LSTM相关文章摘录

最新推荐文章于 2025-10-10 09:44:16 发布
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#深度学习 #神经网络 #LSTM

LSTM公式及理解
Geek_of_优快云的博客
01-25 4万+
LSTM的基本结构及推导 这部分内容基本都是来自Step-by-step to LSTM: 解析LSTM神经网络设计原理，只是添加了一些贫僧的想法。 从RNN、记忆说起 LSTM（Long Short Term Memory，长短期记忆，注意这里的长短期，后面会提到是什么意思）的作者是个有点奇怪的人1，他的名字是Jürgen Schmidhuber（发音也挺奇怪）。LSTM的作者很有意思，如果读者...
ECCV2016 部分文章
chenxicx1992的专栏
10-11 5861
摘录ECCV2016部分文章，主要有Human pose esimation,  Human activiity / actions, Face alignment, Face detection & recognition & .. , Hand tracking, Eye, and Others.     以下为文章及标题（可能不全错分类错误）     Human pose es
LSTM相关论文（中文加英文）
05-06
这是我自己学习时候整理的论文，可以下载以及看看LSTM的相关论文
LSTM原文章
11-10
清晰版LSTM原文章
LSTM新架构论文分享1:预测
最新发布
weixin_43838187的博客
10-10 531
通过让Stacked Bi-LSTM和Transformer各司其职、协同工作，该模型能够同时捕捉频谱数据中的局部时序细节和全局长期规律，并有效利用通道间的相关性，从而在多通道多步频谱预测这一艰巨任务上，实现了比传统单一模型更优越的性能，具有重要的理论和实践价值。1.模型架构创新：为时间序列预测领域，特别是具有复杂时空依赖性的预测问题，提供了一个有效的“LSTM + Transformer”混合架构范式，证明了结合局部精细建模与全局上下文建模的优势。许多研究将多个通道的预测视为独立的多个单通道预测任务。
LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络 一篇不错的文章
11-11
一篇不错的关于LSTM（是长短期记忆网络)的文章， 对于LSTM有一种不一样的理解
LSTM入门学习——结合《LSTM模型》文章看
djph26741的博客
10-23 483
摘自：https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764 写得非常好 见原文 长短时记忆网络的思路比较简单。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。那么，假如我们再增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，那么问题不就解决了么？如下图所示： 新增加的状态c，称为单元状态(cell state)。我们把上图按照时间维度展开：...
转载两篇关于RNN和LSTM的好文章
huashetianzu的专栏
08-25 449
https://blog.youkuaiyun.com/qq_32241189/article/details/80461635https://blog.youkuaiyun.com/m0epnwstyk4/article/details/79124800
爸爸我想你了(情感文章10篇).pdf
11-18
根据提供的文件信息，这里主要包含了两篇情感文章的摘录，表达了子女对于远方或已故父亲的思念之情。虽然这份材料并非直接涉及IT行业的专业知识，但从文档处理的角度来看，我们可以从中提取并归纳出一些关于文本分析...
使用encoder-decoder架构的seq2seq+attention（LSTM）模型对"处理CNN/DailyMail摘要数据集进行训练完成模型训练计算f1、2、3分，并对aticule第一个进行测试输出文本摘要
06-09
我们使用seq2seqwithattention(LSTM)模型来训练CNN/DailyMail摘要生成任务。步骤：1.数据预处理：加载数据集，进行分词，构建词汇表，并将文本转换为索引序列。2.构建模型：包括Encoder（LSTM）、带注意力机制的...
医学文章语义标注与用户查询意图识别技术解析
下面将深入探讨这两方面的相关技术。 #### 医学文章语义标注 在医学文章的处理中，使用 Mesh 词库来表示语义内容是一种有效的方法。其中，概念的权重计算是关键环节，它主要涉及语义权重和内容结构权重，进而确定...
论文研究-基于LSTM神经网络融合用户相似性的移动轨迹预测 .pdf
08-14
基于LSTM神经网络融合用户相似性的移动轨迹预测，童凯南，林彦，随着智能设备和位置采集技术的普及，积累了大量轨迹数据。通过学习人群的移动轨迹，可以获得其移动规律，基于此信息进行地点预测
经典lstm和crf机器学习论文
07-06
经典lstm和crf机器学习论文经典lstm和crf机器学习论文经典lstm和crf机器学习论文经典lstm和crf机器学习论文经典lstm和crf机器学习论文经典lstm和crf机器学习论文经典lstm和crf机器学习论文
【论文复现】LSTM长短记忆网络
weixin_73074012的博客
05-26 2417
LSTM作为经典模型，可以用来做语言模型，实现类似于语言模型的功能，同时还经常用于做时间序列。由于LSTM的原版论文相关版权问题，这里以colah大佬的博客为基础进行讲解。之前写过一篇Tensorflow中的LSTM详解，但是原理部分跟代码部分的联系并不紧密，实践性较强但是如果想要进行更加深入的调试就会出现原理性上面的问题，因此特此作文解决这个问题，想要用LSTM这个有趣的模型做出更加好的机器学习效果😊。# 定义单个LSTM单元# 定义单个LSTM单元。
在预测中使用LSTM架构的最新5篇论文推荐
deephub
04-24 4439
1、Integrating LSTMs and GNNs for COVID-19 Forecasting Nathan Sesti, Juan Jose Garau-Luis, Edward Crawley, Bruce Cameron 将COVID-19的传播与图神经网络（GNN）的结合，使得最近几项研究发现了可以更好地预测大流行的方式。许多这样的模型还包括长短期记忆（LSTM），这是时间序列预测的常见工具。通过在LSTM的门内实施GNN并利用空间信息来进一步研究这两种方法的集成。并且引入了跳过连接，该
关于LSTM的一篇好文分享
qq_35014150的博客
07-10 441
一篇学习LSTM的好文章
LSTM最好理解文章
stormier的专栏
08-29 1708
http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
LSTM 论文（Hochreiter & Schmidhuber, 1997）精读（三）
weixin_70325224的博客
04-18 1335
仍难以学习长期依赖。继续回顾了。
一文理解LSTM
小菜羊的博客
08-27 905
本文带你详细理解LSTM以及与RNN的区别
提出将CNN和LSTM结合的文章
05-22
### 结合 CNN 和 LSTM 的时间序列预测研究 近年来，结合卷积神经网络（CNNs）和长短期记忆网络（LSTMs）的方法在时间序列预测领域取得了显著进展。这种方法充分利用了两种架构的优势：CNN 提取局部特征的能力以及 ...
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