关于ＬＳＴＭ（递归神经网络ＲＮＮ）的学习资料

深入理解LSTM网络
最新推荐文章于 2022-10-13 11:23:41 发布
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本文主要介绍了长短期记忆网络（LSTM）的概念及其数学原理，通过详细的数学推导帮助读者理解LSTM的工作机制，并提供了基于torch实现LSTM的实例解释。
LSTM神经网络详解
Maple__Boy
10-12 5万+
LSTM 长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题，目前比较流行。 长短时记忆网络的思路： 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。 再增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，称为单元状态(cell state)。 按照上面时间维度展开： 在 t 时刻，LSTM 的输入有三个：当前时刻网络的输入值 X_t、上一时刻 LSTM 的输出值 h_t-1、以及上
C#实现的LSTM递归神经网络类库
11-22
**C#实现的LSTM递归神经网络类库** 在深度学习领域，LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）是一种广泛应用于序列数据处理的递归神经网络（RNN）。它解决了传统RNN在处理长期依赖问题时的梯度消失或梯度...
简单理解LSTM神经网络
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Kobe Bryant的专栏
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递归神经网络 在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻，每一次都只会关注当前时刻的处理。举个例子来说，我们想对一部影片中每一刻出现的事件进行分类，如果我们知道电影前面的事件信息，那么对当前时刻事件的分类就会非常容易。实际上，传统神经网络没有记忆功能，所以它对每一刻出现的事件进行分类时不会用到影片已经出现的信息，那么有什么方法可以让神经网络能够记住这些信息呢？答案就是
理解CNN、DNN、RNN(递归神经网络以及循环神经网络)以及LSTM网络结构笔记
samoyan的博客,记录技术成长~
02-21 1万+
一文理解CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别：http://www.36dsj.com/archives/65643 理解 LSTM 网络：http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 RNN以及LSTM的介绍和公式梳理：http://blog.youkuaiyun.com/Dark_Scope/article/details/47056361 深度学习解决局部极值和梯
LSTM神经网络知识---资源整理
一千零一夜的博客
07-05 2万+
(1) 简单理解LSTM神经网络 首先推荐看一遍火贪三刀的博客，解释浅显易懂。简单总结下： 1）递归神经网络Recurrent Neural Networks（RNNs）：当前时刻的输出，不仅与当前时刻的输入有关，与上一时刻的输出也有关，所有的递归神经网络都是由重复神经网络模块构成的一条链，该重复模块通常是一个单tanh层，通过当前输入及上一时刻的输出来得到当前输出。 2）Long Sh...
【神经网络】学习笔记三—LSTM简介篇
杨的博客
04-24 5537
1. RNN和LSTM结构对比 RNN： LSTM： 其中的符号： 注意：上面的四个黄框，每一个都是普通的神经网络，激活函数就是上面标注的。 通过对比可以看出，RNN的一个cell中只有一个神经网络，而LSTM的一个cell中有4个神经网络，故一个LSTM cell的参数是一个RNN cell参数的四倍。 从上图也可以看出，原来的一个RNN cell只需要存储一个隐藏层状态h，而一个LSTM cell需要存储两个状态c和h。 LSTM比RNN多了一个细胞状态，就是最上面一条
递归神经网络RNN——LSTM
sinat_42247418的博客
03-07 2014
LSTM的产生原因及优点、LSTM网络结构、LSTM工作机制
递归神经网络RNN常识
qq_41605740的博客
10-13 388
递归神经网络常识
深度学习～循环神经网络RNN, LSTM
天狼啸月1990的博客
07-02 3331
problem：传统的深度神经网络输入信息没有顺序。比如，NLP领域中，我们输入单词经常使用embedding，将单词映射为词向量，然后输入到神经网络。但这种输入方式有一些问题，“我 爱 你”和“你 爱 我”在传统的神经网络中不能很好的识别。虽然，有人提出n-gram信息加入到输入层，比如fasttext，这在一定程度上解决了短句子单词间的顺序问题，但是这种方法也有一些弊端，就是我们无法捕获长句子的单词依赖！
递归神经网络RNN与LSTM
05-03
**递归神经网络RNN与LSTM** 在深度学习领域，递归神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）是两种重要的序列模型，主要用于处理具有时间序列特性的...
10.1 RNN,LSTM,.GRU递归神经网络学习笔记
01-06
文章目录概念LSTM RNN是用于处理大小可变的有序数据的一类模型 即使对固定输入输出的模型，RNN也非常有用 我们想对输入序列化处理，这里我们收到一个固定大小的输入，如一个图形，我们要做出分类决策，即图像中的...
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...
yubaolee_OpenAuthNet_25456_1764964690631.zip
12-07
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基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）
12-07
基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要围绕《基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）》展开，介绍了利用Matlab进行电池充电控制策略的仿真与比较研究。重点对比了PID控制器与电流控制器在电池充电过程中的性能表现，涵盖系统建模、控制算法设计、仿真分析及结果评估等内容，旨在为电池管理系统中的充电控制提供优化方案和技术参考。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电池管理系统中充电控制策略的设计与优化；②开展PID控制与电流控制在动态响应、稳定性、充电效率等方面的性能对比研究；③支持教学实验、科研仿真及实际工程项目中的控制器选型与验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码进行仿真实践，重点关注控制器参数设置、系统响应曲线分析及不同工况下的性能差异，同时可扩展至其他先进控制算法（如模糊控制、自适应控制）的对比研究，以深化对电池充电控制技术的理解与应用。
一个基于SpringBoot和MyBatis框架开发的用于高校或公共图书馆自习室资源智能化管理的Web应用程序系统_包含用户注册登录座位预约状态查询取消预约留言反馈及管理员对自习室.zip
12-07
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nats.swift-Swift资源
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12-08
Swift client for NATS, the cloud native messaging system.
ACM算法竞赛题解与优化技巧 练习题
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优化调度基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）
12-07
【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于改进遗传算法的公交车调度排班优化问题，旨在通过Matlab代码实现改进的遗传算法，解决公交系统中发车频率、车辆分配和司机排班等复杂调度难题。通过对传统遗传算法引入变异、精英保留等优化机制，提升算法收敛速度与全局搜索能力，从而获得更优的调度方案，有效降低运营成本并提高服务质量。研究涵盖了模型构建、算法设计、约束处理及仿真验证全过程，展示了智能优化算法在公共交通管理中的实际应用价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、交通运输规划或运筹学相关领域的研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决城市公交系统的发车调度与司机排班优化问题；②学习改进遗传算法的设计思路及其在复杂组合优化问题中的实现方法；③为智能交通系统（ITS）中的调度决策提供技术支持与仿真工具。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码进行实践操作，重点关注算法改进策略与约束条件的建模方式，并可通过调整参数或引入新的优化机制进一步提升性能。
递归神经网络RNN与LSTM在语言处理中的应用
"第七讲_递归神经网络.pdf"是一份关于递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Word2Vec在语言处理中的应用的教育材料。该资源由李伟博士主讲，他专注于深度学习、计算机视觉和人脸计算领域的研究。 在递归...
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