1. 神经网络基础知识1.1 神经元神经网络（Neural Net）是由大量的处理单元相互连接形成的网络。神经元是神经网络的最小单元，神经网络由若干个神经元组成。一个神经元的结构如下：上面的神经元x1，x2，x3和1是输入，hw,b(x)是输出。其中f(x)是激活函数，常用的激活函数有sigmoid函数和tanh（双曲正切）函数。sigmoid函数：tanh（双曲正切）函数：1.2 神经网络神经网
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2023-08-04 15:24:41
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# 学习如何在Spark中构建LSTM模型
构建一个LSTM模型来进行序列预测是一个非常有趣的任务，但对于刚入行的小白来说，可能会感觉有些复杂。在这篇文章中，我们将提供一个清晰的流程和每一步的实现细节，帮助你逐步理解如何在Apache Spark中实现LSTM模型。下面是进行这一任务的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|---
要在Apache Spark环境中利用内置的LSTM模型进行预测，首先需要确保环境的高效配置与调试。接下来，我会为大家提供一个实用的步骤指南，逐步走过环境准备、配置、验证测试等重要环节，帮助大家轻松掌握使用Spark自带LSTM的流程。
为了让大家更好地理解这个过程，我们将环境准备与配置详情一一展开。
## 环境准备
首先，我们需要明确所使用的硬件与软件要求。确保你的系统满足以下条件：
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# 使用 Spark 实现 LSTM 运算的指导
深度学习中的长短期记忆（LSTM）网络是处理时间序列数据的一种重要工具。在分布式计算框架 Spark 中使用 LSTM 运算，可以使模型训练速度更快，适合处理大规模数据。本文将介绍如何在 Spark 环境中实现 LSTM 运算，包括全流程的步骤，以及每一步需要用到的代码示例。
## 流程概述
下面是实现 LSTM 运算的主要步骤：
| 步骤
一. Implicit关键字隐士转换 （1）隐士转换函数：用implicit修饰的，只有一个参数的函数。他会被自动执行，来把一个值转换成另一个class RichFile(val f:File){
def read = Source.fromFile(f).mkString
}
implicit def file2richFile(f:File) = new RichFile(f)
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2023-12-01 09:09:01
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文章目录Spark Local 环境部署1.基本原理2.环境部署一、下载地址二、条件三、Anaconda On Linux安装四、解压五、环境变量六、上传Spark安装包七、测试 Spark Local 环境部署1.基本原理本质：启动一个JVM Process进程（一个进程里面有多个线程），执行任务Task。Local模式可以限制模拟Spark集群环境的线程数量，即Local[N]或Local[
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2023-10-23 15:34:22
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1. Spark推荐算法概述 在Spark MLlib中，推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法。而基于的算法是FunkSVD算法，即将m个用户和n个物品对应的评分矩阵M分解为两个低维的矩阵：Mm×n=PTm×kQk×nMm×n=Pm×kTQk×n 其中k为分解成低维的维数，一般远比m和n小。如果大家对FunkSVD算法不熟悉，可以复习对应的原理篇。2.&nbs
# Spark 运行 LSTM 网络的科普文章
## 简介
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），它能够通过记住长时间序列中的信息来解决时间序列预测问题。Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，能够有效地处理大规模数据。本文将探讨如何在 Spark 中运行 LSTM 网络，并提供相应的代码示例，以帮助大家理解这一过程。
## LSTM 网络的基本结构
大数据系列之运维（自主搭建的大数据平台）（9）Spark运维打开 Linux Shell 启动 spark-shell终端，将启动的程序进程信息以文本形式提交到答题框中。[root@master ~]# spark-shell
20/03/31 21:31:45 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for
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2024-05-14 12:00:41
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一个实际应用场景的大数据平台架构该架构只有离线计算，图中日志收集模块是 Scribe，但不建议使用，笔者熟悉 flume 和 kafka，业界目前主要使用这两个中间件。其实数据平台的搭建，前期是痛苦的，但是完成时是美好的，因为搭建完成后，基本只需要做统计部分，这就是小步快跑的时候。对于数据平台的解读，我们可以从4个层次进行，分别是数据收集、数据存储、数据统计和数据挖掘，下面将分别展开做详细介绍。一
简介 在集群背后，有一个非常重要的分布式数据架构，即弹性分布式数据集（resilient distributed dataset，RDD），它是逻辑集中的实体，在集群中的多台机器上进行了数据分区。通过对多台机器上不同RDD分区的控制，就能够减少机器之间的数据重排（datashuffling）。Spark提
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2024-08-13 10:31:16
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RDD（分布式数据集），是spark最基本的数据抽象。一、RDD特点RDD的源码注释如下：Internally, each RDD is characterized by five main properties:
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* - A list of partitions
* - A function for computing each split
* - A list of dependen
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2023-12-21 10:10:43
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Spark2.0 MLPC（多层神经网络分类器）算法概述MultilayerPerceptronClassifier（MLPC）这是一个基于前馈神经网络的分类器，它是一种在输入层与输出层之间含有一层或多层隐含结点的具有正向传播机制的神经网络模型。 中间的节点使用sigmoid （logistic）函数，输出层的节点使用softmax函数。输出层的节点的数目表示分类器有几类。MLPC学习过
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2023-11-06 18:37:24
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Spark2.0 MLPC（多层神经网络分类器）算法概述MultilayerPerceptronClassifier（MLPC）这是一个基于前馈神经网络的分类器，它是一种在输入层与输出层之间含有一层或多层隐含结点的具有正向传播机制的神经网络模型。 中间的节点使用sigmoid （logistic）函数，输出层的节点使用softmax函数。输出层的节点的数目表示分类器有几类。MLPC学习过程中使用B
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2024-01-10 16:23:06
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快速梳理LSTM（Long Short-Term Memory）长短期记忆人工神经网络是对RNN的一种改进，可以有效解决RNN存在的长期依赖问题。下图展示了LSTM的网络结构，我们可以看到其中有许多奇怪的部分，被称之为“门”。下面就具体介绍一下遗忘门，输入门和输出门以及重要的细胞状态（Cell）。遗忘门遗忘门（Forget gate）顾名思义，是用来控制模型以多少比例或者说概率“遗忘”存贮在细胞\
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2021-04-21 10:57:34
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train data file_num1 file_num2 type num5 20180927151119 1 1-100 holdsafetybelt_f6 20180927151505 2 101-200 holdsafetybelt_b 7 20180927151745 5 201-300
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2018-10-25 19:24:00
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Training iter #122180: Batch Loss = 0.516407, Accuracy = 0.8109999895095825
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2019-04-28 14:21:00
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LSTM 针对RNN网络中存在的问题，我们升级出LSTM网络。 核心是控制参数Ct如何更新。 LSTM可以做自然语言处理，序列化预测的问题。
原创
2021-07-22 09:53:50
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LSTM
原创
2021-08-02 15:24:14
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PERFORMANCE ON TEST SET: Batch Loss = 0.6423985362052917, Accuracy = 0.9051185846328735 Training iter #584292: Batch Loss = 0.357018, Accuracy = 0.966
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2019-04-07 20:52:00
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