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_
转载
2023-09-05 15:50:20
151阅读
# LSTM预测示例 PyTorch 指导
在本文中，我们将通过一个实际示例来学习如何使用 PyTorch 实现 LSTM（长短期记忆）模型进行预测。适合刚入行的小白。在开始之前，我们首先概述整个流程。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 构建 LSTM 模型 |
| 3 | 定义损失函数和优化器 |
原创
2024-10-17 12:42:11
155阅读
双向LSTM是传统LSTM的扩展，可以提高序列分类问题的模型性能。在输入序列为时间问题的分类数据上，双向LSTM在输入序列上训练的模型是两个而不是一个LSTM。输入序列中的第一个是原始样本，第二个是输入序列的反向样本。这可以为网络提供额外的上下文，并且可以更快，更全面地学习该问题。环境 本教程假设您已安装Python SciPy环境。您可以在此示例中使用Python 2或3。 本教程假设您使用Te
在本文中我们将使用深度学习方法 (LSTM) 执行多元时间序列预测。我们先来了解两个主题——什么是时间序列分析？什么是 LSTM？时间序列分析：时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。未来的数据将取决于它以前的值。在现实世界的案例中，我们主要有两种类型的时间序列分析——单变量时间序列多元时间序列对于单变量时间序列数据，我们将使用单列进行预测。正如我们所见，只有
转载
2023-10-05 11:05:22
138阅读
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
转载
2023-06-25 13:04:32
494阅读
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
转载
2023-08-06 13:59:19
485阅读
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
转载
2024-05-29 07:49:45
82阅读
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
转载
2023-09-05 13:57:24
433阅读
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
转载
2023-08-11 16:49:46
148阅读
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
转载
2023-08-17 01:27:17
191阅读
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
转载
2023-08-26 17:02:38
147阅读
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，
转载
2023-08-05 07:32:56
408阅读
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
转载
2023-08-10 13:27:58
245阅读
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\
转载
2023-06-26 15:24:47
814阅读
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
转载
2023-10-15 08:21:33
154阅读
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
转载
2023-08-07 14:45:42
221阅读
class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs)Pytorch中nn.LSTM的参数列表Pytorch中LSTM总共有7个参数，前面3个是必须输入的input_size – The number of expected features in the input xhidden_size – The number of features in the hidden stat
转载
2024-08-09 00:04:45
61阅读
PyTorch的nn.LSTM使用说明LSTM细胞状态遗忘门
f
t
转载
2024-03-07 13:08:50
95阅读
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
转载
2023-09-16 11:21:52
95阅读
import numpy as npimport pandas as pdi
原创
2023-05-18 17:10:38
100阅读
