知乎---LSTM总结

最新推荐文章于 2025-03-26 15:07:52 发布
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博客详细介绍了人人都能看懂的LSTM，还对其反向传播算法进行了推导。LSTM是信息技术领域中人工神经网络的重要内容。
时间序列预测 — CNN-LSTM-Attention实现多变量负荷预测(Tensorflow)：多变量滚动
几度春风里的博客
01-22 1947
​ 所有文章提供源代码、数据集、效果可视化​ 文章多次上领域内容榜、每日必看榜单、全站综合热榜​​​​​​​​现有的大量方法没有真正的预测未来值，只是用历史数据做验证。
LSTM 双向 Bi-LSTM
jacke121的专栏
12-13 1342
LSTM 双向 Bi-LSTM
知乎--LSTM（挺全的）
热门推荐
战斗蜗牛的专栏
05-12 7万+
首页发现话题 登录 加入知乎 有哪些LSTM(Long Short Term Memory)和RNN(Recurrent)网络的教程？ 关注问题写回答 互联网 机器学习 深度学习（Deep
LSTM解读
专注
12-09 3295
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。
深入理解LSTM
10-12
深入理解RNN和LSTM，对LSTM的解剖深刻，每一个公式意义说明详细。
RNN梯度消失和爆炸及LSTM解决原理的知乎回答
William Zhao's notes
04-28 9825
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28687529
算法介绍及实现——浅谈长短期记忆神经网络（LSTM）
weixin_51009494的博客
02-25 2405
LSTM是一个应用非常广泛的深度学习模型，其不仅对时序数据处理有着不错的效果，在NLP中也有很优秀的表现。本人也在逐步的学习当中，所以先将所了解的一点基础知识在此做一个汇总和总结，与各位分享学习，借此共勉。
序列标注之Bi-LSTM-CRF
real_ilin的博客
03-05 3131
文章目录Bi-LSTM-CRF1. 模型原理1.1 CRF原理2. 模型实现2.1 tensorflow实现2.2 pytorch实现 Bi-LSTM-CRF 1. 模型原理 1.1 CRF原理 2. 模型实现 2.1 tensorflow实现 2.2 pytorch实现 ...
运行bert-crf,bert-lstm-crf,bert-softmax,bilstm-crf的一次记录
weixin_62997161的博客
02-10 1393
假期复现代码的时候，在github找到这几个模型，先用原数据运行通了，再用自己的数据进行运行的。代码可以在github上下载，然后数据忘记是不是也在里面的，反正如果没在里面，也可以自己在网上找来下载。
基于pytorch搭建多特征CNN-LSTM时间序列预测代码详细解读（附完整代码）
hardworking_T的博客
10-14 2万+
除了LSTM神经网络，一维CNN神经网络也是处理时间系列预测和分类的一种重要工具，本文不从理论上赘述CNN处理时间序列，仅通过代码复现向大家展示CNN+LSTM是如何具体的运作的。另外，数据集和数据预处理仍沿用之前文章基于pytorch搭建多特征LSTM时间序列预测代码详细解读（附完整代码），本文不再赘述其细节，主要复现网络结构的变动。cnn-lstm主要是维度和输入限制，建议大家在草稿纸上画一画，会明了很多完整代码见我的GitHub。
理解LSTM网络
zackzhaoyang的专栏
05-15 1773
传统神经网络都是从零开始理解，这首个很大的缺点。 如何把之前的信息引入到当前任务中就需要用到RNN。 LSTM网络就是一种特殊的RNN结构，它能够学习长距离依赖。LSTM的结构就是用来防止长距离依赖问题，记住之前的信息对它而言是很自然的事情。
十大时间序列模型最强总结（三）季节性自回归积分滑动平均模型（SARIMA）
老皮的博客
08-28 2254
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
时间序列预测 | Matlab 鹈鹕优化长短期记忆网络(POA-LSTM)的时间序列预测（时序）
qq_59747472的博客
09-07 154
引言： 时序时间序列数据预测是在许多领域中都具有重要意义的任务。通过对过去的数据进行分析和建模，我们可以预测未来的趋势和模式。长短时记忆（LSTM）是一种非常流行的深度学习模型，用于处理时序数据。然而，LSTM模型在处理长期依赖关系时可能存在一些问题。为了解决这个问题，我们引入了鹈鹕算法来优化LSTM模型，从而改进时序时间序列数据的预测准确性。介绍鹈鹕算法： 鹈鹕算法是一种基于群体智能的优化算法，灵感来自于鹈鹕鸟群的觅食行为。该算法模拟了鹈鹕鸟群中的合作和协调，以寻找最佳解决方案。
LSTM模型与前向反向传播算法（好文转载）
法相的博客
04-27 1369
感谢作者分享。 博客路径：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html
LSTM最好理解文章
stormier的专栏
08-29 1709
http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
推荐给初学LSTM或者懂个大概却不完全懂的人
诚实的小小乐
07-17 2468
个人认为下面这篇博文非常适合初学或者学的很浅的朋友。 转自http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 经常接触LSTM，GRU,RNN这些模型，对于LSTM的印象只是知道它用来解决梯度消失梯度爆炸问题，对于长距离的句子的学习效果不好的问题，而且大概...
鹈鹕算法(POA)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，POA-LSTM回归预测，多输入单输出模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
机器学习-深度学习
04-26 348
鹈鹕算法(POA)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，POA-LSTM回归预测，多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
我理解的RNN、LSTM的工作
zhou1432590267的博客
03-25 1635
最近看RNN和LSTM 的工作原理看了很多，也慢慢有了些体会。先从输入输出介绍（大部分来自知乎）例如这样一个数据集合，总共100条句子，每个句子20个词，每个词都由一个80维的向量表示。在lstm中，单个样本即单条句子输入下（shape是 [1 , 20, 80]），假如设定每一个time step的输入是一个词（当然这不一定，你也可以调成两个词或者更多个数的词），则在t0时刻是第一个时间步，输入...
各类神经网络学习：（五）LSTM 长短期记忆（上集），结构详解
最新发布
qq_51409113的博客
03-26 1216
详细介绍了 LSTM 的结构与公式，并给出了一些相关问题的解答。
BERT-BiLSTM-CRF
09-06
BERT-BiLSTM-CRF是一种用于命名实体识别任务的模型。它结合了Google的BERT模型和BiLSTM-CRF模型，通过在BERT模型上进行预训练，然后在BiLSTM-CRF模型中进行微调来实现中文命名实体识别。该模型的Tensorflow代码可以...
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