LSTM学习笔记

最新推荐文章于 2022-08-20 20:59:49 发布
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LSTM 优化之路
JPing的专栏
07-11 2万+
本文首发于滴滴云公众号：https://mp.weixin.qq.com/s/H0AKuKn1XQDEa06jDm3Nug导读谈到神经网络，相信是当下比较火的一个词。它的发展不是一蹴而就，而是通过各代人的智慧，经过一次一次的优化，迭代才慢慢建立起当下的各种网络结构，从最简单的 MLP，到 CNN，RNN，再到增强网络，对抗网络。每一种网络结构的诞生，都是为了解决某一类特定场景的问题。本文中涉及的 ...
LSTM 学习笔记 之pytorch调包每个参数的解释
qq_36784503的博客
02-11 819
整理优秀的文章 LSTM入门例子：根据前9年的数据预测后3年的客流（PyTorch实现） [干货]深入浅出LSTM及其Python代码实现 整理视频 李毅宏手撕LSTM [双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai这里直接调用了nn.lstm 下面我作初学者解释一下里面的3个参数 input_size： 这个就是输入的向量的长度or 维度，如一个单词可能占用20个维度。 hidden_size： 这个是隐藏层，其实我感觉有点全连接的意思，这个层的维度影响LSTM 网络输入的维度，换句话说，LST
LSTM的手动推导与代码逐行实现
peaunt1的博客
08-20 4776
LSTM
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
LSTM最好理解文章
stormier的专栏
08-29 1702
http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
LSTM原理及实现
北冥有小鱼
08-01 1万+
转自：https://blog.youkuaiyun.com/gzj_1101/article/details/79376798 LSTM原理及实现 ...
RNN&LSTM学习笔记
u010569893的博客
01-16 815
深度学习-RNN&LSTM学习笔记 RNN中的关键词： 时序数据：有前后依赖关系的数据序列。例如：对一个包含 3 个单词的语句，那么展开的网络便是一个有 3 层神经网络，每一层代表一个单词。 循环：RNN 之所以称为循环神经网路，是因为一个序列当前的输出与前面的输出有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，也就是说隐...
Text LSTM 学习笔记
qq_42901761的博客
07-31 879
LSTM，全程为Long Short-Term Memory(长短期记忆），是RNN（循环神经网络）的一种变体，它对RNN进行了改进并有效避免了常规RNN网络的梯度消失问题。 由于是对RNN网络的改进，所以它的框架跟RNN是相同的，只是隐藏层的比RNN网络复杂了很多。虽然同组的同学写了关于RNN的笔记，但是不妨先复习一下： 基本架构（RNN与LSTM相同） RNN有着神经网络很基本的结构，输入层（...
[Python笔记] Keras-LSTM学习笔记
Rinnki's memo
02-12 1863
LSTM网络是一种循环神经网络。循环神经网络是一种神经网络，它试图对依赖于时间或顺序的行为(如语言、股价、电力需求等)进行建模。1.结构 2.Embedding 3.Keras LSTM
RNN与LSTM学习笔记
blog of teslazhu
04-20 457
学习笔记：RNN与LSTM   记录一下学习进度吧。 RNN   Recurrent Neural Network偏重于数据时序上的处理，是一个链式的结构。由于RNN中存在时间上的信息，就可以根据之前出现的信息对当前的信息进行推断，链式的特征揭示了 RNN 本质上是与序列和列表相关的。他们是对于这类数据的最自然的神经网络架构。这可能就是它最大的优势吧。   但是类似于梯度衰减和梯度爆炸...
【回归预测-LSTM预测】基于麻雀算法优化LSTM时间序列实现预测（含前后对比）附Matlab代码
matlab_dingdang的博客
08-07 1252
考虑投入的经济效应以及区域负荷特性，可以有效的减 少在不发达区域投入过多的电力系统规划升级，也是响应国家建设良性可持续 发展能源社会的号召。年持续 高温的期间用电量激增，此时国家电网公司依据负荷预测的数据选用最合适的 调度方案对电能进行调度，从而缓解了发电厂的发电压力。高精度的电力负荷预测可为电力公司规划和发电厂的发电量 提供理论依据，从而更好的对发电机组的开启与暂停进行配置。）短期负荷预测对未来几天高精度的预测结果，可以为国家电网公司对 发电厂的发电机组的启停进行合理的配置提供理论方面的依据。...
理解 LSTM 网络
战斗蜗牛的专栏
08-03 2047
循环神经网络(RNN) 人们的每次思考并不都是从零开始的。比如你在阅读这篇文章时，你基于对前面的文字的理解来理解你目前阅读到的文字，而不是每读到一个文字时，都抛弃掉前面的思考，从头开始。你的记忆是有持久性的。 传统的神经网络并不能如此，这似乎是一个主要的缺点。例如，假设你在看一场电影，你想对电影里的每一个场景进行分类。传统的神经网络不能够基于前面的已分类场景来推断接下来的场景分类。
pytorch中LSTM参数的理解
justisme的博客
10-22 1048
LSTM中模型的输出为ht,中间状态为ct it=σ(Wiixt+bii+Whih(t−1)+bhi)ft=σ(Wifxt+bif+Whfh(t−1)+bhf)gt=tanh⁡(Wigxt+big+Whgh(t−1)+bhg)ot=σ(Wioxt+bio+Whoh(t−1)+bho)ct=ft∗c(t−1)+it∗gtht=ot∗tanh⁡(ct) \begin{array}{ll} \\...
LSTM原理及实现（一）
热门推荐
weixin_44162104的博客
03-19 16万+
LSTM原理及实现 RNN LSTM 实现 RNN基本原理 前言 当我们处理与事件发生的时间轴有关系的问题时，比如自然语言处理，文本处理，文字的上下文是有一定的关联性的；时间序列数据，如连续几天的天气状况，当日的天气情况与过去的几天有某些联系；又比如语音识别，机器翻译等。在考虑这些和时间轴相关的问题时，传统的神经网络就无能为力了，因此就有了RNN（recurrent neural network，...
卷积核卷积深度和个数的理解
adaadadsa的博客
08-16 1万+
卷积运算为输入的特征图input与卷积核kernel进行卷积运算，input 尺寸一般为batch*channel*width*high,然后卷积核我们一般只说两个尺寸,width * high，其实卷积核也有深度，跟input的channel数一样，然后有卷积个数，即输入特征图的个数。 每次运算是，去一个batch的特征图，即channel*width*high简称c*w*h与卷积核kernel的w*h进行卷积运算，此处卷积核深度其实跟channel值一样，比如3*3*3的特征图与卷积核尺寸为3*3的卷
LSTM原理详解
积累 沉淀 博学 广思
03-20 4万+
LSTM 长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题，目前比较流行。 长短时记忆网络的思路： 原始 RNN 的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。 再增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，称为单元状态(cell state)。 把上图按照时间维度展...
LSTM模型
zakexu的专栏
09-17 3万+
（一）NN模型（neural network） 1.NN模型是复杂神经网络模型的基础计算单元，广泛使用于各种神经网络模型中，如下所示： 2.NN模型常见的激活函数主要有3种：sigmoid函数，tanh函数，以及ReLU（rectified linear unit）函数，分别如下： 3.NN模型若放在输出层，不同的任务使用不同的激活函数： （1）multi-class：使用
LSTM的公式推导详解
u010215313的博客
08-14 1万+
导言 在Alex Graves的这篇论文《Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks》中对LSTM进行了综述性的介绍，并对LSTM的Forward Pass和Backward Pass进行了公式推导。 这篇文章将用更简洁的图示和公式一步步对Forward和Backward进行推导，相信读者看完之后能对LSTM有更深入...
LSTM笔记
最新发布
03-08
### 关于LSTM的教程与学习笔记 #### LSTM网络简介 长期短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特殊的循环神经网络架构，旨在解决传统RNN中的梯度消失问题。通过引入门控机制，LSTM能够有效地捕捉长时间依赖关系并处理序列数据[^1]。 #### LSTM结构解析 LSTM的核心组件包括输入门、遗忘门和输出门三个部分。这些门的作用分别是控制新信息进入细胞状态的程度；决定哪些值应该被丢弃以及如何更新当前的记忆单元；最后则是基于新的细胞状态来计算最终输出向量。 #### PyTorch实现多层LSTM模型 在构建深层LSTM时，`num_layers`参数用于指定堆叠多少个LSTM层。当设置 `num_layers=2` 时，则表示会创建一个由两个连续工作的LSTM组成的网络体系，在这种情况下第二个LSTM接收来自前一层的结果作为其输入，并继续对其进行加工直至得出整个系统的预测结果[^2]。 ```python import torch.nn as nn class StackedLSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(StackedLSTM, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out ``` 此代码片段展示了如何利用PyTorch库定义一个多层LSTM模型类。其中包含了初始化函数(`__init__()`) 和正向传播过程 (`forward()`) 的具体实现方式。 #### 学习资源推荐 对于希望深入了解LSTM理论和技术应用的学习者来说，可以从上述提到的文章入手进一步探索更多案例研究和技术细节[^3]。此外还有其他优秀的在线博客文章提供了丰富的实践经验和技巧分享[^4]。
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