LSTM 动画

最新推荐文章于 2024-08-19 20:53:32 发布
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深度学习基本模块：LSTM 长短期记忆网络
qq_34941290的博客
09-16 801
input_color = ‘#FFD700’ # 金色hidden_color = ‘#1E90FF’ # 道奇蓝cell_color = ‘#32CD32’ # 酸橙绿gate_color = ‘#FF4500’ # 橙红色arrow_color = ‘#8B0000’ # 深红色definitsuper().init()
【机器学习】基于卷积LSTM的视频预测
MUKAMO的博客
06-10 3449
本文介绍了LSTM及其在视频预测中的应用。LSTM通过门控机制解决了RNN的梯度问题，并在视频预测中展现出优势，如捕捉时空特征和处理复杂模式。文章详细描述了LSTM视频预测的过程，包括数据预处理、模型构建、训练和可视化。通过Python代码和GIF动画，展示了模型性能。本文为理解LSTM和视频预测技术提供了深入指导和实用信息，使读者能利用LSTM进行有效视频预测。
lstm原文_动画图解RNN, LSTM 和 GRU，没有比这个更直观的了
weixin_39717367的博客
12-04 252
作者：Raimi Bin Karim编译：ronghuaiyang导读RNN, LSTM 和 GRU是3个非常常用的循环神经网络，这三个东西里面的内部结构又是什么样的呢，很多人可能并不清楚，不过除了RNN外，其他两个也确实比较复杂，记不住没关系，看总能看明白吧，看不明白也没关系，动画演示给你看！循环神经网络是一类人工神经网络，常与序列数据一起使用。最常见的3种循环神经网络是普通循环神经网络(RNN...
一步一步动画图解LSTM和GRU，没有数学，包你看的明白！
AI公园
12-22 2666
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Michael Nguyen编译：ronghuaiyang前戏昨天的文章中提到了Michael的这篇文章，...
lstm原文_动画展示RNN、LSTM和GRU计算过程
weixin_39956451的博客
12-04 127
RNN常用来处理序列式问题，本篇采用动图的方式展示RNN的计算过程。最常见的3中RNN网络结构分别为:vanilla RNNlong short-term memory (LSTM)gated recurrent units (GRU)下面是插图中使用的各个图例的说明NOTE：动画展示的是在某个时刻(indexed by t)RNN cell 内部的处理，示例中input size=3,hidde...
动画图解RNN, LSTM 和 GRU，没有比这个更直观的了！
AI公园
12-21 2353
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Raimi Bin Karim编译：ronghuaiyang前戏RNN, LSTM 和 GRU是3个非常常...
终于有人将机器学习中的重点做成了动画
生活需要深度
08-19 973
深度学习是机器学习的一个子领域，深度学习通过神经网络模拟人脑神经元的连接来进行复杂数据的学习与预测。其中，卷积神经网络（CNN）主要用于计算机视觉任务；循环神经网络（RNN）则适用于处理序列数据。今天介绍CV和NLP领域一些重要模型。[RNN] 手书动画 ✍️输入序列X：[3,4,5,6]参数矩阵：参数矩阵是通过训练得到的，图中虽然列了4个节点，但其实是同一个节点按照时间步展开的，这也是RNN经常被误解的地方。
基于Bi-LSTM的动画电影智能问答系统.pdf
09-05
基于Bi-LSTM的动画电影智能问答系统 本文介绍了基于Bi-LSTM的动画电影智能问答系统，该系统可以帮助用户快速查询动漫电影的相关资料。该系统首先构建动漫电影的知识图谱，建立节点实体和实体之间的关系，然后使用...
[深度学习]长短期记忆网络LSTM
藓类少女的博客
06-25 1224
这些问题的出现主要是由于RNN的结构特性：在每个时间步，输入和隐藏状态之间的权重是共享的，而反向传播的链式乘积效应使得梯度难以有效地传播或控制。这就促使了LSTM（长短期记忆网络）的引入，它通过门控机制（例如遗忘门、输入门等）有效地解决了这些梯度问题，允许网络更好地捕捉和利用长期依赖关系。这些应用场景展示了LSTM在处理序列数据方面的强大能力，无论是在自然语言处理、时间序列预测、语音处理还是其他领域，LSTM都能有效地捕捉和利用长时间跨度的相关信息，提供准确和高效的解决方案。
GIF动画解析RNN，LSTM，GRU
wei2white的专栏
04-25 421
https://zhuanlan.zhihu.com/p/54228994
LSTM 浅析
晓野豬
09-15 2129
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。
动态图解释 RNN、LSTM和GRU
木野归郎
07-30 1827
本文将从以下两个方面介绍：什么是RNN为什么需要RNN常用的RNN网络结构RNN是什么？循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），RNN常用来处理序列...
机器学习之（一）LSTM和递归网络基础教程
qwj的博客
06-18 3373
LSTM和递归网络基础教程 目录 前馈网络递归网络沿时间反向传播梯度消失与梯度膨胀长短期记忆单元（LSTM）涵盖多种时间尺度资源 本页旨在帮助神经网络学习者了解递归网络的运作方式，以及一种主要的递归网络，即LSTM的功能和结构。 递归网络是一类人工神经网络，用于识别诸如文本、基因组、手写字迹、语音等序列数据的模式，或用于识别传感器、股票市场、政府机构产生的数值型时间序列数据
LSTM训练过程与参数解读
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
03-14 3658
LSTM和循环网络RNN学习简记
iterate7的博客
07-29 3541
前馈网络回顾要理解循环网络，首先需要了解前馈网络的基础知识。这两种网络的名字都来自于它们通过一系列网络节点数学运算来传递信息的方式。前馈网络将信息径直向前递送（从不返回已经过的节点），而循环网络则将信息循环传递。在前馈网络中，样例输入网络后被转换为一项输出；在进行有监督学习时，输出为一个标签。也就是说，前馈网络将原始数据映射到类别，识别出信号的模式，例如一张输入图像应当给予“猫”还是“大象”的标签。
推荐基于深度学习实时同步生成2D动画口型算法
图像算法Imalg的博客
11-13 3340
概述 实时二维动画是一种相当新颖而强大的交流形式，它使表演者可以实时控制卡通人物，同时与其他演员或观众互动和即兴表演。 最近的例子包括史蒂芬·科尔伯特（Stephen Colbert）在《后期秀》中采访卡通客人，荷马在《辛普森一家》（The Simpsons）的一段节目中回答观众的现场电话提问，阿切尔（Archer）在ComicCon上与现场观众交谈，以及迪斯尼的《星际大战：邪恶力量》和M...
LSTM调参感悟
xuzhaoqingbuaa的博客
06-12 9446
1. 一定要对数据进行归一化的预处理train -= np.mean(train, axis = 0) # zero-center train /= np.std(train, axis = 0) # normalize test -= np.mean(test,axis=0) test /= np.std(test,axis=0)2. 要用正交化初始化lstm 的weight值，如果可能的话，也...
LSTM图
最新发布
03-08
### 关于LSTM架构图及其工作原理 LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络(RNN)，旨在克服传统RNN存在的梯度消失或爆炸问题[^4]。为了更好地理解LSTM的工作机制，可以参考一些具体的架构图和可视化内容。 #### LSTM 架构图 一张典型的LSTM网络结构图展示了其内部组件以及数据流方向。该图通常会展示三个主要部分：遗忘门、输入门/更新门以及输出门。这些组成部分共同决定了如何处理来自前一时刻的状态信息并生成当前时刻的新状态值[^1]。 ![LSTM Network Structure](https://www.jianshu.com/p/a26fc40d379d) 图像来源说明 此图像提供了对于LSTM单元内部运作的一个直观认识，其中包含了各个门控机制之间的相互作用关系，使得读者能够更清晰地了解整个过程是如何实现长期依赖性的捕捉。 #### 工作原理示意 除了静态的架构图外，还有动态演示可以帮助解释LSTM的具体操作流程。这类动画或者交互式的图形化工具可以让观察者看到随着时间序列推进时各变量的变化情况，从而加深对其功能的理解[^2]。 例如，在一个时间步t处，LSTM接收到来自外部环境的信息xt作为输入，并结合之前隐藏层传递过来的记忆C(t−1),h(t−1)，通过一系列计算得出新的细胞状态c̃ t 和最终输出ht 。这个过程中涉及到多个权重矩阵Wf ,Wi ,Wo,Wc 与偏置项bf ,bi ,bo,bc 的参与运算[^3]。 ```python import torch.nn as nn class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, layer_dim, output_dim): super(LSTMModel, self).__init__() # 定义多层LSTM self.hidden_dim = hidden_dim self.layer_dim = layer_dim self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, layer_dim, batch_first=True) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.layer_dim, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_() c0 = torch.zeros(self.layer_dim, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_() out, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0.detach(), c0.detach())) return out[:, -1, :] ``` 上述代码片段展示了PyTorch框架下定义一个多层LSTM模型的方法，这有助于进一步探索实际编程环境中构建此类网络的方式。
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