一篇关于LSTM的好博客

最新推荐文章于 2025-06-19 21:19:12 发布
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仲夏199603
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从零实现深度学习框架——LSTM从理论到实战【实战】
日积月累，天道酬勤
07-04 1041
自己动手实现多层、双向LSTM网络。
对于LSTM实践问题的疑问：跑一个简单的LSTM的模型，但是预测结果很差，如何解决？？
**My Coding Family**
07-30 1041
🏆本文收录于《优快云问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！
一篇介绍LSTM的博客，写的很好
长弓smile的博客
06-20 2031
原文：Understanding LSTM Networks 译文： 理解 LSTM(Long Short-Term Memory, LSTM) 网络
LSTM
sunghosts的专栏
04-06 204
转载：LSTM模型与前向反向传播算法 由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。 从RNN到LSTM 在RNN模型里，我们讲到了RNN具有如下的结构，每个序列索引位置t都有一个隐藏状态 h(t)h^{(t)}h(t)。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4mp8I2at-1617723171
LSTM总结
Coding18的博客
01-06 1690
RNN有不能处理长依赖的问题，长短期记忆LSTM是一种特殊的RNN，适用于学习长期依赖。所有RNN都有循环神经网络模型的链式形式，在RNN中，循环可以是简单的tanh层 LSTM也有这种链式结构，但循环单元有着一种不同的结构。里面不再是只有单一的神经网络层，里面有四个，并且他们都以非常简单的方式起作用。 在上面的图中，每行都有一个箭头，从一个结点的输出到另外的结点的输入。粉色的圆代表结点操作，比如向量相加，而黄色的长方形是学习的神经网络层。 线的合并代表链接，而箭头的分叉代表内容复制
LSTM解析
春秋战车
01-02 3000
LSTM 理解 Long Short-Term Memory（LSTM） 是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN） Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber早在1997年就在论文“Long Short-Term Memory”提出了LSTM。LSTM 的关键就是细胞状态，水平线在图上方贯穿运行。 LSTM 通过精心设计的称作为
unity导入lstm神经网络预测模型，为什么输出总是一个值？
**My Coding Family**
03-12 864
🏆本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！
迁移学习：如何搭建DANN+LSTM网络模型？
**My Coding Family**
04-30 1467
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
关于LSTM小白的一些心得
chenhonghai123的博客
10-29 1158
关于使用LSTM模型实现客流预测的自我总结 鉴于我写下这篇博客只是为了自己以后回头查错记录之用，所涉及的代码或是技术均可能出现较大误差，若有人想要了解或学习相关内容，请不要过多参考代码，除此之外，如有热心大佬积极留言，小白在此叩头感谢！ 各类神经网络之间比较 自互联网问世以来，人们对于机器大脑与生物大脑的探究就一直没有停止过，随之面世的各种针对于处理各种不同问题的神经网络也如雨后春笋般层出不穷，...
关于VAE-LSTM代码复现遇到的问题：复现他人代码，但是显示模型一直不能保存，路径应该怎么设置才正确？
最新发布
**My Coding Family**
06-19 967
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
LSTM 原理
weixin_42330675的博客
03-23 1万+
lstm原理
长短期记忆（LSTM）详解
tt丫的博客
01-23 1万+
​ 目录 一、背景 二、原理 三、总结 四、LSTM的优缺点 五、LSTM代码实现 一、背景 当时间步数(T)较大或时间步(t)较小的时候，RNN的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但是无法解决梯度衰减的问题。这个原因使得RNN在实际中难以捕捉时间序列中时间步(t)距离较大的依赖关系。因此LSTM应运而生。 RNN详解可以看看：RNN循环神经网络_tt丫的博客-优快云博客_rnn应用领域 二、原
机器学习方法：LSTM详解
liuge3452的博客
10-15 7559
LSTM详解在进入到LSTM的讲解之前，我们先来了解一下，为什么会出现LSTM，它的出现是解决什么问题的。
深度学习笔记——LSTM
haopinglianlian的博客
02-18 1252
本文详细介绍面试过程中可能遇到的LSTM知识点。
LSTM 网络 （Understanding LSTM Networks by colah）
qfikh的博客
12-28 2185
原文链接：Understanding LSTM Networks 1. 循环神经网络（RNNs) 人们思考问题往往不是从零开始的。就好像你现在阅读这篇文章一样，你对每个词的理解都会依赖于你前面看到的一些词，而不是把你前面看的内容全部抛弃了，忘记了，再去理解这个单词。也就是说，人们的思维总是会有延续性的。 传统的神经网络是做不到这样的延续性（它们没办法保留对前文的理解），这似乎成了它们一个巨...
LSTM神经网络详解
热门推荐
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
lstm 代码实现
2502_90230086的博客
04-15 1330
Lstm 的工作机制：LSTM单元在每个时间步并更新内部状态 ，在每个时间步 它需要处理当前时间步的特征向量，最后一个维度的每个元素代表了该时间步的特征向量，最后一个维度的每个元素代表了该时间步上的一个特征。Adagrad 是一种自适应学习率的优化器，它会为每个参数分配不同的学习率，对于经常更新的参数，学习率会逐渐减小；而对于不经常更新的参数，学习率会相对较大。RMSprop 也是一种自适应学习率的优化器，它通过对梯度平方的指数移动平均来调整学习率，使得模型在不同方向上的学习率能够自适应地调整。
快速上手LSTM
weixin_44535934的博客
01-29 1669
在普通的神经网络中，信息传递是单向的，在很多现实任务中，网络的输入不仅和当前时刻的输入相关，还可能和过去的一段时间输出相关。如时序数据（视频，语音，文本等），而且这些数据长度通常都是不固定的（前馈神经网络要求输入和输出维度固定），循环神经网络解决了这个问题。第一，RNN可以处理变长的输入，第二，RNN可以分析序列的顺序信息。因为它不仅可以接收自身的信息，还可以接收其他神经元的信息。以下有五种不同类型的RNN：如图，不同任务RNN类型不同，如文本分类属于，文本翻译属于。
时间序列预测（十）——长短期记忆网络（LSTM）
qq_47885795的博客
10-22 5554
长短期记忆网络（LSTM, Long Short-Term Memory）是一种专门设计用来解决时间序列数据的循环神经网络（RNN）。LSTM的主要优势是能够，适用于处理长期记忆（长期依赖）的问题，同时在训练过程中避免了传统RNN常见的问题。在时间序列预测中，LSTM网络非常适合处理具有长期相关性的输入数据，例如气温变化、股票价格、驾驶员行为数据等。LSTM可以通过记忆单元和门控机制来决定哪些信息需要“记住”，哪些需要“遗忘”。
LSTM公式详解与推导
这篇文档详细介绍了LSTM的公式推导，包括前向传播和反向传播的过程。 在LSTM中，主要由四个核心部件组成：输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）、细胞状态（Cell State）和输出门（Output Gate）。这些门...
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