LSTM-tensorflow资料汇总

最新推荐文章于 2024-11-12 00:58:27 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyaozzr/article/details/69943030
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本文详细介绍了长短期记忆网络（LSTM）的工作原理及其在深度学习中的应用，并通过TensorFlow提供了具体的实现示例。从理论到实践，帮助读者深入理解如何利用LSTM解决序列数据问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 先来理解下LSTM是什么（转）

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

中文 ： http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29

2. tensorflow实现

官方说明： https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/52dcb2590bb9274262656c958c105cb5e5cc1300/tensorflow/docs_src/tutorials/recurrent.md

3. tensorflow代码解析

http://blog.youkuaiyun.com/jerr__y/article/details/61195257

http://blog.youkuaiyun.com/u014595019/article/details/52759104


TensorFlow入门（五）多层 LSTM 通俗易懂版
大学之道，在明明德
03-10 13万+
欢迎转载，但请务必注明原文出处及作者信息。@author: huangyongye @creat_date: 2017-03-09 前言: 根据我本人学习 TensorFlow 实现 LSTM 的经历，发现网上虽然也有不少教程，其中很多都是根据官方给出的例子，用多层 LSTM 来实现 PTBModel 语言模型，比如： tensorflow笔记：多层LSTM代码分析 但是感觉这些例子还
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weixin_34368949的博客
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Tensorflow[LSTM]   0.背景 通过对《tensorflow machine learning cookbook》第9章第3节"implementing_lstm"进行阅读，发现如下形式可以很方便的进行训练和预测,通过类进行定义，并利用了tf中的变量重用的能力，使得在训练阶段模型的许多变量，比如权重等，能够直接用在预测阶段。十分方便，不需要自己去做一些权重复制等事情。这里只是简...
lstm的tensorflow实现
fangju2013的博客
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关于lstm的tensorflow实现1.lstm的原理理解：在介绍lstm之前需要先对RNN进行初步理解：RNN相当于是有很多个神经网络单元，然后将他们按照时间的先后顺序进行连接起来，在文本中的应用就是相当于能够基于神经网络来学习到句子之间词之间的某种关系，但是这时候会存在一个缺陷，当句子很长的时候，神经网络整个生态体系容易产生梯度消失现象，这时候没法让整个生态结构能够学习出相应的结构出来；基于此
Tensorflow神经网络之LSTM
u012347027的博客
02-25 2541
LSTM 简介 公式 LSTM LSTM作为门控循环神经网络因此我们从门控单元切入理解。主要包括： 输入门：It 遗忘门：Ft 输出门：Ot 候选细胞：~Ct 细胞：Ct 隐含状态：Ht 假设隐含状态长度为h，数据Xt是一个样本数为n、特征向量维度为x的批量数据，其计算如下所示（W和b表示权重和偏置）： 最后的输出其实只有两个，一个是输出，一个是状态，输出就是Ht，而状态为(Ct,Ht...
Tensorflow（三十三） —— LSTM
Cyrus_May的博客
04-18 1583
Tensorflow（三十三） —— LSTMLSTM(Long Short-Term Memory) LSTM(Long Short-Term Memory) import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
【并行计算加速LSTM-MLP】：提升训练速度的策略
![Python实现LSTM-MLP长短期记忆网络组合...首先介绍了LSTM与MLP的基本概念及模型架构，并剖析了其数学原理，重点关注了前向传播算法、反向传播及梯度下降优化过程。随后，文章深入探讨了并行计算的技术基础，包括硬
tensorflow应用：双向LSTM神经网络手写数字识别
lijil168的专栏
05-24 1384
tensorflow应用：双向LSTM神经网络手写数字识别思路Python程序1.建模训练保存Tensorboard检查计算图及训练结果打开训练好的模型进行预测 思路 将28X28的图片看成28行像素，按行展开成28时间步，每时间步间对识别都有影响，故用双向LSTM神经元，其实每列间对识别也有影响，用卷积神经网络也许更合理，这里只是学习LSTM的用法。应该也可以用两个双向LSTM神经网络进行联合预测，一个按行扫描，一个按列扫描。 Python程序1.建模训练保存 # coding=utf-8 import
Tensorflow资料汇总.zip
06-17
这个“Tensorflow资料汇总.zip”文件显然包含了关于 TensorFlow 的一系列学习资源，覆盖了从基础知识到高级应用的多个主题。下面，我们将深入探讨这些可能包含的知识点。 1. **TensorFlow基础**： - **张量...
Python用CEEMDAN-LSTM-VMD金融股价数据预测及SVR、AR、HAR对比可视化
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拓端研究室TRL
11-12 1114
全文链接：https://tecdat.cn/?p=38224分析师：Duqiao Han股票市场是一个复杂的非线性系统，股价受到许多经济和社会因素的影响。因此，传统的线性或近线性预测模型很难有效、准确地预测股票指数的价格趋势。众所周知，深度学习通过逐层特征转换，将原始空间中样本的特征表示转换为新的特征空间，并提取大量原始时间序列数据的特征，从而使预测更加容易（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据...
基于TensorFlow的lstm模型
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基于TensorFlow的lstm模型，多维时序数据预测，可自行修改网络参数。
tensorflow lstm 详解
qq_39068872的博客
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这里我们解释一下tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(),tf.nn.rnn_cell.MultRnnCell(),tf.nn.dynamic_rnn()的用法。 1 tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell() __init__( num_units, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True, ...
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RNN和LSTMRNNRNN循环神经网络对处理时间系列的数据或周期性数据很有用。在传统的神经网络中，只是在深度上进行多层的连接，层与层之间具有连接，但是在同一层内部节点之间没有连接。这对于处理前后有关系的数据无能为力，RNN则考虑了这一点，在广度上也进行连接。具体的，RNN网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前的输出的计算中，即隐藏层的输入不仅包含输入层的输出还包含上一时刻隐藏层的输出。理论上，RN
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RNN全称循环神经网络（Recurrent Neural Networks），对于处理有序的数据很有效，预测序列化的数据 在传统的神经网络模型中，从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNN之所以称为循...
使用 Tensorflow LSTM 进行时间序列预测
xiaoshun007的专栏
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我们可以观察到，每次迭代或 epoch 的损失都会减少，有趣的是，我们的模型只经历了 8 个 epoch，即使我们要求模型运行 50 个 epoch。由于时间序列数据已经是连续测量的序列，按时间顺序索引，即数据是确定的、连续的和周期性的，非常适合 LSTM 网络学习并为时间顺序中的未来连续趋势提供预测。如果模型不能提供良好的预测，我们需要尝试一些不同的方法，例如数据缩放、数据转换、使用更多 LSTM 或密集层或调整其他超参数。时间序列数据，也称为时间戳数据，是按时间顺序索引的数据点序列。
多图｜入门必看：万字长文带你轻松了解LSTM全貌
weixin_33725515的博客
06-05 479
作者 | Edwin Chen编译 | AI100第一次接触长短期记忆神经网络（LSTM）时，我惊呆了。原来，LSTM是神经网络的扩展，非常简单。深度学习在过去的几年里取得了许多惊人的成果，均与LSTM息息相关。因此，在本篇文章中我会用尽可能直观的方式为大家介绍LSTM——方便大家日后自己进行相关的探索。首先，请看下图：LSTM是不是很漂亮？注意：如果你对神经网络和LSTM很熟悉，请直接跳到本文的...
多任务学习的 LSTM 时间序列预测模型基于python+tensorflow实现
weixin_43155435的博客
06-23 5523
多任务学习是一种利用多个相关任务的信息来改善模型性能的方法。本文介绍了如何使用 LSTM 模型进行多任务学习，在时间序列预测中预测多个相关变量。通过引入辅助任务，可以进一步提高模型的准确性。实验结果显示，多任务学习的 LSTM 模型在时间序列预测中表现出良好的性能。这种方法可以应用于许多领域，如金融预测、天气预报等。通过本文的学习，读者将了解到多任务学习的概念、LSTM 模型的构建和训练过程，以及如何应用于时间序列预测中。
PyTorch搭建LSTM实现多变量输入多变量输出时间序列预测（多任务学习）
KI的博客
06-12 3万+
PyTorch搭建LSTM实现多变量输入多变量输出时间序列预测
实现扩展树-LSTM的代码汇总技术研究
综合上述信息，这个资源是一个针对自动源代码汇总的深度学习模型实现，它运用了多种树-LSTM模型结构，并通过TensorFlow急切执行模式提升模型的可用性与灵活性。开发者通过Python脚本和开源工具来准备数据集和训练...
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