lstm

最新推荐文章于 2025-09-07 19:29:44 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/jianyingzhou/p/5329298.html
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#人工智能

本文深入解析了LSTM（长短期记忆）的构造与工作原理，通过不同部分的详细解读，使读者对LSTM有了清晰的认识。

http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

 

这里介绍lstm写的很不错，尤其是按照不同的part进行解析，感觉很好，很清晰。

 

A LSTM neural network.

转载于:https://www.cnblogs.com/jianyingzhou/p/5329298.html

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）
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LSTM模型全面解析
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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
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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
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LSTM解读
专注
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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。
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