Understanding LSTM Networks

最新推荐文章于 2022-02-23 15:33:00 发布
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本文深入解析了长短期记忆网络（LSTM）的工作原理及其在解决序列问题上的独特优势。通过直观的图表与详尽的说明，帮助读者理解LSTM如何克服梯度消失问题，并在自然语言处理等任务中发挥关键作用。
二锅锅
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论文阅读-Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting
poppy
01-13 3001
可解释多水平时间序列预测的时间融合Transformer Temporal Fusion Transformers 时间融合Transformers（TFT），一种基于注意力机制的架构。它将高性能多水平预测（多层面预测）与对时间动态的可解释见解相结合。 多水平预测：在多个未来时间步长预测感兴趣的变量。 与提前一步预测相比，多水平预测能在未来多个步骤中优化其行动。（零售商优化整个即将到来的季节的库存，临床医生为患者优化治疗计划等）。 模型需要的数据包括关于未来的已知信息（如日期）、其他外生时间序列（如历史流
【学习笔记】Understanding LSTM Networks
HERODING23的博客
11-12 905
最近在整理LSTM相关的工作，看到了一篇非常经典的博客，遂沿着该博客的思路过了一遍LSTM，收获颇丰，故写下此篇笔记以帮助NLP初学者理解LSTM这个经典的模型，当然要想深入学习，还是看英文原版博客更合适。
EXPLORING THE INTERPRETABILITY OF LSTM NEURAL NETWORKS OVER MULTI-VARIABLE DATA
10-18
In learning a predictive model over multivariate time series consisting of target and exogenous variables, the forecasting performance and interpretability of the model are both essential for deployment and uncovering knowledge behind the data. To this end, we propose the interpretable multi-variable LSTM recurrent neural network (IMV-LSTM) capable of providing accurate forecasting as well as both temporal and variable level importance interpretation. In particular, IMVLSTM is equipped with tensorized hidden states and update process, so as to learn variables-wise hidden states. On top of it, we develop a mixture attention mechanism and associated summarization methods to quantify the temporal and variable importance in data. Extensive experiments using real datasets demonstrate the prediction performance and interpretability of IMV-LSTM in comparison to a variety of baselines. It also exhibits the prospect as an end-to-end framework for both forecasting and knowledge extraction over multi-variate data.
LSTM Networks
磊的博客
10-25 440
LSTM原理
论文笔记：Interpretable Deep Models for ICU Outcome Prediction
travalscx的博客
09-11 561
使用mimic learning用来更精确分分类。 核心：retrain
【论文阅读】阅读计划和总结
weiwanshu的专栏
03-05 791
注意力机制PM2.5预测研究 GeoMAN，提出了一种空间局部注意力、空间全局注意力、时间注意力三层的机制【注意力机制实例】GeoMAN（一）论文阅读 对AQI进行空间插值，设计五个直接因素子网络（历史天气、天气预报、温湿度等等），预测300+城市的48小时天气情况【论文阅读】Deep Distributed Fusion Network for Air Quality Prediction ...
DL之LSTM：《Understanding LSTM Networks了解LSTM网络》的翻译并解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
09-03 4665
​ DL之LSTM：《Understanding LSTM Networks了解LSTM网络》的翻译并解读 目录 Understanding LSTM Networks Recurrent Neural Networks The Problem of Long-Term Dependencies长期依赖的问题 LSTM Networks The Core Idea Behind LSTMs—LSTMs背后的核心思想 Step-by-Step LSTM Walk Thr
Understanding LSTM Networks -- colah's blog.pdf
12-14
一个经典的LSTM教程，以图形化方式开始，从RNN开始，逐步引入Cell的思想和各种门的思想。 Humans don’t start their thinking from scratch every second. As you read this essay, you understand each word ...
Exploring the role of nitrogen incorporation in ZrO2 resistive switching film for enhancing the device performance
02-07
Exploring the role of nitrogen incorporation in ZrO2 resistive switching film for enhancing the device performance
采用LSTM方法进行语音情感分析-代码详解
12-20
目录 摘要： 数据集描述： 模型构建 结果分析 结束 相关链接： 摘要： 语音情感分析就是将音频数据通过MFCC（中文名是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients)）加载为特征向量形式，然后将其输入进入LSTM神经网络进行抽取语音特征。最后采用softmax分类函数实现情感标签的分类任务。其下游任务是人机交互智能化的一个关键部分。 数据集描述： 一共四种中文情感的数据集。共200条，数据质量不是很好，不是很长的语音文本，但是从这种4s短时的语音中也能听出其情感极性。其数据存储格式为：***.wav ，为wav文件。这个小的demo数据集来
Understanding LSTM Networks.pdf
07-05
### 理解LSTM网络 #### 长短期记忆网络（LSTM） 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），它通过一种称为“门控机制”的特殊结构来解决传统...
Understanding Understanding LSTM Networks
chadlee
02-23 311
之前写过的笔记，今天整理文件时发现了，分享出来，主要参考经典博客 《Understanding LSTM Networks》，因此我称为 Understanding Understanding LSTM Networks Understanding Understanding LSTM Networks 李驰 2019/10/29 RNN 传统神经网络很难通过之前的信息推断之后的。RNN解决了这个问题，RNN中存在循环，允许信息保留。 RNN展开可以看作NN的多重复制，每个网络把输出传递到下个网络中。RN
multi lstm attention 坑一个
weixin_30237719的博客
01-04 468
multi lstm attention时序之间，inputs维度是1024，加上attention之后维度是2018，输出1024，时序之间下次再转成2048的inputs 但是如果使用multi lstm的话inputs维度是1024，加上attention之后维度是2018，输出1024，这个时候直接循环进入下一个lstm，不会加入attention，会导致input是1024，使用上一个...
【转】Understanding LSTM
luchi007的专栏
04-12 493
Recurrent Neural Networks Humans don’t start their thinking from scratch every second. As you read this essay, you understand each word based on your understanding of previous words. You don’t throw...
jquery图片滚动-下载即用.zip
01-05
源码来自：https://pan.quark.cn/s/41b9d28f0d6d 在信息技术领域中，jQuery作为一个广受欢迎的JavaScript框架，显著简化了诸多操作，包括对HTML文档的遍历、事件的管理、动画的设计以及Ajax通信等。 本篇文档将深入阐释如何运用jQuery达成一个图片自动播放的功能，这种效果常用于网站的轮播展示或幻灯片演示，有助于优化用户与页面的互动，使网页呈现更加动态的视觉体验。 为了有效实施这一功能，首先需掌握jQuery的核心操作。 通过$符号作为接口，jQuery能够迅速选取DOM组件，例如$("#id")用于选取具有特定ID的元素，而$(".class")则能选取所有应用了某类class的元素。 在选定元素之后，可以执行多种行为，诸如事件监听、样式的变更、内容的更新以及动画的制作等。 关于“一个基于jQuery的图片自动播放功能”，首要任务是准备一组图片素材，这些素材将被整合至一个容器元素之中。 例如，可以构建一个div元素，将其宽度设定为单张图片的尺寸，再借助CSS实现溢出内容的隐藏，从而构建出水平滚动的初始框架。 ```html<div id="slider"> <img src="image1.jpg" alt="Image 1"> <img src="image2.jpg" alt="Image 2"> <!-- 更多图片内容... --></div>```接着，需要编写jQuery脚本以实现图片的自动切换。 这通常涉及到定时器的运用，以设定周期性间隔自动更换当前显示的图片。 通过使用`.fadeOut()`和`.fadeIn()`方法，能够实现图片间的平滑过渡，增强视觉效果。 ```javascript$(document).re...
基于MSCA的多尺度卷积注意力机制：YOLOv8小目标检测模型优化与科研实验设计
01-05
内容概要：本文系统介绍了多尺度卷积注意力（MSCA）机制及其在YOLOv8中的集成方法，旨在提升小目标检测性能。文章首先解析MSCA的设计原理，包括多分支深度卷积、注意力加权融合和模块化结构，随后详述其在YOLOv8中的代码实现、配置方式及训练推理流程，并提出多项科研实验方向，如消融实验、模块位置优化与可视化分析，帮助研究者验证MSCA的有效性。最后提供常见问题避坑指南和论文创新思路，涵盖数据增强、训练调参与轻量化改进，形成完整的技术闭环。; 使用场景及目标：① 探索MSCA在YOLOv8中提升小目标检测精度的技术路径；② 开展模块替换类科研实验，支持论文创新与成果可视化；③ 构建高性能小目标检测模型应用于行人识别、遥感图像分析等实际场景。; 阅读建议：此资源以科研为导向，强调从原理理解到代码实现再到实验设计的全流程实践，建议结合提供的代码链接动手复现实验，重点关注MSCA模块的插入位置、参数设置与结果对比分析，同时注意数据预处理与训练策略的优化，以获得可靠的研究结论。
（TSO）金枪鱼群算法优化路径规划Matlab代码
最新发布
01-05
（TSO）金枪鱼群算法优化路径规划Matlab代码内容概要：本文档主要介绍了一套基于Matlab实现的金枪鱼群算法（TSO）用于路径规划优化的技术方案，属于智能优化算法在路径规划领域的创新实践。该资源聚焦于利用TSO算法解决二维栅格地图中的路径规划问题，通过模拟金枪鱼群体觅食与迁徙行为，实现高效寻优，适用于复杂环境下的最优路径搜索。文中还提及相关智能算法对比示例，可用于性能评估与算法改进。此外，文档附带完整的Matlab代码及网盘资源链接，便于复现与扩展应用。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、路径规划、机器人或无人机等相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于机器人、无人机、自动驾驶等领域的路径规划问题；②用于对比分析TSO与其他智能算法（如PSO、GA等）在路径优化中的性能差异；③支持科研复现、算法改进与工程化验证。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现细节与参数设置，同时可参考文档中提及的其他智能算法对比案例，深入理解TSO算法的优势与适用边界。
lstm加自注意力机制
03-15
好的，我现在需要帮助用户解决如何将LSTM与自注意力机制结合使用的问题。用户可能正在寻找实现方法或者学习资料。...3. 博客《Understanding LSTM Networks with Attention Mechanisms》详细解析实现细节
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