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最新推荐文章于 2025-03-19 16:20:27 发布
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分类专栏： 代码
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【锂电池剩余寿命预测】BiLSTM双向长短期记忆神经网络锂电池剩余寿命预测（Matlab源码）
最新发布
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
04-22 216
【锂电池剩余寿命预测】BiLSTM双向长短期记忆神经网络锂电池剩余寿命预测（Matlab源码）
全面理解LSTM网络及输入，输出，hidden_size等参数
热门推荐
qq_40728805的博客
01-13 6万+
全面理解LSTM网络及输入，输出，hidden_size等参数 LSTM结构(右图)与普通RNN(左图)的主要输入输出区别如下所示 相比RNN只有一个传递状态h^t, LSTM有两个状态，一个c^t(cell state)理解为长时期记忆，和一个h^t(hidden state)理解为短时强记忆。 其中对于传递下去的c^t 改变得很慢，通常输出的c^t 是上一个状态传过来的c^(t-1)加上一些...
(转) 干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体（附论文）
a1424262219的博客
03-26 4894
干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体（附论文） 2016-10-02机器之心 选自FastML 作者：Zygmunt Z. 机器之心编译 参与：老红、李亚洲 就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼，深度学习已经分化成了各种不同的专门架构。 并且，每个架构都会有一个图解，这里将详细介绍它们。 神经网络在概念上很...
DNN：LSTM的前向计算和参数训练
wishchinYang的专栏
11-29 5706
原文-LSTM的反向传播：深度学习(6)-长短期网路；此处仅摘抄一小段，建议拜访全文。 LSTM的参数训练：https://www.jianshu.com/p/dcec3f07d3b5；LSTM的参数训练和前向计算比RNNs还是稍微复杂一些。 长短时记忆网络的前向计算 前面描述的开关是怎样在算法中实现的呢？这就用到了门（gate）的概念。门实际上就是一层全连接层，它的输入是一个向量，输出是一...
使用LSTM处理时序数据时，需要打乱数据吗，怎么分batchsize呢？
cda2024的博客
03-19 997
例如，一家大型企业可能同时关注自身的销售额、成本、市场份额等多个指标，这些指标不仅各自具有时序性，而且彼此之间还存在复杂的因果关系。我们可以构建一个多任务学习框架，其中LSTM分别负责对不同的时序指标进行建模，同时共享一部分底层的网络结构来捕捉它们之间的共性特征。对于像CDA数据分析师这样的专业人士来说，掌握多任务学习与LSTM处理时序数据相结合的方法，将有助于他们在金融、零售等行业中为企业提供更精准、全面的数据分析服务，助力企业在数字化转型过程中做出更好的决策。以及如何合理地设置batch size？
lstm处理时序数据结构图_详解LSTM
weixin_39844942的博客
11-28 1872
Recurrent Neural Networks (RNN)在使用深度学习处理时序问题时，RNN是最常使用的模型之一。RNN之所以在时序数据上有着优异的表现是因为RNN在 时间片时会将 时间片的隐节点作为当前时间片的输入，也就是RNN具有图1的结构。这样有效的原因是之前时间片的信息也用于计算当前时间片的内容，而传统模型的隐节点的输出只取决于当前时间片的输入特征。图1：RNN的链式结构RNN的...
lstm处理时序数据结构图_LSTM原理
weixin_39849800的博客
11-22 1699
本文从处理具有时间依赖的信息出发，介绍了RNN的原理和存在问题，在此基础上引出了LSTM，讨论了LSTM对于解决RNN的长时依赖问题的方法。作者/编辑：moonLong-short term memory，简称LSTM，被广泛的应用于语音识别、机器翻译、手写识别等。他们由Hochreiter＆Schmidhuber引入，并被许多人进行改进和普及。LSTM是一种循环神经网络，具有记忆功能，因此能够将...
LSTM处理时序数据：深入解析与实战
异构算力老群群（在读985计算机博士生）的技术博客
09-10 1847
LSTM，全称为Long Short-Term Memory，是一种特殊的RNN结构，旨在解决传统RNN在处理长序列时容易出现的梯度消失或爆炸问题。LSTM通过引入“门”机制和细胞状态，使得网络能够更好地保留长期记忆。
Deep Learning学习笔记(4)——长短期记忆网络LSTM
Amy的专栏
02-16 672
读《神经网络与深度学习》一书，随笔。 在NLP领域几乎都是序列标注问题，上下文信息非常重要，与图像有明显不同。本节需要HMM、Collins感知机、CRF等传统序列标注模型的基础才能好理解。 1 RNN（Recurrent Network） 前面学习的CNN更适合图像领域，而RNN是针对文本领域提出的，专门处理序列化数据的神经网络结构。RNN的一个循环神经单元和按时间展开后的样子如下图： 数学表达式为：，理解为，t时刻的输出与当前的输入和上一时刻的输出有关。 输入一句话时RNN的过程如下图，可
pytorch笔记：构建LSTM网络，实现训练验证和测试过程
Leon_winter的博客
07-15 3万+
文章目录LSTMmany to one型many to many型   关于LSTM和RNN，可以看我的blog，这里总结一下如何用pytorch构建LSTM网络。 LSTM many to one型 many to many型
LSTM时序预测笔记：Pytorch实践
LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），非常适合处理和预测时间序列数据中的重要事件，因为其内部结构设计可以很好地解决传统RNN面临的梯度消失问题。 LSTM的核心是其引入了三个门控结构：遗忘门、输入门和输出门。...
CNN_BiLSTM_Attention模型，LSTM模型，DNN(全连接神经网络)三种模型对短期日负荷曲线的预测
04-13
CNN_BiLSTM_Attention模型，LSTM模型，DNN(全连接神经网络)三种模型对短期日负荷曲线的预测
LSTM网络之时间序列处理总结（二）
qq_48717745的博客
09-29 381
本文针对LSTM时间序列预测的原理和代码进行了说明
LSTM：深度学习中的时间序列处理大师
windowshht的博客
07-14 935
LSTM是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）架构，由Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber在1997年提出。相比于传统的RNN，LSTM通过引入“门”机制，解决了RNN在处理长序列时容易出现的梯度消失或梯度爆炸问题，从而能够更有效地捕捉长期依赖关系。LSTM的网络结构主要包括输入门、遗忘门、单元状态和输出门四个核心部分，通过这四个部分的协同工作，LSTM能够实现对信息的选择性记忆和遗忘，从而实现对时间序列数据的精准建模。
时间序列数据处理1——基于Pytorch构建长短时记忆网络（LSTM）
sinat_41354290的博客
07-01 3364
 本文主要实现基于pytorch构建长短时记忆网络（LSTM）的相关搬运工作。 目录1. LSTM简介1.1 从RNN说起1.2 什么是LSTM1.3 深入LSTM1.4 总结 1. LSTM简介 1.1 从RNN说起 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。 RNN之所以在时序数据上有着优异的表现是因为RNN在 ttt 时间片时会将 t−1t-1t−1 时间片的隐节点作为当前时间片的输入..
DNN结构：CNN、LSTM/RNN中的Attention结构
wishchinYang的专栏
07-06 1万+
前言        attention作为一种机制，有其认知神经或者生物学原理: 注意力的认知神经机制是什么？        如何从生物学的角度来定义注意力？        大多数attention (gating) 技巧都可以直接加入现有的网络架构，通过合理设计初始化和训练步骤也可以利用现有网络的预训练参数。这大大扩展了这些技巧的适用范围。        参考此文：Recurrent...
命名实体识别LSTM+CRF的前向计算推导
三七的博客
03-28 1173
文章目录1. log linear model1.2 逻辑回归1.1 CRF与逻辑回归的区别2. NER中的LSTM+CRF2.1 CRF的特征定义2.2 参数估计2.3 全局正则项的计算优化参考文献 在用LSTM+CRF做命名实体识别任务时，由于pytorch框架的crf需要自己实现，网上的很多教程都跳过了一些关键部分导致自己难以理解。本文用来记录自己的相关理解，仅针对线性链式的CRF。欢迎指正...
时间序列和深度学习（N的第3部分）：完成LSTM训练和评估的数据准备
danpu0978的博客
05-02 792
在本系列的第3部分中，我将完成在数据准备过程的第2部分中开始的描述，以进行LSTM模型在时间序列预测中的训练和评估。 使用的数据集与第1部分和第2部分相同。与本系列所有文章相同，我指的是Python 3。 在第2部分中，我们学习了如何将时间序列转换为监督模型。 这还不足以提供我们的LSTM模型：还需要其他两个转换。 首先要做的是转换时间序列数据以使其稳定。 这些帖子使用的输入时间序列显示...
使用LSTM模型进行时序数据预测
qq_42035021的博客
08-13 1万+
准确理解样本的含义对于接下来的工作非常重要！样本就是一组数据，它包括两部分内容：特征数据和标签数据。标签数据很简单，就是你的预测目标，而特征数据则是用来计算标签数据的数据。举个例子：假设我想要用当前时刻的温度和气压去预测风速，那么温度和气压组成的数据就是特征数据，风速则是标签数据，特征数据和标签数据又组成一个样本。如果我有100个时刻的温度、气压、风速数据，那么就能形成100个样本，这便是样本集。如果只有单站点数据，那么样本数量把往往和时间长度有关；
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