RNN相关－－理解LSTM

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#深度学习

本文于2019年11月6日发布，深入浅出地讲解了长短期记忆网络（LSTM）的基本原理，帮助读者理解RNN的一种特殊类型——LSTM是如何解决梯度消失问题，从而在序列预测任务中取得良好效果。
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rnn 相关
haidao2009的专栏
03-03 3357
gate rnnrnn-lstm textDeep Sentence Embedding Using the Long Short Term Memory Network: Analysis and Application to Information RetrievalSEMANTIC MODELLING WITH LONG-SHORT-TERM MEMORY FOR INFORMATION
RNN相关基础知识
jianshanzhange的博客
01-20 167
如何简单的理解LSTM——其实没有那么复杂
积一时之步，臻千里之遥程
11-29 702
转载自：https://www.jianshu.com/p/4b4701beba92（@Jerry_wl） 译自原文:Understanding LSTM Networks 循环神经网络 人类针对每个问题的思考，一般不会是完全的从头开始思考。正如当你阅读这篇译文的时候，你会根据已经阅读过的内容来对后面的内容进行理解，你不会把之前的东西都丢掉从头进行思考，你对内容的理解是贯穿的。 传统的神经网络做不到这一点，而这似乎是一个主要的缺点。 例如，假设您想对电影中的每个事件进行分类。我们无法想象传统神经网络如何能
零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM)
04-11 1647
无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有
简单理解LSTM
James_J的博客
10-14 4972
      文章对LSTM入门的基础知识进行讲解，希望有助于您的理解。       LSTM（长短时记忆网络）的理解要从简单的RNN（循环神经网络）说起。      RNN理解      学习LSTM我们经常会先看到RNN的例子，因为LSTM是RNN的一种优化的变形。下图是RNN的结构：        参数：  X：输入   h：输出   下标t：当前的时刻        横向的箭头...
RNN、LSTM 与 Bi-LSTM
qq_43581971的博客
10-15 673
循环神经网络（Recurrent Neural Network,一个简单的循环神经网络结构，其结构包含三部分，前面的序列数据可以用作后面的结果预测中。
如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM
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结构之法 算法之道
05-06 34万+
如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM 前言 提到LSTM，之前学过的同学可能最先想到的是ChristopherOlah的博文《理解LSTM网络》，这篇文章确实厉害，网上流传也相当之广，而且当你看过了网上很多关于LSTM的文章之后，你会发现这篇文章确实经典。不过呢，如果你是第一次看LSTM，则原文可能会给你带来不少障碍：...
序列模型 RNN-LSTM-GRU
小白成小黑
04-19 1796
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、RNN1.为什么需要RNN？2.结构及原理3.优缺点二、LSTM1.为什么需要LSTM?2.结构及原理3.优缺点三、GRU1.为什么需要GRU?2.结构及原理总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 本文记录学习RNN-LSTM-GRU-Attention-self Attention-transformer的过程及遇到的问题。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 RNN 一、RNN 1.为什么.
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05-22
递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）是深度学习中用于处理序列数据的两种强大技术。结合卷积神经网络（CNN），这些方法能够有效地处理时空数据，如视频和时间序列图像。本资源提供了一个完整的RNN-LSTM卷积...
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RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现.zip
09-07
首先，让我们理解RNN和LSTM的基础知识。循环神经网络（RNN）是一种具有反馈连接的深度学习模型，能够处理序列输入。它们的核心在于“记忆”，即当前的隐藏状态不仅取决于当前的输入，还依赖于前一时刻的隐藏状态。...
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RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现（源码）.rar
03-14
总结来说，RNN-LSTM卷积神经网络在Matlab中的实现涉及了RNN和LSTM网络结构的理解、数据预处理、网络构建、训练过程以及混合模型的使用。通过阅读提供的源码，我们可以深入学习这些概念，并将其应用到实际项目中。这...
TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比
04-19
- LSTM是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），特别适合处理长期依赖问题。 - LSTM通过门控机制来控制信息的流动，从而有效地避免梯度消失或爆炸的问题。 - 在多变量时间序列预测中，LSTM...
【人工智能】【深度学习】④ Stable Diffusion核心算法解析：从DDPM到文本生成图像的飞跃
xiezhiyi007的专栏
12-02 1374
Stable Diffusion是AI绘画领域的革命性技术，其核心基于扩散模型：通过"拆快递"式的噪声添加（前向扩散）和"拼乐高"式的逐步去噪（逆向过程），实现从噪声到图像的构建。本文用快递分拣、乐高拼装等生活化类比，解析CLIP文本编码器（翻译文字指令）、VAE（图像压缩）和U-Net（智能拼图）三大核心组件。相比传统GAN模型，它避免模式崩溃，提升语义理解能力，成为文本生成图像的黄金标准。通过代码与架构图解析，帮助开发者快速掌握这项技术的核心逻辑。
深入浅出卷积神经网络（CNN）：从LeNet到Vision Transformer的演进及其实战应用
云雾J视界的博客
12-04 899
本文系统梳理卷积神经网络从LeNet到Vision Transformer的演进脉络，聚焦“为何选用ResNet而非VGG”这一典型面试问题，揭示其背后的技术选型逻辑。文章基于CVPR、ICLR等顶会论文及MLPerf等公开基准，深入剖析四代架构——奠基（LeNet/AlexNet）、深度爆发（VGG/ResNet）、效率觉醒（MobileNet）与注意力时代（ViT/ConvNeXt）的核心创新与工程权衡。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十一）长短期记忆（LSTM）pytorch简洁实现
echo的博客
11-29 1158
本文介绍了使用PyTorch简洁实现长短期记忆网络(LSTM)语言模型的方法。首先读取周杰伦歌词数据集并进行预处理，然后定义包含LSTM层和全连接层的RNN模型类，其中LSTM需要同时处理隐藏状态和细胞状态。文章详细展示了模型初始化、预测函数实现以及训练过程，包括梯度裁剪和数据迭代器设计。通过对比手动实现，突出了PyTorch框架在简化LSTM实现方面的优势，为自然语言处理任务提供了高效的解决方案。
RNN、LSTM 区别
Bojun Jiang的博客
12-02 726
对比维度传统 RNNLSTM（长短期记忆网络）核心结构单一隐藏状态（h），无门控机制细胞状态（长期记忆）+ 隐藏状态（短期记忆）+ 3 个门控长距离依赖能力弱（梯度消失 / 爆炸，记不住长远信息）强（门控 + 细胞状态稳定传递长距离信息）参数复杂度低（结构简单，参数少）高（多了门控参数，计算量更大）训练难度易训练（参数少）但效果差（长序列）难训练（参数多、计算量大）但效果好（长序列）适用场景短序列数据（如 10 个词以内的短句、短时序）
[论文笔记] End-to-End Audiovisual Fusion with LSTMs
2302_76169191的博客
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本文是《End-to-end visual speech recognition with LSTMs》的进阶篇。它将基于 LSTM 的端到端架构从视觉（Visual）扩展到了视听（Audiovisual）领域，并将任务从单纯的“说话内容识别”扩展到“语音识别和非语言发声分类”。
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（2）
renjt01的博客
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卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（2） 四、池化层 五、全连接层 六、输出层 #人工智能#具身智能#VLA#大模型#AI#LLM#Transformer 架构#AI技术前沿#Agent大模型#工信部证书#人工智能证书#职业证书
基于协同过滤和深度学习的视频推荐系统设计与实现
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12-07 854
本文介绍了一个融合协同过滤和深度学习技术的视频推荐系统。系统采用分层架构，包含数据预处理、模型层、推荐引擎和服务层。核心算法实现包括：1)基于SVD矩阵分解的协同过滤，使用Surprise库实现；2)神经网络协同过滤模型，通过Embedding层学习用户和视频的隐向量表示。系统采用加权融合策略(CF占40%，深度学习占60%)结合两种算法结果，并引入分类多样性机制优化推荐效果。技术栈选用Python生态工具链，包括NumPy/Pandas、Scikit-learn、TensorFlow和Flask等。该系统
MATLAB中RNN与LSTM-RNN网络数据预测仿真教程
资源摘要信息:"本资源提供了关于MATLAB环境下RNN（循环神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）的二进制数据预测仿真实践指导。资源以理论与实操相结合的方式，旨在帮助学习者理解并掌握这些网络算法的编程技巧。通过本...
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