利用双向LSTM进行数据的预测

最新推荐文章于 2025-07-09 17:05:20 发布
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分类专栏： Tensorflow 深度学习 python RNN
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34783311/article/details/84646925
本文介绍了如何利用TensorFlow实现双向LSTM进行手写识别和时间序列数据预测。通过保存正向和反向计算的隐藏层值，双向LSTM能更全面地捕捉序列信息，最终模型在测试中达到0.984的准确率。

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

双向LSTM

我们为什么要用双向LSTM？
双向卷积神经网络的隐藏层要保存两个值， A 参与正向计算， A’ 参与反向计算。最终的输出值 y 取决于 A 和 A’:

在这里插入图片描述

即正向计算时，隐藏层的 s_t 与 s_t－1 有关；反向计算时，隐藏层的 s_t 与 s_t＋1 有关

在这里插入图片描述

现在们利用tensorflow提供双向LSTM函数来进行手写识别的分类案例，时间序列数据数据的预测也可以通过修改数据集来实现
加载数据
mnist=input_data.read_data_sets("MNIST/",one_hot=True)
定义一个参数的配置类
class Config():
    """
    配置文件的类
    """
    def __init__(self,input,timestep,batchsize,hidden_unit,hidden_unit1,learning_rate,epoch,num_class):

        self.TimeStep=timestep
        self.input=input
        self.batchsize=batchs
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利用双向LSTM进行命名实体识别（NER）
sybh的博客
10-19 677
命名实体识别（NER）是信息提取中的一个重要任务，主要用于识别文本中具有特定意义的实体。人名（例如：巴拉克·奥巴马）地名（例如：北京、纽约）组织名（例如：谷歌、微软）时间（例如：2023年5月1日）日期（例如：周一）LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的递归神经网络（RNN），专门用于处理和预测序列数据。它通过引入门控机制来解决传统RNN在长序列中容易出现的梯度消失问题。
双向 LSTM
极客X养成计划
08-11 3753
本文结构：为什么用双向 LSTM什么是双向 LSTM例子为什么用双向 LSTM？单向的 RNN，是根据前面的信息推出后面的，但有时候只看前面的词是不够的，例如，我今天不舒服，我打算__一天。只根据‘不舒服‘，可能推出我打算‘去医院‘，‘睡觉‘，‘请假‘等等，但如果加上后面的‘一天‘，能选择的范围就变小了，‘去医院‘这种就不能选了，而‘请假‘‘休息‘之类的被选择概率就会更大。什么是双向 LSTM？双
时间序列预测——双向LSTM(Bi-LSTM)
行者无疆的博客
04-12 2万+
  本文展示了使用双向LSTM(Bi-LSTM)进行时间序列预测的全过程，包含详细的注释。整个过程主要包括：数据导入、数据清洗、结构转化、建立Bi-LSTM模型、训练模型（包括动态调整学习率和earlystopping的设置）、预测、结果展示、误差评估等完整的时间序列预测流程。   本文使用的数据集在本人上传的资源中，链接为mock_kaggle.csv 代码如下： import pandas as pd import numpy as np import math import keras from ma
深度学习模型1：理解LSTM和BiLSTM
weixin_51832012的博客
07-09 683
因为最近科研复现论文中需要了解单向LSTM和双向LSTM，所以就学习了一下LSTM的基本原理，下面孬孬带着大家一起学习一下。
（五）通俗易懂理解——双向LSTM
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中文翻译作者博客：https://www.cnblogs.com/wangduo/p/6773601.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral 英文原文作者网址：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 参考相关网址：https://www.imooc.com/art...
双向 lstm
weixin_30446197的博客
11-16 126
1.https://blog.youkuaiyun.com/juanjuan1314/article/details/77801233 http://www.liangchan.net/soft/softdown.asp?softid=8867 转载于:https://www.cnblogs.com/bigcome/p/9970415.html
基于MATLAB的双向LSTM网络需求预测：训练与测试结果分析及应用
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标题中的“【LSTM预测】基于双向长短时记忆BiLSTM（多输入单输出）数据预测含Matlab源码.zip”表明我们即将讨论的是一个利用Matlab实现的预测模型，具体是基于双向长短时记忆（Bidirectional Long Short-Term Memory...
双向 LSTM 在能源消耗预测中的深度应用与实践全解析
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
12-18 1041
本文聚焦双向 LSTM 在能源消耗预测的应用。开篇阐述能源管理重要性与传统预测局限，凸显双向 LSTM 优势。详述其概念，涵盖结构原理及与单向对比、能源数据特点因素。原理包括数据预处理、模型训练评估要点。实操展示环境准备、数据集处理、双向 LSTM 模型构建训练等流程并解析。总结体现其应用价值与指南作用。扩展从模型优化、多源数据融合、长期预测、可解释性、分布式能源与智能电网应用等维度，全方位挖掘双向 LSTM 在能源消耗预测领域的潜力与发展方向，助力能源管理智能化升级。
双向lstm
zfh19941994的博客
06-12 546
图片来自于：https://www.sohu.com/a/129561571_642762图片可以啊～～～～～～
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