何时能学会LSTM

最新推荐文章于 2025-12-05 17:26:41 发布
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#lstm #深度学习 #人工智能

这篇博客汇集了多个GitHub资源，包括yangwohenmai的DeepLearningForTSF项目，专注于深度学习在时间序列预测的应用。此外，还提到了harsh1702的MRR优化在铣削中的项目，以及hanbt的CNN学习代码。这些资源对于学习和实践深度学习，尤其是LSTM和时间序列分析的开发者极具价值。
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2024年MATLAB-深度学习：使用LSTM进行时间序列预测（干货满满）
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LSTM解读
专注
12-09 3218
LSTM的核心是三个门：输入门、遗忘门和输出门。输入门控制新信息的输入，遗忘门控制旧信息的保留，输出门控制输出的信息。上下两层的LSTM计算应有时间先后顺序，即下层是t1、t2、t3时刻，上层将是接着t4、t5、t6时刻才开始。（1）假设有3个字的序列【“早”“上”“好”】要经过LSTM处理，每个序列由20个元素组成的列向量构成，所以input size就为20。通过遗忘门、输入门、输出门可以让LSTM有能力去学会衡量长短期记忆的能力。LSTM：长短期记忆网络。LSTMP：压缩LSTM。
快速入门LSTM
ProgrammersFighting的博客
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十分钟学会LSTM一、引言二、RNN基本结构  2.1 普通DNN与RNN的区别  2.1 RNN存在的缺点三、RNN到LSTM  3.1 遗忘门  3.2 记忆门(输入门)  3.3 细胞状态  3.4 输出门四、参考文献 一、引言   LSTM是RNN的变体，因此在了解LSTM之前我们有必要先了解一下RNN的基本结构。 二、RNN基本结构   2.1 普通DNN与RNN的区别     普通的DNN结构一般包括：输入层，隐藏层，和输出层。但是隐藏层的输出和输入之间无反馈。DNN结构如下图所示。     
通俗易懂RNN和LSTM
qq_45805398的博客
03-11 2857
RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义，当然这里也可以不是时间，比如文字序列，但总归序列数据有一个特点——后面的数据跟前面的数据有关系。RNN是神经网络的一种，类似的还有深度神经网络DNN，卷积神经网络CNN，生成对抗网络GAN等等。
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五分钟学会一个算法模型：LSTM！
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05-23 1429
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LSTM+注意力机制！学会这些包发顶会的！
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本文提出了一种用于医学报告生成的多模态模型CA-TriNet，结合协同注意力机制和三重LSTM模块，通过优化特征传递和动态调整权重，有效提升了医学图像到文本的生成质量，尤其在小规模数据集上表现出色。融合时空特征的新型架构：提出了一种增强型混合LSTM-CNN架构，将LSTM的时间依赖性捕捉能力和CNN的空间特征提取能力相结合，显著提升了入侵检测的准确性。泛化能力强：模型在对抗攻击测试中表现出色，即使在高强度攻击下，准确率仍高达90.2%，远高于其他模型，证明了其在实际应用中的可靠性和稳定性。
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