lstm
2024/9/18 12:51:17
LSTM处理时序数据：深入解析与实战
大家好，我是你们的深度学习老群群。今天，我们来聊一聊LSTM（长短期记忆网络）是如何处理时序数据并得到预测结果的。LSTM作为循环神经网络（RNN）的一种变体，因其能够有效捕捉长期依赖关系ÿ…
15现代循环神经网络—GRU与LSTM
目录 1.门控循环单元 GRU关注一个序列门候选隐状态(candidate hidden state)隐状态总结从零开始代码实现代码简洁实现2.长短期记忆网络 LSTM门候选记忆单元（candidate memory cell）记忆单元隐状态代码1.门控循环单元 GRU
GRU 是最近几年提出来的，在 LSTM 之后，是一个稍微简…
【Python机器学习】序列到序列建模和注意力机制——训练序列到序列网络
在Keras模型中，创建序列到序列模型的最后一个步骤是编译（compile）和拟合（fit）。与其他神经网络模型相比，唯一的区别在于，之前预测的是二元分类：是或不是。这里有一个单分类或多分类的…
AI+新能源充电桩数据集
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随着我国新能源汽车市场的蓬勃发展，充电桩的需求量日益增加，充电桩的智能化程度不仅影响充电站运营商的经营效益，也大大影响着用户的充电体验。AI技术可以涵盖…
基于自注意力机制的长短期记忆神经网络(LSTM-SelfAttention)的回归预测
提示：MATLAB版本需要R2023a以上 基于自注意力机制的长短期记忆神经网络（LSTM-SelfAttention）是一种用于时序数据预测的模型。这个模型结合了两个不同的结构，即长短期记忆网络（LSTM）和自注意力机制ÿ…
论文速递！ Attention-LSTM特征融合，用于剩余使用寿命(RUL)预测
论文标题：Machine Remaining Useful Life Prediction via an Attention-Based Deep Learning Approach
期刊信息：IEEE TIE (中科院1区, JCR Q1 TOP, IF7.5)
引用：Chen Z, Wu M, Zhao R, et al. Machine remaining useful life prediction v…
LSTM文本预测(Pytorch版）
任务：基于 flare 文本数据，建立 LSTM 模型，预测序列文字 1.完成数据预处理，将文字序列数据转化为可用于LSTM输入的数据 2.查看文字数据预处理后的数据结构，并进行数据分离操作 3.针对字符串输入（" fla…
多维时序 | Matlab基于TCN-Transformer+LSTM双输入神经网络时间序列预测
多维时序 | Matlab基于TCN-TransformerLSTM双输入神经网络时间序列预测 目录 多维时序 | Matlab基于TCN-TransformerLSTM双输入神经网络时间序列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基于TCN-TransformerLSTM双输入神经网络时间序列预测ÿ…
LSTM文本预测(Pytorch版）
任务：基于 flare 文本数据，建立 LSTM 模型，预测序列文字 1.完成数据预处理，将文字序列数据转化为可用于LSTM输入的数据 2.查看文字数据预处理后的数据结构，并进行数据分离操作 3.针对字符串输入（" fla…
第R2周：LSTM-火灾温度预测
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 一、什么是LSTM
1.LSTM的本质
长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的本质是一种特殊的循环神经网络（Recurrent…
Matlab实现CNN-LSTM模型，对一维时序信号进行分类
1、利用Matlab2021b训练CNN-LSTM模型，对采集的一维时序信号进行分类二分类或多分类
2、CNN-LSTM时序信号多分类执行结果截图
训练进度： 网络分析： 指标变化趋势： 代码下载方式（代码含数据集与模型构建，附…
xLSTM模型学习笔记
笔记来源：bilibili LSTM 回顾
原始的 LSTM 是为了解决 RNN 时序反向传播中梯度消失和爆炸问题而提出的。 其所谓的门控机制，其实就是一种时序上的注意力机制，相当于把不同时间进行"掺和"，是对时序信息的一种选择性控制…
深度学习之基础模型——长短时记忆网络LSTM
相关资料
（1）人人都能看懂的GRU - 知乎 (zhihu.com)
引入
在 RNN 那篇博客中提到，根据 RNN 反向传播 BPTT 的特点， RNN 对长时间序列问题难以处理，因为会出现梯度消失和梯度爆炸的问题。详细来说就是当输入序列比较…
【Python时序预测系列】一文搞明白时序数据输入到LSTM模型的格式（案例解读）
这是我的第276篇原创文章。
一、引言 前面我介绍了多个方法实现单变量和多变量时序数据的单站点单步预测，好多小伙伴最近问我这个LSTM模型数据的输入的格式是怎么样的，今天我专门写一篇文章来聊一聊这个问题，希望对大家有所启发和帮助。 二、…
基于Python的LSTM网络实现单特征预测回归任务（TensorFlow）
单特征：数据集中只包含2列，时间列价格列，仅利用价格来预测价格
目录
一、数据集
二、任务目标
三、代码实现
1、从本地路径中读取数据文件
2、数据归一化
3、创建配置类，将LSTM的各个超参数声明为变量，便于后续…
Long Short-Term Memory
这篇论文总结的太抽象了，只是翻译了一遍。 （我太笨了，如果把这个当我的入门读物，我觉着会把我折磨坏）
递归神经网络的一个重要优点是它们在映射输入和输出序列时使用上下文信息的能力。不幸的是，对于标准的…