长短记忆神经网络LSTM 看图说话的推导

于 2022-01-16 08:13:15 发布
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分类专栏： NLP 文章标签： 自然语言处理
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博客提及长短记忆神经网络LSTM。LSTM是人工神经网络与计算领域的重要技术，在自然语言处理等方面有广泛应用。

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CNN+LSTM：看图说话
weixin_30773135的博客
05-15 2241
看图说话——CNN和LSTM的联合应用 https://blog.youkuaiyun.com/xinzhangyanxiang/article/details/79117869 看图说话是深度学习波及的领域之一。其基本思想是利用卷积神经网络来做图像的特征提取，利用LSTM来生成描述。但这算是深度学习中热门的两大模型为数不多的联合应用了。 本文是参考文献...
看图说话——CNN和LSTM的联合应用
Hsuliaqing的博客
01-18 2579
看图说话——CNN和LSTM的联合应用 引言 聋人使用的手语，是一种进行信息交流、传递思想的 自然方法，在聋校教学和聋人交流方面起着非常重要的作 用。手语是由手的形状、手腕和手臂的运动，与之对应的 人脸表情、嘴唇读音形状，以及其他身体姿态相结合的人 体语言。中国手语包括手指语和手势语两类：手指语由30 个手指字母构成基本单位，是用手指的变化和动作代表一 个汉语拼音字母，并按照汉语拼音规则和顺序依次...
学习笔记TF060:图像语音结合，看图说话
weixin_34252090的博客
11-06 241
斯坦福大学人工智能实验室李飞飞教授，实现人工智能3要素：语法(syntax)、语义(semantics)、推理(inference)。语言、视觉。通过语法(语言语法解析、视觉三维结构解析)和语义(语言语义、视觉特体动作含义)作模型输入训练数据，实现推理能力，训练学习能力应用到工作，从新数据推断结论。《The Syntax,Semantic...
【PyTorch】13 Image Caption：让神经网络看图讲故事
YoungSeng's Blog
06-23 3003
图像描述1、数据集获取2、文本数据处理3、图像数据处理 1、数据集获取 数据来自：AI challenger 2017 图像描述数据集 百度网盘: https://pan.baidu.com/s/1g1XaPKzNvOurH9M44p1qrw 提取码: bag3 这里由于原训练集太大，这里仅使用验证集ai_challenger_caption_validation_20170910.zip，解压一下 2、文本数据处理 图像中文描述比赛的数据分为两部分，一是30000张图片，二是对应的描述caption_va
利用 TensorFlow 实现“看图说话”
风吴痕的博客
09-27 1845
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/QPm84wBZCvMKWht_MLFN4A
看图说话实战
weixin_44345862的博客
02-10 793
（Google的im2txt模型）转：http://blog.51cto.com/12340098/2337731 模型准备 因为github上放模型不方便，所以训练好的模型我存放在我的百度云盘上，大家可以通过云盘下载。 已经训练的模型链接 https://pan.baidu.com/s/1nYlWBoOQjzgP5-GYfutMQA 密码：khtx 代码文件地址：https://github.c...
【LSTM回归预测】基于长短记忆神经网络LSTM实现锂电池容量回归预测附matlab代码.rar
10-28
其中，长短时记忆网络（LSTM）作为一类特殊的循环神经网络（RNN），在时间序列预测中表现出了强大的性能，特别是在处理和预测随时间变化的数据，如语音、文字以及各类传感器数据时。本压缩包文件提供了一个具体的...
【LSTM时序预测】基于长短记忆神经网络LSTM实现电池soh预测，B0005，B0006数据集matlab代码.rar
10-28
本压缩包提供的文件名为“【LSTM时序预测】基于长短记忆神经网络LSTM实现电池soh预测，B0005，B0006数据集matlab代码”，该代码适用于Matlab软件环境，在2014、2019a、2024a等版本中均可运行。文件中包含的案例数据...
长短时记忆神经网络（LSTM）介绍及公式推导
07-08
长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，它有效地解决了原始循环神经网络(RNN)的缺陷，在语音识别、图片描述、自然语言处理等许多领域中成功应用。本文讲解由三个Gate（input、forget、output）和一...
【LSTM时序预测】基于长短记忆神经网络LSTM实现交通流时间序列单步预测含验证和预测未来附matlab代码.rar
10-28
在进行交通流量预测这一实际应用中，LSTM神经网络因其独特的长短期记忆机制而被广泛应用于时间序列数据的处理和预测。LSTM网络对于序列中长距离依赖关系的捕捉能力使其在交通流时序预测领域表现突出。在本案例中，...
【LSTM回归预测】基于emd结合长短记忆神经网络lstm实现风速回归预测附Matlab源码.zip
03-03
LSTM是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），设计用来解决RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM网络通过引入门控机制（输入门、遗忘门和输出门）来控制信息的流动，能够更好地学习和保持长期...
[人工智能-深度学习-53]：循环神经网络 - LSTM长短记忆时序模型的简化：门控循环网络GRU模型
文火冰糖（王文兵）的博客
11-28 1万+
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_优快云博客 本文网址： 目录 第1章 前序知识 1.1 RNN循环神经网络模型 1.2LSTM长短记忆时序模型 1.3LSTM模型的缺点 第2章GRU模型详解 2.1 GRU模型概述 2.2 RNN网络结构对比 2.3 LSTM网络结构对比 2.4GRU网络的结构 2.5 GRU网络特点 第3章 GRU的反向传播 第1章 前序知识 1.1 RNN循环神经网络模型 [人工智能-深度学习-51...
CNN-LSTM Image Captioning
小H来开荒~
08-23 1万+
Google基于CNN+RNN开发了一个Image Caption Generator: http://bengio.abracadoudou.com/cv/publications/pdf/vinyals_2015_cvpr.pdf 这个工作主要受到了基于RNN的机器翻译的启发。在机器翻译中，“encoder” RNN读取源语言的句子，将其变换到一个固定长度的向量表示，然后“decoder
解析：Google开源的“Show and Tell”，是如何让机器“看图说话”的？
小H来开荒~
10-17 4206
文／图普科技（简书作者） 原文链接：http://www.jianshu.com/p/6aace3faf027 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权，并标注“简书作者”。 电影《HER》中的“萨曼莎”是一款基于AI的OS系统，基于对西奥多的手机信息和图像内容的理解，“她”可以为他处理日常事物、可以陪他谈心、甚至进行Virtural Sex，还可以读懂所有的书、跟哲学家交流，“
Image caption——图像理解——看图说话综述（2015-2018）
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m0_37731749的博客
05-31 4万+
    本文章没有太多公式，仅仅讲述个人理解，主要怎对入门人士。文中定有许多错误，希望大家能相互交流。    Image caption顾名思义，即可让算法根据输入的一幅图自动生成对应的描述性文字。有点类似于看图说话的感觉，此次我想讲的主要是自2015年出现的encoder-decoder这一些列模型以及他们的变体。纵观整个image caption的发展史，它们是层层推进，通过解决不同的问题，逐...
教你用PyTorch实现“看图说话”（附代码、学习资源）
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作者：FAIZAN SHAIKH翻译：和中华校对：白静本文共2200字，建议阅读10分钟。本文用浅显易懂的方式解释了什么是“看图说话”(Image Captioning)...
LSTM 长短记忆网络(LSTM) 预测代码
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02-16
LSTM（长短时记忆网络，Long Short-Term Memory Network）是一种特殊的递归神经网络（RNN），它通过引入“门”结构解决了传统RNN存在的梯度消失或爆炸的问题，并能有效地处理时间序列数据。 下面是一个简单的Python预测代码示例，基于Keras框架构建了一个基本的LSTM模型用于股票价格预测： ```python # 导入必要的库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM # 加载并预处理训练集数据 data = pd.read_csv('stock_prices.csv') # 替换为实际文件路径 training_set = data.iloc[:, 1:2].values # 取第二列作为特征值(例如收盘价) sc = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_training_data = sc.fit_transform(training_set) X_train = [] y_train = [] for i in range(60, len(scaled_training_data)): # 每次取前60天的数据做输入 X_train.append(scaled_training_data[i-60:i, 0]) y_train.append(scaled_training_data[i, 0]) X_train, y_train = np.array(X_train), np.array(y_train) # Reshape the input to be [samples, time steps, features] X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) # 编译并拟合模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') history=model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32) # 测试阶段略过... ``` 此段代码仅展示了如何创建及训练一个基础版本的LSTM来进行预测。在实际应用中还需要考虑更多因素如超参调整、正则化等以优化性能；同时也要保证测试数据与训练保持一致性的预处理步骤，在此基础上进行评估和验证最终的效果。
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