深度学习 | LSTM-Attention模型答疑

已于 2023-05-21 23:19:04 修改
阅读量1.7k 收藏 4
点赞数 1
分类专栏： # LSTM长短期记忆神经网络 文章标签： 深度学习 LSTM-Attention 模型答疑
于 2023-05-21 23:14:03 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kjm13182345320/article/details/130798422
版权
本文详细介绍了LSTM-Attention模型在多输入单输出回归建模中的应用步骤，包括数据预处理、LSTM建模、Attention机制的引入以及输出层的构建。通过Attention机制，模型能更好地捕捉序列中的关键信息，提高回归预测的准确性。在实际应用中，建模步骤可能需要根据任务需求进行调整和优化，并进行模型调参和验证。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

深度学习 | LSTM-Attention模型答疑

目录

问题一览

LSTM-Attention多输入单输出回归建模步骤？

问题答疑

LSTM-Attention多输入单输出回归建模是一种常用的序列建模方法，可以用于处理多个时间序列特征的回归问题。下面是使用LSTM-Attention进行多输入单输出回归建模的基本步骤：

  1. 数据预处理：将原始数据进行预处理，包括特征选择、数据清洗、数据归一化等。同时将多个时间序列特征按照时间顺序组成一个三维张量，即形状为（样本数，时间步数，特征数）的张量。

  2. LSTM建模：使用LSTM网络对多个时间序列特征进行建模。可以使用多层LSTM网络进行建模，其中每个LSTM层的输入为一个时间序列特征。每个LSTM层的输出作为Attention机制的输入。

  3. Attention机制：引入Attention机制，将多个LSTM层的输出加权平均，得到一个加权向量表示整个序列。Attention机制可以根据不同的上下文信息对不同时间步的特征进行加权，从而更好地捕捉序列中的重要信息。具体来说&#

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
LSTM-Attention模型解析与实现
StyVue的博客
09-22 1733
然而，当输入序列过长时，LSTM可能会面临注意力不集中的问题，即模型很难判断输入序列的哪些部分对当前的预测起到重要作用。LSTM-Attention模型结合了LSTM和Attention机制的优点，能够在序列建模任务中取得更好的效果。通过结合LSTM和Attention机制，LSTM-Attention模型能够更好地处理长序列数据，并在序列建模任务中取得更好的效果。为了使用上述定义的LSTM-Attention模型，我们需要定义输入数据和模型的超参数，然后进行模型训练和预测。然后，我们生成随机的输入数据。
2025年 课程设计 机器学习&深度学习实战案例,含有python代码和教程 (4月10日已更新1179篇)
sybh的博客
10-05 8529
10月促销价99.9,适合初学python机器学习深度学习的学生,从入门到精通,专栏内含有讲解,每篇文章都含有对应的代码,会持续更新,更新至千篇案例,已经更新六百多个项。
ATTENTION-LSTM模型
lunwenbugeiqian的博客
05-20 1492
降水量的预测在当今社会中对人类的生产生活有着重要意义，本文通过attention-LSTM模型进行降水预测，旨在提高降水预测的准确性和可靠性。首先，对LSTM(Long Short-Term Memory)和注意力机制进行了详细的介绍和分析，阐述了它们在序列数据建模中的重要性和优势。其次，结合降水预测领域的特点，设计了基于attention-LSTM的降水预测模型，突出了模型对于时间序列中关键信息的关注能力。在模型训练阶段，采用了适当的损失函数和优化算法，以提高模型的收敛速度和泛化能力。实验结果表明，所提出
深度学习篇---LSTM+Attention模型
最新发布
道阻且长，行则将至。
04-07 1716
本文简答介绍了LSTM和Attention模型的使用以及一系列相关知识。遗忘门：决定从细胞状态中丢弃哪些信息输入门：确定哪些新信息将被存储到细胞状态输出门：基于细胞状态确定输出什么。
【LSTM-Attention】基于长短期记忆网络融合注意力机制的多变量时间序列预测研究（Matlab代码实现）
weixin_66436111的博客
10-22 366
在传统的LSTM模型中，输入序列的每个时间步都被平等对待，没有考虑到不同时间步的重要性差异。而引入注意力机制后，可以根据序列中的每个时间步的重要程度，对不同时间步的信息进行加权处理。而注意力层则根据序列中每个时间步的重要性，对LSTM层的输出进行加权融合，得到最终的预测结果。通过引入注意力机制，该方法能够更好地捕捉时间序列中的重要信息，提高预测的准确性和稳定性。该方法通过引入注意力机制，能够更好地捕捉时间序列中的重要信息，并提高预测的准确性和稳定性。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。
LSTM-Attention模型：Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation
ACM_hades的博客
02-13 796
参考链接 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1508.04025v5.pdf 项目链接： https://github.com/pytorch/fairseq 模型(model)： 【1】Neural Machine Translation(NMT): 神经机器翻译(NMT)是直接用神经网络去模拟条件概率：p(x∣y)p(x|y)p(x∣y) NMT一般由两个部分组成：...
时间序列预测实战(二十)自研注意力机制Attention-LSTM进行多元预测（结果可视化，自研结构）
Snu77的博客
11-27 1万+
本文给大家带来的是我利用我自研的结构进行Attention-LSTM进行时间序列预测，该结构是我专门为新手和刚入门的读者设计，包括结果可视化、支持单元预测、多元预测、模型拟合效果检测、预测未知数据、以及滚动长期预测，大家不仅可以用来学习，用该结构可以发表论文我也觉得是可以并且不需要引用本篇博客。下面我们来介绍一下Attention-LSTM模型，这里提到的Attention是我自研的注意力机制(不是很复杂是一种比较简单的注意力机制但是我觉得效果还比较好)，LSTM模型大家都很收悉了，其通过门控单元机制，能够
期货价格预测毕设项目-基于相关性分析的CNN-Attention-LSTM模型实现（python源码含数据集+模型+超详细注释）.zip
09-08
期货价格预测毕设项目-基于相关性分析的CNN_Attention_LSTM模型实现（python源码含数据集+模型+超详细注释）.zip 期货价格预测毕设项目-基于相关性分析的CNN_Attention_LSTM模型实现（python源码含数据集+模型+超...
【王喆-推荐系统】模型篇-(task8)深度兴趣网络 DIN
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-07 1244
学习总结 （1）对于注意力机制来说，它主要模拟了人类注意力的天性。具体到阿里的 DIN 模型上，它利用激活单元计算出用户对于不同历史商品的注意力权重，针对当前广告商品，作出更有针对性的预测。 （2）而序列模型更注重对序列类行为的模拟和预测。典型的例子是 DIEN 模型对用户购买兴趣进化过程的模拟。DIEN 模型可以应用的场景非常广泛，包括电商平台的下次购买，视频网站的下次观看，音乐 App 的下一首歌曲等等。 （3）注意力机制改变了深度学习模型对待用户历史行为“一视同仁”的弊端。而序列模型则把用户行为串联起
Python深度学习全景进阶：注意力机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习、物理信息神经网络、神经架构搜索、深度学习模型可解释性与可视化方法等
weixin_46747075的博客
07-06 670
注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、Swin Transformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型Diffusion Model等）、目标检测算法（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SDD等）、图神经网络（GCN、GAT、GIN等）、强化学习（Q-Learning、DQN等）、深度学习模型可解释性与可视化方法（CAM、Grad-CAM、LIME、t-SNE等）的基本原理及
LSTM+注意力机制(Attention)实现时间序列预测(PyTorch版)
sybh的博客
10-04 2209
一、基于PyTorch搭建LSTM+注意力机制(Attention)模型实现风速时间序列预测 上一篇文章我们讲解的是如何基于注意力机制Attention来实现风速预测，对于结果来说并不是很好，因为对于时序数据来讲单纯考虑权重信息来说还是不够的，缺少了LSTM这类网络提取的时序信息，也就是注意力机制提取时序信息能力相对较差（这里说的是单层自注意力机制模块，目前Transformer、Bert这种大模型已经处理的很好）。 所以本项目为了提高模型效果，提出了一些改进，就是将LSTM引入上篇文章单纯采用的注意力
cba CNN-LSTM-Attention模型
Deeeil的博客
03-07 1037
【代码】cba CNN-LSTM-Attention模型。
【LSTM分类】长短时记忆神经网络结合注意力机制LSTM-Attention数据分类【含Matlab源码 4267期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版）或下载付费资源，可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
04-12 1579
长短时记忆神经网络结合注意力机制LSTM-Attention数据分类 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
LSTM-Attention单维时间序列预测研究（Matlab代码实现）
weixin_66436111的博客
10-19 198
在LSTM-Attention模型中，LSTM用于对序列数据进行建模，而Attention机制则用于对LSTM的隐藏状态进行加权平均。这样，模型可以更加关注序列中的重要部分，从而提高预测的准确性。通过结合LSTM和Attention机制，它可以更好地捕捉序列中的长期依赖关系，并关注序列中的重要部分，从而提高预测的准确性。在训练过程中，你可以使用已知的过去观测值作为输入，预测未来的观测值。在预测过程中，你可以使用已知的过去观测值进行初始化，并使用模型生成未来的观测值。可以根据需要选择适当的时间步长进行预测。
一看就懂的LSTM+Attention，此处用softmax求概率
热门推荐
qq_33328642的博客
08-23 3万+
1。 序言 首先呢，我是看这两篇片文章的。但是呢，他们一个写的很笼统，一个是根据Encoder-Decoder和Query(key,value)。第二个讲的太深奥了，绕来绕去，看了两天才知道他的想法。 https://segmentfault.com/a/1190000014574524 这个是讲的很笼统的 https://blog.youkuaiyun.com/qq_40027052/article/details/78421155 这个是讲的太深奥的。 本文 的一些基础知识还是基于第二个博客展开。但是我通
华为Mindspore深度学习框架入门：NLP机器翻译与文本生成
4. 文本生成技术：介绍文本生成的原理，包括如何使用深度学习模型（如RNN、LSTM、GPT等）来生成自然语言文本，以及在文本生成中常见的问题和解决方案。 5. 实战教程：提供使用Mindspore框架进行NLP模型的实践操作，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

机器学习之心

谢谢支持！

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值