LSTM

最新推荐文章于 2019-06-18 10:43:33 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ZK_J1994/article/details/81013409
简单理解LSTM神经网络
Kobe Bryant的专栏
08-01 8万+
递归神经网络 在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻，每一次都只会关注当前时刻的处理。举个例子来说，我们想对一部影片中每一刻出现的事件进行分类，如果我们知道电影前面的事件信息，那么对当前时刻事件的分类就会非常容易。实际上，传统神经网络没有记忆功能，所以它对每一刻出现的事件进行分类时不会用到影片已经出现的信息，那么有什么方法可以让神经网络能够记住这些信息呢？答案就是
一文看懂 LSTM：长短期记忆网络的原理、图示、代码与应用全解析
最新发布
superfreeman的专栏
06-18 1052
本文系统介绍了 LSTM 的核心原理、数学公式、实现细节及应用场景，内容涵盖： 介绍 RNN 的基本结构及其缺陷，引出 LSTM 设计动机。LSTM 单元结构详解分析遗忘门、输入门、输出门的具体作用，结合信息流动过程。数学公式详解阐述各个门的计算公式，Cell State 和 Hidden State 的更新机制，解释为什么能缓解梯度消失。代码实现从零实现单个 LSTM 单元的 NumPy 代码，逐步讲解计算图；以及用 PyTorch 快速构建 LSTM 网络并训练示例。应用场景。
LSTM原理及实现
付石头的博客
03-25 2139
文章目录title: LSTM原理及实现 date: 2018-02-10 10:49:21 tags: categories: 深度学习LSTM网络LSTM核心思想逐步理解LSTM遗忘门输入门输出门LSTM变体多层LSTMLSTM实现手写数字设置LSTM参数初始化权值参数训练参考资料 这篇博客前面原理部分是colah博客的翻译，后面一部分为自己结合实际实际代码的理解。 LSTM网络 long s...
LSTM实现详解
cdj0311的专栏
09-15 3457
前言 在很长一段时间里，我一直忙于寻找一个实现LSTM网络的好教程。它们似乎很复杂，而且在此之前我从来没有使用它们做过任何东西。在互联网上快速搜索并没有什么帮助，因为我找到的都是一些幻灯片。 幸运地是，我参加了Kaggle EEG 竞赛，而且我认为使用LSTM很有意思，最后还理解了它的工作原理。这篇文章基于我的解决方案，使用的是Andrej Karpathy的char-rnn代码，
Lstm
XINGBAIDE的博客
06-18 343
https://www.jianshu.com/p/4b4701beba92
TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比
04-19
### TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比分析 #### 基本介绍 本文旨在探讨并对比四种不同的深度学习模型：时间卷积神经网络（Temporal Convolutional Network, TCN）、长短期记忆神经网络...
Matlab实现LSTM和BiLSTM时间序列预测对比（完整程序和数据）
09-06
Matlab实现LSTM和BiLSTM时间序列预测对比（完整程序和数据） 1.输入输出单个变量； 2.考虑历史特征的影响，时间序列预测； 4.数据方便替换； 5.运行环境Matlab2018b及以上； 6.输出误差对比图。 -------------------...
Matlab实现EMD-LSTM和LSTM时间序列预测对比（完整源码和数据)
01-06
1.MATLAB实现EMD-LSTM、LSTM时间序列预测对比; 2.时间序列预测 就是先emd把原输入全分解变成很多维作为输入 再输入LSTM预测 ; 3.运行环境Matlab2018b及以上，输出RMSE、MAPE、MAE等多指标对比， 4.先运行main1_emd_...
LSTM天气预测数据集
02-26
标题 "LSTM天气预测数据集" 暗示我们关注的是使用长短期记忆网络（LSTM）进行天气预报的一种特定数据集。LSTM是递归神经网络（RNN）的一个变体，特别适合处理序列数据，如时间序列的气象数据。这种数据集通常包含...
基于SSA-LSTM（麻雀搜索算法和LSTM）的空气质量预测 Python代码
02-05
# 基于SSA-LSTM（麻雀搜索算法和LSTM）的空气质量预测 本项目基于麻雀搜索算法（SSA）和长短时记忆神经网络（LSTM）实现了对空气质量的预测。以下是项目中各个代码文件的简要说明： 1. **1_mlp.py**: 用于执行基于...
lstm
qihao
03-15 265
http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
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