LSTM

LSTM内存块解析
最新推荐文章于 2025-07-22 22:51:11 发布
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#LSTM

The following graph shows such a lstm memory block.
memory block
The blue arrows are the peephole connections. So the gates “see” the cell state(s) even if the output gate is closed.

In the following a memory block has only one memory cell. So all cell (and gate) states of the complete hidden layer can be written as a vector c(t).

Then the forward pass formulars for LSTM are (t is now an index as usual):
fomula

sohero
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LSTM从入门到精通（形象的图解，详细的代码和注释，完美的数学推导过程）
mary19831的博客
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按照八股文来说：RNN实际上就是一个带有记忆的时间序列的预测模型RNN的细胞结构图softmax激活函数只是我举的一个例子，实际上得到y也可以通过其他的激活函数得到其中a代表t-1时刻隐藏状态，a代表经过X这一t时刻的输入之后，得到的新的隐藏状态。公式主要是大白话解释一下就是，X是今天的吊针，a是昨天的发烧度数39，经过今天这一针之后，a变成38度。这里的记忆体现在今天的38度是在前一天的基础上，通过打吊针来达到第二天的降温状态。
LSTM模型全面解析
hello.reader
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LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）是一种特殊的递归神经网络（RNN），它通过引入记忆单元（Cell State）来解决普通RNN在长序列数据处理中的梯度消失问题。LSTM可以在长时间的序列中捕捉依赖关系，是一种非常适合处理时间序列、自然语言处理、语音识别等任务的深度学习模型。在LSTM中，记忆单元（Cell State）是一个贯穿整个序列的数据通道，用于存储和传递关键信息。记忆单元在LSTM的时间步之间保持信息的持久性，可以看作是一个长期记忆的“容器”。
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一幅图真正理解LSTM、BiLSTM
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1 前言 本文不是RNN系列入门，而是对RNN、LSTM、BiLSTM的内部结构和输入输出做透彻的剖析。 RNN：循环神经网络 LSTM：长短期记忆网络 BiLSTM：双向长短期记忆网络 重要的先验知识： 本质上单个RNN cell是在多个时间步上展开的形式，也可以理解为RNN是神经网络在时序上的权重共享（CNN相当于空间上的权重共享），LSTM也都是一样。 1.1 RNN回忆与概览 1.2 BiLSTM回忆与概览 LSTM内部结构相对RNN做了改进，BiLSTM中Bi指的是Bi-di
LSTM模型
一起进步
07-22 1128
LSTM是一种改进的RNN结构，能有效捕捉长序列语义关联并缓解梯度消失问题。其核心由遗忘门、输入门、细胞状态和输出门四部分组成，通过门控机制选择性记忆和遗忘信息。Bi-LSTM通过双向处理增强语义特征提取但会增加计算复杂度。PyTorch中可通过nn.LSTM模块实现，需设置输入/隐藏层维度等参数。LSTM虽改善了长序列处理能力，但训练效率低于传统RNN。本文详细解析了LSTM结构原理和PyTorch实现方法。
基于MATLAB的LSTM神经网络时序预测
m0_56146217的博客
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首先在本文中不考虑已知序列的预测，即不使用观测值去进行下一步的预测，这在实际中是没有应用意义的，除非是已知实验数据再去进行一个模型的验证。 第一步：加载数据，并进行数据预处理 load Forcedata_1.mat %加载数据(double型，只有一列数据,时序预测没有实际时间，只有事情发生的顺序) data=force'; %将数据集转置 %% 序列的前 90% 用于训练，后 10% 用于测试 dataTrain = data(1:1000); %定义训练集 dataTest = da
LSTM 浅析
晓野豬
09-15 2062
1997 年，Hochreiter 和 Schmidhuber 提出了长短期记忆网络 (Long Short Term Memory, LSTM)，这是一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖性。反观 RNN，由于梯度爆炸或消失带来影响，其只能学习到短周期的依赖关系。如果一个序列过长，RNN 很难把较早的信息传输到后面。在 RNN 中，梯度更新幅度小的网络层 (通常是较早的层) 将停止学习，这便遗失了较早的信息。LSTM 是 RNN 的升级版，是为了克服短期记忆问题而提出的解决方案。
LSTM解读
专注
12-09 2902
LSTM的核心是三个门：输入门、遗忘门和输出门。输入门控制新信息的输入，遗忘门控制旧信息的保留，输出门控制输出的信息。上下两层的LSTM计算应有时间先后顺序，即下层是t1、t2、t3时刻，上层将是接着t4、t5、t6时刻才开始。（1）假设有3个字的序列【“早”“上”“好”】要经过LSTM处理，每个序列由20个元素组成的列向量构成，所以input size就为20。通过遗忘门、输入门、输出门可以让LSTM有能力去学会衡量长短期记忆的能力。LSTM：长短期记忆网络。LSTMP：压缩LSTM。
时间序列预测模型实战案例(三)(LSTM)(Python)(深度学习)时间序列预测(包括运行代码以及代码讲解)
Snu77的博客
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LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用的循环神经网络（RNN）模型，用于处理序列数据，具有记忆长短期的能力。在时间序列预测中，LSTM既可以多元预测机制又可以作为单元预测机制使用。LSTM的预测效果图其中MAE误差为0.15,ME误差为-0.03。,LSTM作为多元预测机制和单元预测机制的优点是可以处理序列数据中的长期依赖关系，从而可以捕捉到数据中的复杂模式和规律。它可以自适应地学习和调整模型参数，从而提高模型的预测性能和泛化能力。
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LSTM（长短期记忆网络）是一种非常强大的循环神经网络（RNN）架构，广泛应用于处理和预测时间序列数据、自然语言处理（NLP）、语音识别等任务。LSTM 通过引入“记忆单元”（cell state）来有效地捕捉长期依赖关系，解决了传统 RNN 在长序列训练中的梯度消失问题。
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1.MATLAB实现EMD-LSTM、LSTM时间序列预测对比; 2.时间序列预测 就是先emd把原输入全分解变成很多维作为输入 再输入LSTM预测 ; 3.运行环境Matlab2018b及以上，输出RMSE、MAPE、MAE等多指标对比， 4.先运行main1_emd_...
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google-api-services-storage-v1-rev20230301-2.0.0.jar中文-英文对照文档.zip
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STM32按键采集代码全解析：从原理到实战.pdf
最新发布
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内容概要：本文详细解析了STM32按键采集的完整实现过程，涵盖按键采集的基本原理、开发环境搭建（Keil MDK与STM32CubeMX）、GPIO初始化配置、按键扫描的轮询与中断两种实现方式，并结合软件消抖处理解决按键抖动问题。文中提供了基于HAL库和标准库的代码示例，详细说明了中断配置流程，并给出完整可运行的代码结构，最后分析了按键误触发、无响应、灵敏度低等常见问题及其解决方案，同时提出了多按键扩展、与LCD或蓝牙模块联动等应用场景。; 适合人群：具备STM32单片机基础的嵌入式开发初学者或有一定项目经验的电子工程师，适合从事智能控制、物联网终端开发的技术人员； 使用场景及目标：①掌握STM32 GPIO输入模式与外部中断机制；②实现稳定可靠的按键检测功能，应用于实际项目中的用户交互设计；③理解并解决按键抖动、误触发等常见硬件问题； 阅读建议：建议结合Keil与STM32CubeMX工具实践文中代码，重点关注GPIO配置、中断服务函数与消抖逻辑的实现，调试时可通过LED或串口输出辅助验证按键状态，逐步拓展至多按键与复合功能设计。
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