长短时记忆网络(LSTM)

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https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764见过最好的LSTM讲解

长短时记忆网络LSTM原理与代码实例讲解
AI天才研究院
08-13 1469
在机器学习领域，序列数据是一种常见的数据类型，例如文本、语音、时间序列等等。序列数据中的每个元素都与其前后的元素相关联，这种依赖关系需要被模型捕捉到才能进行有效的预测。不同序列的长度可能不同，这使得传统的机器学习模型难以处理。序列数据中某些重要的信息可能相隔很远，传统的机器学习模型难以捕捉到这种长期依赖关系。研究人员正在不断探索更强大的 LSTM 变体，例如双向 LSTM、卷积 LSTM 等等。LSTM 可以与其他深度学习模型结合，例如卷积神经网络、注意力机制等等，以构建更强大的模型。
LSTM(长短记忆网络)
weixin_46297209的博客
03-22 1462
LSTM(长短记忆网络) 一：LSTM简介 ​ 传统的循环网络RNN可以通过记忆体实现短期记忆进行连续数据的预测，但是当连续数据的序列变长时，会使时间展开步更长，在反向传播更新参数时，梯度要按时间步连续相乘，会导致梯度消失，所以出现了长短记忆网络。长短记忆网路引入了如下概念： 输入门(门限)：it = α(Wi[ht-1,xt] + bi) 遗忘门(门限)：ft = α(Wj[ht-1,xt] + bf) 输出门(门限)：ot = α(Wo[ht-1,xt] + bo) 细胞态(长期记忆)：
多元分类预测 | Matlab 基于卷积长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测
qq_59747472的博客
09-02 416
在当今的信息时代，数据分类是数据科学和机器学习领域中一个重要的任务。数据分类的目标是将给定的数据样本分配到不同的类别中，以便更好地理解和利用数据。为了实现准确的数据分类，研究人员一直在寻找新的方法和技术。近年来，深度学习已经成为数据分类领域的热门话题之一。在深度学习中，卷积神经网络（CNN）和长短时记忆（LSTM）是两种常用的神经网络结构。本文将介绍如何结合CNN和LSTM来实现数据分类任务。首先，让我们简要介绍一下卷积神经网络（CNN）。CNN是一种专门用于处理具有网格结构数据的神经网络。
分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM(卷积长短期记忆神经网络)多特征分类预测
Matlab_jiqi的博客
11-20 689
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 和长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM) 都是深度学习领域中颇具影响力的模型，分别擅长处理图像特征和时间序列数据。将两者结合的 CNN-LSTM 模型，能够有效地处理包含空间和时间维度信息的复杂数据，在多特征分类预测任务中展现出显著的优势。本文将深入探讨 CNN-LSTM 在多特征分类预测中的应用，涵盖模型构建、关键参数选择、性能评估以及未来研究方向等方面。一、模型构建。
多层多输入的CNN-LSTM时间序列回归预测（卷积神经网络-长短期记忆网络）——附代码
不定时分享电力优化、神经网络、数学建模等技术等
03-19 8308
本文使用CNN-LSTM混合神经网络对时间序列数据进行回归预测。本模型的输入数据个数可以自行选择，可以为多输入、也可以为单输入，使用Matlab自带的数据集进行训练，可以轻松的更换数据集以实现自己的功能。首先使用CNN网络对输入数据进行深度特征提取，然后将提取到的抽象特征进行压缩，将压缩后的数据输入后续的LSTM网络进行回归预测。相比一般的单层网络结构，本文所提出的CNN-LSTM包含了三层CNN和三层LSTM网络，因此本文网络预测的准确度有了一定的提升。
基于双向时间卷积网络-长短期记忆网络-注意力机制(BiTCN-LSTM-Attention)的数据多特征分类预测
small_ccb的博客
12-26 283
Matlab 基于双向时间卷积网络-长短期记忆网络-注意力机制()的数据多特征分类预测 (多输入单输出)1.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！2.也可以根据需要定制算法进行优化注：1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上【如果没有可私信我，我赠送】2️⃣、代码中文注释清晰，质量极高3️⃣、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等，如下所示4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。适合新手小白。
长短时记忆网络LSTM
qq_45738095的博客
05-24 1842
长序列依赖问题：在传统的循环神经网络（RNN）中，随着序列长度的增加，梯度在反向传播过程中可能会变得非常小（梯度消失）或非常大（梯度爆炸），导致模型难以学习到长距离的依赖关系。请注意，这只是一个简化的例子，实际的股票市场预测会更加复杂，并需要考虑更多的因素。以下是使用Python和Keras库构建一个简单的LSTM模型的例子，这个模型将用于文本分类任务，即根据输入的文本将文本分类到不同的类别中。在创作诗歌、故事或新闻文章时，LSTM可以根据给定的文本序列生成新的文本内容，模仿特定作者的风格或创造新的内容。
长短时记忆网络LSTM Python实现 序列数据建模
最新发布
09-28
# 长短时记忆网络LSTM Python实现 序列数据建模 ## 项目简介 本项目实现了基于长短时记忆网络(LSTM)的时序数据建模和预测。通过构建多层LSTM网络，对复杂的序列数据进行有效的学习和预测分析。项目包含完整的数据...
深度学习之基础模型——长短时记忆网络LSTM
m0_61787307的博客
04-22 1375
这样做的原理在于，“短期记忆”和“新记忆”拼接起来形成的新张量，如果值比较小说明该记忆不重要，不重要就会被 sigmoid 赋予更接近于 0 的权重，反之则会赋予更接近于 1 的权重。LSTM 的初衷也是如此，通过一些手段使得重要的信息得以保留，而不重要的信息被抛弃，使得重要的信息所占“记忆”的“比重”变高。而“短期记忆线”，顾名思义，主要是汇集短期时间内的输入信息，并根据其重要程度，将重要的传给“长期记忆线”，而将不重要的抛弃，这样“长期记忆线”就能够更好地维持其所拥有的信息更加有效。
基于长短时记忆(LSTM)神经网络的黄河中游洪水过程模拟及预报.pdf
09-25
随着深度学习技术的飞速发展，利用长短时记忆（LSTM）神经网络对黄河中游洪水过程进行模拟和预报，已经成为提高该区域洪水预报精度的一种有效途径。LSTM神经网络是递归神经网络（RNN）的一种改进形式，特别适合处理...
基于注意力机制结合卷积神经网络-长短期记忆网络CNN-LSTM-attention实现回归区间预测附Matlab代码
m0_57702748的博客
10-28 408
在当今信息爆炸的时代，数据预测和分析成为了各个领域中的重要任务。从金融市场到天气预报，从销售预测到医学诊断，准确地预测未来的趋势和结果对于决策者来说至关重要。因此，研究人员一直在寻找新的方法和技术来提高预测的准确性。在机器学习领域，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）都被广泛应用于预测任务中。CNN主要用于处理图像数据，而LSTM则擅长处理序列数据。然而，对于一些具有时空关系的数据，如时间序列数据，单独使用CNN或LSTM可能会导致信息的丢失或模型的不稳定。
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高
nhupzvb的博客
08-23 928
它将历史天气因素和电力负荷作为输入，通过神经网络模型进行训练和预测，最终得到预测结果。该模型可以在电力负荷预测领域应用，通过分析历史数据和天气因素，预测未来的电力负荷情况。该函数将前一采样点的天气影响因素和电力负荷作为特征数据，将后一采样点的电力负荷作为标签，然后按照这个规律将数据转换为监督学习问题。加载数据集，读取名为’cluster4.csv’的数据文件，并进行数据预处理，包括填充缺失值和转换数据类型。分割输入和输出，将前一采样点的天气因素和电力负荷作为输入，后一采样点的电力负荷作为输出标签。
融合注意力机制的卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM-Attention)的多变量/时间序列预测
m0_59235945的博客
09-11 1万+
CNN 主要由卷积层和池化层构成，其中卷积层利用卷积核进行电力负荷数据的有效非线性局部特征提取，池化层用于压缩提取的特征并生成更重要的特征信息，提高泛化能力。卷积神经网络作为一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、目标检测、图像分割和自然语言处理等领域。CNN的设计灵感来源于生物视觉系统，通过模拟人类视觉处理的方式来实现对图像等数据的高效识别和处理。CNN的核心是卷积层，它通过卷积操作自动提取输入数据的空间层次特征，并通过池化层降低特征的空间尺寸，同时保留最重要的特征信息。
【亲测免费】 MLSTM-FCN: 基于深度学习的序列预测与图像分割框架
gitblog_00039的博客
04-18 1010
MLSTM-FCN: 基于深度学习的序列预测与图像分割框架 项目简介 MLSTM-FCN 是一个基于深度学习的模型，结合了长短期记忆网络（LSTM）和全卷积网络（FCN），专为时间序列预测和图像分割任务设计。该项目由 Titu1994 创建并维护，提供了一个强大而灵活的工具，用于解决涉及连续数据预测和像素级分类的问题。 技术分析 LSTM 和 FCN 的结合 LSTM: 长短期记忆网络是一种...
如何使用——XLSTM+transformer新模型序列时间序列预测 XLSTM结合transformer进行特征提取 用slstm或mlstm提取融合？单/多变量输入，适合功率预测，风电光伏预测等
2401_88440984的博客
11-14 1650
如何使用——XLSTM+transformer新模型序列时间序列预测 XLSTM结合transformer进行特征提取 用slstm或mlstm提取融合？单/多变量输入，适合功率预测，风电光伏预测等
深度解析Transformer、RNN和Mamba的联系！
2401_85379281的博客
09-16 1319
本文深入探讨了Transformer、循环神经网络（RNN）和状态空间模型（SSM）之间的潜在联系。文章首通过这些分析，展示了看似不同的模型架构之间存在深层联系，为未来模型设计和跨架构思想交流提供了新的视角和可能性。
【亲测免费】 MLSTM-FCN：革命性的时间序列分类模型
gitblog_09706的博客
10-28 597
MLSTM-FCN：革命性的时间序列分类模型 【下载地址】MLSTM-FCN用于时间序列分类的多元LSTM全卷积网络 MLSTM-FCN：用于时间序列分类的多元LSTM全卷积网络 项目地址: https://gitcode.com...
通俗易懂的LSTM
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qq_39439006的博客
11-27 1万+
目录一、LSTM的基础知识1、长依赖的问题2、LSTM的核心2、LSTM的门结构3、LSTM的变体: GRU二、LSTM的补充知识1、LSTM缓解梯度消失的原因 一、LSTM的基础知识 1、长依赖的问题 通过之前的分享，我们已经了解RNN的基本结构，同时也了解了RNN存在的梯度消失的问题，这里我们通过一个例子简单回顾下RNN处理任务的逻辑及梯度消失带来的问题。 考虑用一个语言模型通过利用以前的文字信息来预测下一个文字。如果我们需要预测“the clouds are in the sky”这句话的最后一个字，
LSTM和双向LSTM讲解及实践
kuxingseng123的博客
12-03 9533
慢慢的将各种双向LSTM全部都将其搞定都行啦的回事与打算。
长短时记忆网络lstm
06-05
长短时记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），设计用于解决传统 RNN 在处理长序列数据时面临的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM 通过引入门控机制来控制信息的流动，从而能够记住...
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