LSTM输出输出维度及中间变化（Pytorch版）

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分类专栏： NLP学习相关 文章标签： 自然语言处理 pytorch 神经网络 深度学习 机器学习
于 2021-06-23 13:33:49 首次发布
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本文集合了四篇优质资源，深入解析LSTM（长短期记忆网络）的工作原理，重点探讨其输入门、输出门和遗忘门如何处理信息，以及在网络中维度变化的过程。通过学习，读者将能全面掌握LSTM在序列数据处理中的应用和关键概念。

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LSTM实现时间序列预测(PyTorch版)
优快云 精品推荐
01-09 1万+
为了训练数据，首先定义LSTM模型，然后再定义对应的损失函数，由于我们这里是风速预测，显然是个回归问题，所以采用回归问题常用的MESLoss()，如果可以的话，可以自定义损失函数，针对自己的项目需求定义对应的损失函数。对于优化器来讲，使用的也是目前常用的Adam优化器，对于新手来讲也可以多多尝试其它的优化器，比如SGDRMSprop等，对于优化器的选择，可以参考这篇文章Pytorch 30种优化器总结。
基于LSTM算法实现交通流量预测(Pytorch版)
打酱油的葫芦娃
04-26 3926
本研究采用PyTorch框架，设计并实现了一种基于LSTM（Long Short-Term Memory）网络的交通流量预测模型。针对时序性显著的交通流量数据，模型首先将多节点、多通道的时空信息整合为一维特征输入至多层LSTM单元，利用其捕捉长期依赖及短期波动的能力进行深度学习。全连接层随后调整时间步长以适应预测周期需求。模型结构灵活，能适应不同节点数、输入输出长度及通道配置，实现在给定历史流量数据基础上对未来交通流量的精准预测，为交通管理与规划提供数据驱动支持。
LSTM维度的变化
sinat_36515789的博客
11-14 2969
1.用代码实操如何使用lstm 2. 从细节上分析 双向lstm的输出
LSTM与一维卷积维度变化分析
qq_54708219的博客
03-31 1255
LSTM与一维卷积维度变化分析
lstm 输入数据维度_[mcj]pytorch中LSTM的输入输出解释||LSTM输入输出详解
weixin_42425947的博客
01-13 4091
最近想了解一些关于LSTM的相关知识，在进行代码测试的时候，有个地方一直比较疑惑，关于LSTM的输入和输出问题。一直不清楚在pytorch里面该如何定义LSTM的输入和输出。首先看个pytorch官方的例子：# 首先导入LSTM需要的相关模块import torchimport torch.nn as nn # 神经网络模块# 数据向量维数10, 隐藏元维度20, 2个LS...
tensorflow中，LSTM网络中从原始数据到送入网络中的数据3种变形方法
liuweizj12的博客
04-21 1179
import tensorflow as tf import numpy as np n_steps = 2 # 2个步长 n_input = 3 # 每步的输入维度是3 n_batch_size = 2 # 批次大小是2 # 两个样本的特征，2个步长，每步的输入维度是3 # 所提特征 feature = np.array([[1,2,3,4,5,6],[1...
pytorch中LSTM参数详解（一张图帮你更好的理解每一个参数）
热门推荐
wfj的博客
05-23 4万+
对LSTM网络的理解 对LSTM网络不理解的请看这篇博客，对新手比较友好，也很容易理解，只有理解了LSTM，才知道下面要讲的参数分别对应什么 LSTM参数列表 Pytorch中创建一个LSTM网络，参数列表如下： 参数 解释 input_size 输入数据的特征维数 hidden_size LSTM中隐层的维度 num_layers 循环神经网络的层数 bias 用不用偏置，default=True batch_first 这个要注意，通常我们输入的数据shape=(batc
LSTM的原理以及其pytorch实现（一）原理部分
BloonsTD6的博客
02-19 382
RNN的变形GRU用于处理序列信息。通常应用于自然语言处理、时间序列预测、文本情感分类等。RNN具有这种能力的原因是，它的神经元能够记住之前的输入的信息，在一定程度上实现了输入序列的信息融合，并予以计算推测。
基于BiLSTM+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)
时序笔记
09-26 3166
本文旨在探讨一种基于BiLSTM（双向长短期记忆网络）与Transformer混合模型的时间序列预测方法，专门用于交通流量的预测。BiLSTM模型以其能够捕捉序列数据中前后依赖关系的能力而闻名，尤其适合处理具有时间序列特性的数据。而Transformer模型，自2017年由Vaswani等人提出以来，凭借其自注意力机制（self-attention）和并行计算能力，在自然语言处理等多个领域取得了突破性进展。将这两种模型结合起来，旨在充分利用BiLSTM对时间序列局部依赖性的建模能力以及Transformer
基于LSTM-Transformer混合模型实现股票价格多变量时序预测(PyTorch版)
时序笔记
10-14 6858
本文将介绍一种基于LSTM-Transformer混合模型的股票价格多变量时序预测方法，该方法结合了LSTM和Transformer的优点，旨在提高股票价格预测的准确性。我们将使用PyTorch框架来实现该模型，并通过实验验证其在股票价格预测任务中的有效性。希望通过本文的探讨，能够为金融市场的时序预测问题提供一些新的思路和解决方案。
我的实践：通过一个一维线性回归入门pytorch
oXiLang的博客
03-04 1086
通过一个一维线性回归的例子快速入门pytorch
PyTorch LSTM的参数详解以及输出详解
Decennie的博客
07-31 2182
双向LSTM中 output, h_n, c_n 状态详解 LSTM详解(经典之作) class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs) 参数列表 input_size：x的特征维度 hidden_size：隐藏层的特征维度 num_layers：lstm隐层的层数，默认为1 bias：False则bih=0和bhh=0. 默认为True batch_first：True则输入输出的数据格式为 (batch, seq, feature) dropout：除最后一层，每一层的输出都进行d
关于pytorch中LSTM的参数及输入数据的维度问题
weixin_43679674的博客
02-06 5285
LSTM为处理序列问题的RNN网络结构的变种，在此记录记录一下关于LSTM的参数和输入维度问题： 1，pytorch中的LSTM的参数： model = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, bias, batch_first, dropout, bidirectional) 参数解析： input_size: 输入数据最后一维的大小，比如输入一个句子，句子中每个单词都是5个字母， 则input_size = 5. hidden_siz
lstm不收敛_LSTM 股票市场预测入门
weixin_39850331的博客
11-20 471
作者：宋彤彤相信很多人都会对股票市场数据的起起伏伏感到好奇，特别想知道他们未来的趋势会是怎样，最近看到一篇用 LSTM 做初步的股票市场预测的文章，在这里分享给大家。1. LSTM 神经元首先我们来认识一下 LSTM 神经元：长期困扰传统神经网络结构的一个基本问题是解释“信息”和“上下文”相互依赖的输入序列。这里的“信息”可以是句子中先前的单词以允许上下文预测下一个单词可能是什么，或者它可以是序列...
LSTM计算输出原理个人理解
幕清岭的博客
02-06 1795
一个LSTM单元的计算原理 1、假设一个样本的特征维度是d，则输入这个LSTM单元的维度就是（1，d）； 2、上一时刻（即上一LSTM单元）的输出ht-1的维度是（1，m），则输入的shape是（1，m+d），三个门的输入均是（1，m+d），组成4个全连接层； 3、经过激活函数Sigmoid输出ft，it，ct，ot的shape均是（1，m），这个m就是定义网络的时候的units，例如下面的代码...
长短时记忆网络LSTM中各个输入、输出和参数维度及计算流程
qq_36370187的博客
11-04 1万+
个人笔记，不喜勿喷。 举例说明（结合pytorch，最后会给出代码） 构建的网络nn.LSTM：（28,4,num_layers=2），即图中是4层 输入lstm_input：维度是（10,3,28） 初始化隐藏状态h_init：维度是（2,3,4） 初始化初始化细胞状态c_init：维度是（2,3,4） 计算结果out：维度是（10,3,4） 计算后最后一个时间步h隐藏状态：维度是...
LSTM的输入格式和输出个数说明
weixin_45063703的博客
08-26 1万+
最近使用LSTM 神经网络进行预测的时候，突然发现对其输入输出不是很清晰，照着大佬们的改改还行，不能深入了解，有点难受呀。下面简单介绍一下。不同预测方式的数据格式要相对应改变LSTM对应数据要正确，其实有些地方对不上的话，也不影响代码正常运行，但是要科学对待。
深度学习-利用LSTM预测多输出
weixin_52855810的博客
01-22 8260
#存储真实值和预测值的相关信息 y_pred_df = pd.DataFrame(index=y_pred) y_pred_df.to_csv(r'./{}/LSTM_pred.csv'.format(DIR), encoding='gbk', sep=',') y_real_df = pd.DataFrame(index=y_real) y_real_df.to_csv(r'./{}/LSTM_real.csv'.format(DIR), encoding='gbk', sep=',') # 画出真实值
机器学习之LSTM
RosebudTT的博客
08-09 2163
相比RNN只有一个传递状态 ，LSTM有两个传输状态，一个 cell state，和一个 hidden state。（Tips：RNN中的 h对于LSTM中的c ）首先使用LSTM的当前输入 和上一个状态传递下来的 拼接训练得到四个状态。 LSTM内部主要有三个阶段： 1. 忘记阶段。这个阶段主要是对上一个节点传进来的输入进行选择性忘记。简单来说就是会 “忘记不重要的，记住重要的”。 具体来说是通过计算得到的 （f表示forget）来作为忘记门控，来控制上一个状态的 哪些需要留...
Conv3D-LSTM
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01-29
### Conv3D-LSTM原理 Conv3D-LSTM是一种结合了三维卷积(3D convolution, Conv3D)和长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)单元的混合神经网络架构。这种组合旨在捕捉视频或其他具有时空维度的数据中的复杂模式。具体来说，Conv3D操作能够提取局部的空间特征以及跨帧的时间动态变化；而LSTM则负责建模长时间的记忆依赖关系。 在每一时刻t，给定输入X_t∈R^{H×W×C} (其中H表示高度，W宽度，C通道数)，经过一系列卷积运算后得到中间表征Y_t=conv(X_t;Θ_conv)[^4]。接着，这些特征被送入LSTM模块，在那里它们与其他时间步的信息相结合来更新细胞状态c_t并计算隐含向量h_t： \[f_t=\sigma(W_f[Y_{t}, h_{t-1}] + b_f)\] \[i_t=\sigma(W_i[Y_{t}, h_{t-1}] + b_i)\] \[\tilde{c}_t=tanh(W_c[Y_{t}, h_{t-1}] + b_c)\] \[o_t=\sigma(W_o[Y_{t}, h_{t-1}] + b_o)\] \[c_t=f_tc_{t−1}+i_t\tilde{c}_t\] \[h_t=o_ttanh(c_t)\] 这里\(σ\)代表sigmoid激活函数。\(\tilde{c}\_t\)是候选细胞状态，由当前输入加权求和并通过双曲正切(tanh)变换获得。最终输出取决于遗忘门(f_gate), 输入门(i_gate) 和 输出门(o_gate) 的控制作用. ### 实现方法 对于Conv3D-LSTM的具体实现，通常会采用如下步骤: #### 数据预处理 准备适合于训练的数据集非常重要。这可能涉及到图像裁剪、缩放、标准化等过程以适应特定的应用场景需求。特别是当处理视频流时，还需要考虑如何有效地管理存储空间及时延等问题。 #### 构建模型框架 利用流行的机器学习库如TensorFlow或PyTorch构建自定义层级联而成的整体结构。下面给出了一段简单的Python代码片段作为示例说明如何创建一个基础版本的Conv3DLSTMCell类实例化对象，并将其集成至更复杂的序列预测任务当中去。 ```python import torch.nn as nn class Conv3DLSTMCell(nn.Module): def __init__(self, input_channels, hidden_channels, kernel_size=(3, 3, 3)): super().__init__() self.input_channels = input_channels self.hidden_channels = hidden_channels padding = tuple(map(lambda i: int((kernel_size[i]-1)/2), range(len(kernel_size)))) self.conv_x = nn.Conv3d(in_channels=input_channels, out_channels=hidden_channels*4, kernel_size=kernel_size, stride=1, padding=padding) self.conv_h = nn.Conv3d(in_channels=hidden_channels, out_channels=hidden_channels*4, kernel_size=kernel_size, stride=1, padding=padding) def forward(self, x, state=None): ... ``` 请注意上述仅为简化版示意代码，实际应用中还需补充更多细节部分比如初始化权重策略的选择、损失函数的设计等方面的工作。 ### 应用场景 Conv3D-LSTM广泛应用于涉及连续视觉感知的任务领域内，例如但不限于以下几个方面： - **动作识别**：通过对一段时期内的身体姿态变化进行分析从而判断正在进行的动作类别； - **异常检测**：监测工业生产线上的设备运作状况或者公共场所的安全隐患预警； - **天气预报**：基于历史气象卫星云图资料对未来几天气候条件作出合理推测； - **医疗影像诊断辅助工具开发**：帮助医生更快捷准确地发现病变区域位置及其发展趋势。
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