lstm 三 模型压缩lstmp

最新推荐文章于 2025-03-28 13:43:14 发布
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本文深入探讨了LSTMP结构，一种改进版的长短期记忆网络（LSTM），详细介绍了其数学公式和工作原理，包括输入门、遗忘门等关键组件的计算方式。

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lstmp结构

对于传统的lstm而言

i t =δ(W ix x t +W im m t−1 +W ic c t−1 +b i ) it=δ(Wixxt+Wimmt−1+Wicct−1+bi)

f t =δ(W fx x t +W fr r t−1 +W fc c t−1 +b i ) ft=δ(<

PyTorch笔记 - LSTM(Long Short Term Memory) 和 LSTMP(Projection) 网络结构
AGI
08-17 1055
竖线：第1条线：遗忘门f、第2条线：输入门i、第3条线：单元门g、第4条线：输出门o。LSTM也需要初始状态，有两个C和H，都是初始状态，即t-1下标的数值。横线：上面是c单元状态(向下传递)；下面是h隐藏状态(输出，向下传递)RNN是将多个RNNCell连接起来。，如果为True，则。......
LSTM实现时间序列预测(PyTorch版)
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Bi-LSTM_CRF_NER.rar
05-28
本代码是在参考了别人代码的基础上进一步修改的，该代码的功能是用Bi-LSTM+CRF进行NER任务，仅供大家参考！
lstm(三) 模型压缩lstmp
xmdxcsj的专栏
11-24 8445
lstmp结构对于传统的lstm而言 it=δ(Wixxt+Wimmt−1+Wicct−1+bi)i_t=\delta(W_{ix}x_t+W_{im}m_{t-1}+W_{ic}c_{t-1}+b_i) ft=δ(Wfxxt+Wfmmt−1+Wfcct−1+bi)f_t=\delta(W_{fx}x_t+W_{fm}m_{t-1}+W_{fc}c_{t-1}+b_i) ct=ft⊙ct−1+
LSTM模型
weixin_46556352的博客
04-26 732
LSTM模型
【亲测免费】 推荐文章：深度探索数据压缩新境界 - LSTM-COMPRESS
gitblog_00705的博客
08-28 307
推荐文章：深度探索数据压缩新境界 - LSTM-COMPRESS 项目介绍 在数据处理的浩瀚领域中，LSTM-COMPRESS如同一颗璀璨的新星，以其独特的方式闪耀。它基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）进行数据压缩，该项目由代码大师精心打造，继承了cmix项目的核心精髓，仅利用LSTM模型实现高效的数据压缩任务，展现了神经网络在数据压缩领域的无限潜能。 ...
【deep_thoughts】30_PyTorch LSTM和LSTMP的原理及其手写复现
qq_45670134的博客
01-07 621
手写一个lstm_forward函数，实现LSTM的计算原理。个人使用。
【百度贾磊】汉语语音识别技术重大突破：LSTM+CTC详解（22PPT）
q6q6q的专栏
10-27 1780
1新智元原创1作者：王嘉俊 新智元福利回复1028下载贾磊22页PPTGoogle 去年发布了一项研究报告，说在美国年龄介于13到18岁的青年当中，约有55%的人每天使用语音搜索。语音搜索正在介入到生活的方方面面：获取天气、文字输入、听音乐、车载交互等等。而随着智能硬件的普及，语音交互请求会越来越多。2011年之后，深度学习技术引入到语音识别之后，大家也一直再问一个问题，深度学习技术还能像刚提出时...
论文翻译：2021_Towards model compression for deep learning based speech enhancement
www_xuhss_com的博客
04-08 1728
Python微信订餐小程序课程视频 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/36074 Python实战量化交易理财系统 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/35475 目录 摘要1  引言2  算法描述A  基于DNN的语音增强B  迭代非结构化和结构化剪枝C  稀疏正则化D  基于聚类的量化3  实验步骤A  数据处理B&nbsp
模型压缩之通道剪枝channel-pruning-master.zip
08-01
对训练好的模型进行通道剪枝（channel pruning），分为两步进行：第一步是channel selection，采用LASSO regression来做，其实就是添加了一个L1范数来约束权重，因为L1范数可以使得权重更加稀疏，这样就可以把那些稀疏的channel剪掉；第二步是reconstruction，基于linear least squares来约束剪枝后输出的feature map要尽可能和减枝前的输出feature map相等，也就是最小二乘值越小越好。
30 - LSTM,LSTMP手撸代码
scar2016的博客
04-19 872
文章目录1. 原理2. 代码3. 小结 1. 原理 2. 代码 import torch from torch import nn bs,T,i_size,h_size = 2,3,4,5 h0 = torch.randn((bs,h_size)) c0 = torch.randn((bs,h_size)) init_state = (h0,c0) input = torch.randn((bs,T,i_size)) lstm_layer = nn.LSTM(input_size=i_size,hid
深度神经网络压缩
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LSTM trick之LSTMP
AI蜗牛之家
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其实在实习之前对于一些知识点的理解还是欠缺的，很多时候感觉没什么用的基础知识为什么还会在面试的时候被问到，比如，“你画一下GRU的基本结构”，你在做工程的时候回修改GRU的结构吗？居然会问这种问题哎，或许你现在也是这么想的~ 但是当真正的实习的时候你会发现公司里面的数据集是需要你自己挖掘的，大公司里面的数据时很廉价的，举个例子，我之前处理的用户数据都是好几个T的，xxx亿的数据做处理，...
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hongh_ong的博客
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1、为什么用tanh,不用ReLUctant？（RNN） 避免梯度爆炸。优点：先前＋当前。缺点：RNN难以实现长距离依赖 2、#RNN LSTM LSTMP 的源码实现 import torch from torch import nn bs, T, i_size, h_size = 2,3,4,5 input = torch.randn(bs,T,i_size) #正态分布随机初始化变量 c0 = torch.randn(bs,h_size) #输入初始值 h0 = torch.randn(bs,h_
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qq_73462282的博客
08-14 1760
首先再开始之前,我想问一下在座的各位实现过LSTM吗,不会的扣1,会的小伙伴们扣脚指头,嘿嘿,开玩笑的,我也不知道,那么接下来我们一起学习如何写吧!30、PyTorch LSTM和LSTMP的原理及其手写复现_哔哩哔哩_bilibili循环神经网络(超详细|附代码训练)_后来后来啊的博客-优快云博客长短时记忆网络(LSTM)(超详细 |附训练代码)_后来后来啊的博客-优快云博客递归神经网络(超详细|附训练代码)_后来后来啊的博客-优快云博客。
PyTorch LSTM和LSTMP的原理及其手写复现
zik的博客
05-20 2860
关于LSTM的原理以及公式其实在这篇博客一步一步详解LSTM网络【从RNN到LSTM到GRU等，直至attention】讲的非常清晰明了了。这里就是写出LSTM的pytorch的实现，包括API和手写。在看代码之前有必要了解输入输出有哪些，以及他们的特性。将多层长短期记忆 (LSTM) RNN 应用于输入序列。
论文阅读——Where to Go Next: A Spatio-Temporal Gated Network for Next POI Recommendation
高自强的博客
03-01 2429
00 文章基本信息 01 摘要 当前RNNs在处理neighbor check-ins时存在的弊端： rarely consider the spatio-temporal intervals between neighbor check-ins, which are essential for modeling user check-in behaviors in next POI recommendation. our contributions： we propose a new Spatio-
【智泊AI】终于把模型压缩四剑客：量化、剪枝、蒸馏、二值化说清楚了！
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javatiange的博客
03-28 1138
相较于非结构化剪枝的随机权重剪裁，虽然其理论压缩上限较低，但结构化剪枝带来的模型精度损失更可控，在工业级部署中通常可获得1.8-2.5倍的实际加速效果，特别是在移动端部署场景下，该技术可使ResNet-50等典型模型的推理延迟从230ms优化至92ms，满足边缘计算设备的实时性要求。该技术的核心机制在于利用教师网络训练过程中产生的知识信号（包括概率分布、特征图、注意力权重等）来引导学生模型的优化方向，使得轻量化后的模型在保持较低计算资源需求的前提下，能够有效继承教师模型的决策逻辑和表征能力。
基于FPGA的LSTM加速器设计（MNIST数据集为例）
随缘分享
02-02 1万+
摘要 本文以MNIST手写数字识别任务为例，使用FPGA搭建了一个LSTM网络加速器，并选取MNIST数据集中的10张图片，通过vivado软件进行仿真验证。实验结果表明，本文设计的基于FPGA的LSTM网络加速器可以完成图片分类任务，其准确率为90%(10张图片，1张分类错误)。本文主要分为四部分，第一章为LSTM硬件加速器的原理介绍，第二章为软件部分的程序设计思路，第三章为FPGA硬件部分的设计思路，第四章对全文进行总结。本文所设计的LSTM硬件加速器的完整的工程文件已上传，并在文末对工程文件进行了简单
LSTM模型实现文本情感的三分类分析
通过上述步骤构建的LSTM模型能够对文本进行有效的三分类情感分析，这对于社交媒体监控、市场分析、产品评论分析等应用领域具有重要意义。用户可以通过模型输出的情感倾向，快速了解公众对于某一话题或产品的看法和...
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