lstm专题
时序预测 | MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测-递归预测
时序预测 | MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测-递归预测 目录 时序预测 | MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测-递归预测基本介绍程序设计参考资料 基本介绍 MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测-递归预测。LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元，因为
RNN/LSTM/GRU/TRANFORMER/编码器解码器理解
编码器和解码器是一种框架,lstm和gru都是这个框架中对这一框架的不同实现 编码器与解码器是一种架构,一种思想,注意力也是一种思想,相互独立,只是二者可以结合以用来训练模型可以提升模型能力 rnn gru lstm是三种不同的模型 里面并没有注意力机制这回事 RNN中有编码器和解码器实现,为什么要重新使用gru定义解码器和编码器? 编码器和解码器是一种思想,工业界实现目前也仅仅使用一个,但是通过
动画图解RNN, LSTM 和 GRU，没有比这个更直观的了！
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，
PyTorch -- LSTM 快速实践
上篇介绍了 RNN 快速实践；使用 LSTM 的话，可以解决梯度离散及短期记忆问题；代码部署方面，增加了 c 值 (即 RNN 中的 h 变成了 LSTM 中的 (h,c)), 可对照 RNN 快速实践 来快速掌握。 LSTM Layer torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first) input_size: 输入的编
基于GWO-CNN-LSTM数据时间序列预测(多输入单输出)-多维时间序列模型-MATLAB实现
基于GWO-CNN-LSTM数据时间序列预测(多输入单输出)-多维时间序列模型-MATLAB实现 基于灰狼优化（Grey Wolf Optimizer, GWO）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的多维时间序列预测模型是一种复杂且有效的深度学习方法，适用于处理多维时间序列
TapTap玩家评论——从爬虫到情感分析：APP爬虫、数据清洗、Pyecharts可视化、Word2Vec建模、LSTM建模
TAPTAP评论的文本挖掘 背景 玩家评论可以为游戏的版本迭代提供重要参考，假如可以快速定位玩家的负面评价，则能够节约收集意见的时间成本。本项目通过文本挖掘方法，展示从数据采集到情感模型评价的全过程。 本项目的完整代码：Github地址 本项目可视化的动态展示：和鲸地址 一、爬虫 TAPTAP评论数据通过JSON返回，使用python中的Requests库非常容易就可以提取
Transformer预测 | 基于Transformer+LSTM股票价格预测时间序列预测（Pytorch）
效果一览 基本介绍 股票行情是引导交易市场变化的一大重要因素，若能够掌握股票行情的走势，则对于个人和企业的投资都有巨大的帮助。然而，股票走势会受到多方因素的影响，因此难以从影响因素入手定量地进行衡量。但如今，借助于机器学习，可以通过搭建网络，学习一定规模的股票数据，通过网络训练，获取一个能够较为准确地预测股票行情的模型，很大程度地帮助我们掌握股票的走势。本项目搭建了Transformer+
竞赛选题 LSTM的预测算法 - 股票预测 天气预测 房价预测
0 简介 今天学长向大家介绍LSTM基础 基于LSTM的预测算法 - 股票预测 天气预测 房价预测 这是一个较为新颖的竞赛课题方向，学长非常推荐！ 🧿 更多资料, 项目分享： https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate 1 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测 时间序列预测是一类比较困难的预测问题。 与常见的回归预测
实战17：GCN+LSTM图卷积神经网络预警预测 完整代码数据集
直接看视频演示： GCN+LSTM图卷积神经网络预警预测时间序列预测_哔哩哔哩_bilibili 模型图原理: 完整代码： import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torch_geometric.nn import GCNConvfrom torch.utils.data impo
门控循环单元GRU与长短期记忆网络LSTM
门控循环单元与长短期记忆网络 门控隐状态 问题提出：对于一个序列来说不是每个观察值都是同等重要想只记住相关的观察需要： 能关注的机制（更新门）能遗忘的机制（重置门） 第一个词元的影响至关重要。 我们希望有某些机制能够在一个记忆元里存储重要的早期信息。 如果没有这样的机制，我们将不得不给这个观测值指定一个非常大的梯度， 因为它会影响所有后续的观测值。 重置门和更新门 首先介绍重
LSTM生成文本（字符级别）
20200817 - 引言 在网上看到过一些利用深度学习来生成文本的文章，不管生成宋词也好，生成小说也好，各种各样，都是利用深度学习的模型来生成新的东西。之前的时候，我也一直觉得，他们这种生成方式，应该就是记忆性的东西，他并没有真正的从语义的角度上理解这个文章。当然，我自己也是才疏学浅，本身就不是专门搞这种东西的人。 本篇文章中，记录一下我在网上看到的一篇利用LSTM生成文本的文章。需要注意的
【Python/Pytorch - 网络模型】-- 手把手搭建E3D LSTM网络
文章目录 文章目录 00 写在前面01 基于Pytorch版本的E3D LSTM代码02 论文下载 00 写在前面 测试代码，比较重要，它可以大概判断tensor维度在网络传播过程中，各个维度的变化情况，方便改成适合自己的数据集。 需要github上的数据集以及可运行的代码，可以私聊！ 01 基于Pytorch版本的E3D LSTM代码 # 库函数调用from func
Adaboost集成学习 | Matlab实现基于CNN-LSTM-Adaboost集成学习时间序列预测（股票价格预测）
目录 效果一览基本介绍模型设计程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 Adaboost集成学习 | Matlab实现基于CNN-LSTM-Adaboost集成学习时间序列预测（股票价格预测） 模型设计 融合Adaboost的CNN-LSTM模型的时间序列预测，下面是一个基本的框架。 数据准备： 收集并整理用于时间序列预测的数据集。确保数据集包含时间序列的输入
基于支持向量回归和LSTM的短时交通流预测
基于支持向量回归和LSTM的短时交 1.1 前言 在深度学习火之前，学术界更多是采用机器学习的方法，而其中支持向量机就是最热门一个方法，这篇文档基于支持向量回归和LSTM两种模型进行短时交通流预测。 本文所采用的数据是2016年10月长沙市芙蓉路/人民路北向南方向的交通流数据，数据采用5min内通过数据采集点的车辆数的统计值，10月15日和16日共576个数据点，其中15日为星期六，16日为
Python深度学习：Bi-LSTM和LSTM在网络上有什么区别，对比来看
文章目录 LSTM代码解释类定义和构造函数前向传播方法 (`forward`)总结 Bi-LSTM LSTM 代码 class BaseLSTMModel(nn.Module):def __init__(self, input_dim, hidden_dim, layer_dim, class_num):super().__init__
RNN and LSTM introduction
原文 http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 本文译自 Colah 的博文 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。
【机器学习】基于卷积LSTM的视频预测
1. 引言 1.1 LSTM是什么 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）变体，旨在解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过引入门控机制和细胞状态的概念，使得网络能够捕获长序列中的依赖关系，从而在处理时间序列数据方面表现出色。 1.1.1. 核心结构与原理 细胞状态（Cell State）：LSTM的关键
tensorflow使用DNN、CNN、RNN(lstm)分别实现识别mnist手写数字图片
一、DNN结构实现mnist手写数字图片 import osimport structimport numpy as npimport tensorflow as tf#数据加载函数def load_mnist(path, kind='train'):"""load mnist dateArgs:path: date pathkind: train or testReturns:imag
区间预测 | Matlab实现LSTM-ABKDE长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测
区间预测 | Matlab实现LSTM-ABKDE长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测 目录 区间预测 | Matlab实现LSTM-ABKDE长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab实现LSTM-ABKDE长短期记忆神经网络结合自适应带宽核函数密度估
机器学习周记（第四十二周：AT-LSTM）2024.6.3~2024.6.9
目录 摘要Abstract一、文献阅读1. 题目2. abstract3. 网络架构3.1 LSTM3.2 注意力机制概述3.3 AT-LSTM3.4 数据预处理 4. 文献解读4.1 Introduction4.2 创新点4.3 实验过程4.3.1 训练参数4.3.2 数据集4.3.3 实验设置4.3.4 实验结果 5. 基于pytorch的transformer 摘要 本周
（2024，Vision-LSTM，ViL，xLSTM，ViT，ViM，双向扫描）xLSTM 作为通用视觉骨干
Vision-LSTM: xLSTM as Generic Vision Backbone 公和众与号：EDPJ（进 Q 交流群：922230617 或加 VX：CV_EDPJ 进 V 交流群） 目录 0. 摘要 2 方法 3 实验 3.1 分类设计 4 结论 0. 摘要 Transformer 被广泛用作计算机视觉中的通用骨干网络，尽管它最初是为自然语言处理引入的。
有关LSTM的其他知识
1、LSTM和attention在机器翻译领域的应用： 全面解析RNN,LSTM,Seq2Seq,Attention注意力机制：这篇文章很好的讲解了简单的Seq2Seq模型是怎样的，以及怎么利用LSTM做翻译，以及如何在Seq2Seq中引入attention进行计算的，感觉算是Seq2Seq比较好的一个入门。 如果对LSTM和RNN比较熟悉的，可以直接跳过
计算机毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱音乐推荐系统 音乐数据分析可视化大屏 音乐爬虫 LSTM情感分析 大数据毕设 深度学习 机器学习
新余学院本科毕业设计(论文)开题报告 学 号 202253025 学生姓名 毛维星 届 别 24届 专 业 数据科学与大数据技术 指导教师 姓名及职称 潘诚 研究生 毕业设计 (论文)题目 基于Hadoop+Spark的音乐数据仓库的设计与实现 开 题 报 告 内 容 选题的依据和意义随着移动互联网迅猛发展、数字音乐的兴起，人们听音乐的