详解：递归神经网络和LSTM网络那些事儿

最新推荐文章于 2024-10-16 12:53:02 发布
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#LSTM #RNN

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MATLAB实现基于Elman-LSTM递归神经网络（Elman）结合长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
06-21
内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB实现的Elman-LSTM递归神经网络（Elman结合长短期记忆网络LSTM）进行时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合Elman网络对短期依赖的捕捉和LSTM对长期依赖的处理能力，构建高效...
算法推荐：基于深度递归神经网络的连续启发式元启发式算法推荐系统
02-04
算法推荐：基于深度递归神经网络的连续启发式元启发式算法推荐系统
递归神经网络RNN与LSTM
03-07
递归神经网络RNN与LSTM简介与算法推导。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
递归神经网络RNN——LSTM
sinat_42247418的博客
03-07 2012
LSTM的产生原因及优点、LSTM网络结构、LSTM工作机制
深度学习--递归神经网络RNN和LSTM
DXdaxian的博客
05-20 562
RNN：递归神经网络 RNN在自然语言处理方面较好。 通常情况下只需要最后一个结果。 递归神经网络的反向传播： 只要有路线，就需要把梯度传导下去。 存在缺点： 1、当输入较大时，网络结构比较大，反向梯度传播计算会很慢。 2、当梯度计算为0时，参数就无法传递了，也就是会出现梯度消失。 3、较前的输入可能信息价值不高，可能对训练造成影响，需要预处理 LSTM 长短记忆网络 LSTM会去遗忘一些数据 例如：C会使值为0的信息剔除，0.5的保留部分，0.8的保留大部分，1 的保留全部 门单元 利用
反馈神经网络与不同类型的神经网络：BP神经网络，深度感知机，CNN，LSTM
qlkaicx的博客
07-07 1889
BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种多层前馈神经网络，通过反向传播算法（Backpropagation）进行训练。反向传播算法的核心思想是通过误差反向传播来调整网络的权重，从而使网络的输出更加接近期望值。输入层：接收输入数据。隐藏层：进行非线性变换。输出层：生成最终输出。BP神经网络的反向传播算法使其具备学习能力，通过计算输出误差并将其反向传播至每一层，逐步调整网络权重。然而，BP神经网络并不是唯一一种使用反向传播算法的神经网络。
Topsis算法实践：比较LSTM算法与BP神经网络算法，以chickenpox_dataset为例
m0_73804671的博客
02-17 3360
本文用Topsis算法以chickenpox_dataset为例比较LSTM算法与BP神经网络算法，发现LSTM算法预测相比与BP神经网络预测结果并不理想，希望得到解释。
长短期记忆递归神经网络（LSTM-RNN）的理解与应用详解
09-14
内容概要：本文从早期突破性的文献入手，解释了长短期记忆递归神经网络（LSTM-RNN）的基本概念和发展历程。首先探讨了解决误差消失的问题以及恒定错误循环机制是如何解决标准递归神经网络的时间延迟学习难题。接着...
一切皆是映射：递归神经网络(RNN)和时间序列数据
AI架构师小马
07-03 1023
RNN通过定义一个循环函数来处理序列输入。在每个时间步上，RNN接收当前时间步的输入以及前一时间步的状态作为输入，生成当前时间步的输出和新的状态。htϕWxhxtWhhht−1bhht​ϕWxh​xt​Whh​ht−1​bh​otσWhohtboot​σWho​ht​bo​( h_t ) 是第 ( t ) 时间步的隐藏状态。( x_t ) 是第 ( t ) 时间步的输入。
深度学习：循环神经网络与LSTM详解
从早期的SVM、Boosting、决策树等传统机器学习方法，到神经网络的出现和反向传播算法的发明，再到深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的兴起，深度学习经历了两次重要的发展浪潮。...
使用LSTM递归神经网络架构的紧急事件预测 PPT
03-09
An architecture for emergency event prediction using LSTM recurrent neural networks 论文学习
基于LSTM、BP神经网络实现电力系统负荷预测（Python代码实现）
最新发布
weixin_67304359的博客
10-16 1143
前馈神经网络的输出只依赖当前输入，但是在文本、视频、语音等时序数据中，时序数据长度并不固定，前馈神经网络的输入输出维数不能任意更改，因此难以适应这类型时序数据的处理。短期电力负荷预测的输入与输出均为时间序列，其本质仍是基于先前元素的序列预测问题，为此需要采用与前馈神经网络不同的方法，进行短期电力负荷预测。循环神经网络具有记忆功能，可提升网络性能。与前馈神经网络相比，循环神经网络具备可同时接受自身信息与其他神经元信息的神经元，更贴合生物神经网络结构，在文本等序列数据分析中有广泛应用。
论文学习-使用LSTM递归神经网络架构的紧急事件预测
backer
03-09 1886
 摘要传统的EV事件（紧急事件预测）方法是时间序列分析技术，包括移动平均和自回归移动平均。在本文中我们使用基于递归神经网络RNN的EV预测结构，尤其是LSTM结构本文LSTM的主要框架是首先进行空间聚类（根据区域选择聚类），然后进行空间聚类独立或依赖性研究（如果是独立，只需要考虑本区域的数据，如果是依赖，则需要考虑其它区域的数据），最后进行LSTM预测，其中本文中的LSTM可以用于处理EV事件中的...
循环神经网络（RNN）与LSTM
weixin_37831273的博客
12-09 2140
一、为什么有BP神经网络，CNN，还要有RNN？ 答：(1)神经网络包括CNN,输入和输出都是相互独立的。但有些任务，后续的输出与之前的内容是相关的。 如：“我是中国人，则我的母语是_?” (2)RNN引入了”记忆”的概念，循环是指它的每个元素都执行相同的任务，但是输出依赖于输入和记忆二、RNN的结构 从左边的图可以看出来，X是输入，O是输出，W执行的是循环的操作，循环的更新。我们可
多算法数据预测——BP、ELM、LSTM、BiLSTM和SAELSTM，附Matlab源码
qq_39605374的博客
07-31 772
本文将为大家介绍基于BP、ELM、LSTM、BiLSTM和SAELSTM多种算法的数据预测，并提供相应的Matlab源码。SAELSTM算法是一种结合自动编码器和LSTM神经网络的深度学习方法，用于时间序列数据预测。ELM算法是一种单层前向神经网络，在单次训练过程中直接产生输出权重，从而具有快速学习和良好推广性能。多算法数据预测——BP、ELM、LSTM、BiLSTM和SAELSTM，附Matlab源码。总体来看，采用多种算法进行数据预测可以提高预测准确率，并可根据不同场景选择适合的算法。
rbf神经网络预测_LSTM项目实践（一）——预测印度卢比(INR)汇率趋势
weixin_39983404的博客
11-27 1290
学习如何利用时间序列分析来预测未来的货币汇率变化趋势，并利用时间序列来进行预测。我们希望用一个长短期记忆网络模型LSTM来讨论时间序列预测。但在此之前，我们先给出两种baseline方法，也即传统的SVR和多层神经网络ANN。其中，后者的效果已经非常好了。数据集是基于1980年1月2日到2017年8月10日之间的汇率数据。数据集显示在印度卢比(INR)兑换1美元的值，总共有13730份记录。链接：...
LSTM网络详解：解决长期依赖问题的递归神经网络
"长期短期记忆网络（LSTM）是递归神经网络（RNN）的一种特殊类型，设计目的是解决传统RNN在处理长期依赖性问题上的挑战。LSTM能够有效地学习和存储长时间序列中的信息，使其在序列数据处理任务中表现出色，如语音...
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