. 参数更新总结 前言 本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。一、问题描述 此次需要构建的神经网络其实和前
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2023-09-06 17:57:23
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在处理时序数据，已经有RNN循环神经网络和GRU神经网络两个比较经典的网络。当然还有一种LSTM神经网络，长短期记忆神经网络。 从发展历史来看，是现有LSTM再有GRU的，但是从复杂度来看，LSTM比GRU更加复杂。先来回忆一下GRU，其有两个门（更新门和重置门），有一个记录历史信息的向量。 而LSTM就更加复杂了，无论是在门的数量上还是记录历史信息的向量上。LSTM神经网络其一共有3个门，2个状
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2023-07-28 19:26:08
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循环神经网络在深度学习领域，循环神经网络具有记忆能力，它可以根据以前的记忆来处理新的任务。记忆力在很有任务上是很有用的，比如在一场电影中推断下一个时间点的场景，这个时候仅依赖于现在的情景并不够，还需要依赖于前面发生的情节，对于这样一些不仅依赖于当前情况，还依赖于过去情况的问题，传统的神经网络结构不能很好地处理，而基于记忆的网络模型却能够完成这个任务。LSTMLSTM是循环神经网络的变式，它能够很好
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2023-11-23 23:54:33
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目录前言1. 数据集1.1 下载数据集并处理1.2 将数据集分为source和target1.3 定义词汇类1.4 获取训练集2. 定义模型2.1 导入相关工具包2.2. 定义Encoder模型2.3.定义Decoder模型2.4.定义seq2seq模型2.5.定义loss3.训练函数4.预测函数5.测试5.1定义参数5.2.训练5.3.预测 前言这两天学习了RNN，就想实现一下机器翻译，如果有
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2024-01-06 08:36:10
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手把手带你快速搭建PyTorch神经网络1. 定义一个Class2. 使用上面定义的Class3. 执行正向传播过程4. 总结顺序相关资料 话不多说，直接上代码 1. 定义一个Class如果要做一个神经网络模型，首先要定义一个Class，继承nn.Module，也就是import torch.nn as nn，示例如下：import torch.nn as nn
import torch.nn
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2023-08-31 22:06:09
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前言LSTM神经网络代表长期短期记忆，是一种特殊类型的递归神经网络，最近在机器学习界引起了很多关注。简而言之，LSTM网络内部具有一些上下文状态单元，它们充当长期或短期存储器单元。LSTM网络的输出由这些单元的状态调制而成。当我们的神经网络需要依赖于输入的历史背景而不是仅仅依赖于最后的输入进行预测时，这是一个非常重要的属性。举个简单的例子，设想我们想要预测一个序列的下一个数字：6 -> 7
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2023-12-11 21:45:43
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LSTM简介长短期记忆人工神经网络（Long-Short Term Memory, LSTM）是一种时间递归神经网络(RNN)，论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，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。 LSTM(Long short-term memory)是一种RNN模型是对simple rnn的一种改进，可以避免梯度消失的问题，可以有更长的记忆。LSTM是一
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2023-06-25 12:59:26
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LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络（RNN），主要是为了解决长序列训练过程中的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的表现。 LSTM 已经在科技领域有了多种应用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人
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2023-12-11 21:42:34
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长短期记忆网络（LSTM）是循环网络的一个变体，可以有效的解决循环神经网络（RNN）的梯度爆炸问题。LSTM的三个门LSTM网络引入门控机制（gating mechanism）来控制信息传递的路径，三个门分别是输入门、遗忘门、输出门，这三个门的作用分别是：（1）输入门控制当前时刻的候选状态有多少信息需要保存.（2）遗忘门控制上一个时刻的内部状态需要遗忘多少信息（3）输出门控制当前时刻的内部状态有多
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2023-10-30 23:57:40
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MLP神经网络：多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network）。其本质是一种特殊的函数 ，映射一组输入向量到一组输出向量，端到端地完成感知分类方向的任务。 MLP可以被看做是一个有向图，由多个节点层组成，每一层全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元。使用BP反向传播算法
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2023-09-18 15:53:22
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每日英文You can nearly always enjoy something if you make up your mind firmly that you will.只要你下定决心做某件事，总能从中找到乐趣。Recommender：王萌作者：StayGold论文题目：Exploring Simple Siamese Representation Learning来自：
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2023-12-19 22:16:58
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什么是LSTM? LSTM（Long Short-Term Memory，长短时记忆网络）是一种常用的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）架构，它被设计用于处理序列数据，并且在许多自然语言处理和语音识别等领域中被广泛应用。LSTM 的关键思想是引入了记忆单元（Memory Cell）和门（Gates）的概念，以实现更好的长期依赖性建模和控制信息流的能力
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2023-11-02 11:06:01
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大家好，今天和各位分享一下如何使用 Tensorflow 构建 CNN卷积神经网络和 LSTM 循环神经网络相结合的混合神经网络模型，完成对多特征的时间序列预测。本文预测模型的主要结构由 CNN 和 LSTM 神经网络构成。气温的特征数据具有空间依赖性。本文选择通过在模型前端使用CNN卷积神经网络提取特征之间的空间关系。同时，气温数据又具有明显的时间依赖性，因此在卷积神经网络后添加 LSTM 长短
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2023-08-11 09:24:55
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Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM 由
Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出，并在近期被
Alex Graves进行了改良和推广。在很多问题，LSTM 都取得相当巨大的成功，并得到了广泛的使用。
LSTM 通过刻
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2023-05-26 13:56:36
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LSTM原理长短期记忆网络（Long Short Term Memory networks） - 通常叫做 “LSTMs” —— 是 RNN 中一个特殊的类型。 明确来说，设计 LSTMs 主要是为了避免前面提到的 长时期依赖 （long-term dependency ）的问题。它们的本质就是能够记住很长时期内的信息，而且非常轻松就能做到。 定义一下用到的符号： 在网络结构图中，每条线都传递着一
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2023-06-17 20:01:48
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简介LSTM是一种常用的循环神经网络，其全称为“长短期记忆网络”（Long Short-Term Memory Network）。相较于传统的循环神经网络，LSTM具有更好的长期记忆能力和更强的时间序列建模能力，因此在各种自然语言处理、语音识别、时间序列预测等任务中广泛应用。LSTM网络中包含了三种重要的门结构：输入门、遗忘门和输出门，可以有效地控制每个时间步长的状态和记忆信息的流动。在训练过程中
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2023-09-17 00:51:02
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算法模型Lstm(循环神经网络)：简介LSTM和RNN相似，它们都是在前向传播的过程中处理流经细胞的数据，不同之处在于 LSTM 中细胞的结构和运算有所变化。LSTM结构：遗忘门：遗忘门的功能是决定应丢弃或保留哪些信息。来自前一个隐藏状态的信息和当前输入的信息同时传递到 sigmoid 函数中去，输出值介于0和1之间，越接近0意味着越应该丢弃，越接近 1 意味着越应该保留。如图遗忘门：遗忘门图遗忘
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2023-10-24 09:04:21
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由来人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。 传统的神经网络并不能做到这点，看起来也像是一种巨大的弊端。例如，假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类。传统的神经网络应该很难来处理这个问题——使用电影中先前的事件
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2023-08-16 21:28:07
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