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这是一篇很有意思的论文，他基于心音信号的对数谱图，提出了两种心率音分类模型，我们都知道：频谱图在语音识别上是广泛应用的，这篇论文将心音信号作为语音信号处理，并且得到了很好的效果。对心音信号进行一致长度的分帧，提取其对数谱图特征，论文提出了长短期记忆(LSTM)和卷积神经网络(CNN)两种深度学习模型，根据提取的特征对心跳声进行分类。
写在前面LSTM模型的一个常见用途是对长时间序列数据进行学习预测，例如得到了某商品前一年的日销量数据，我们可以用LSTM模型来预测未来一段时间内该商品的销量。但对于不熟悉神经网络或者对没有了解过RNN模型的人来说，想要看懂LSTM模型的原理是非常困难的，但有些时候我们不得不快速上手搭建一个LSTM模型来完成预测任务。下面我将对一个真实的时间序列数据集进行LSTM模型的搭建，不加入很多复杂的功能，快
理解文本生成的基本原理和掌握利用LSTM生成唐诗宋词的方法
本文深入探讨了长短时记忆网络（LSTM）的核心概念、结构与数学原理，对LSTM与GRU的差异进行了对比，并通过逻辑分析阐述了LSTM的工作原理。文章还详细演示了如何使用PyTorch构建和训练LSTM模型，并突出了LSTM在实际应用中的优势。
一文了解RNN，附加LSTM的使用方法
LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门设计用于处理序列数据。LSTM网络通过记忆单元和门控机制来捕捉时间序列中的长期依赖关系，避免了传统RNN中的梯度消失问题。LSTM的核心原理包括三种门控：输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate）。这些门控机制使LSTM能够选择性地更新和输出信息，从而捕获时间序列中的重要特征。
基于LSTM+一维CNN的方式，对一维时间序列数据进行拟合和预测
论文：http://arxiv.org/abs/1507.05717git-torch : https://github.com/meijieru/crnn.pytorch特点(1) It is end-to-end trainable,in contrast to most of the existing algorithms whose components are separately tr
联邦学习实战——联邦学习在智能物联网中的应用案例前言1. 案例背景与动机2. 历史数据分析3. 出行时间预测模型3.1 问题定义3.2 构造训练数据集3.3 模型结构4 联邦学习实现阅读总结前言FATE是微众银行开发的联邦学习平台，是全球首个工业级的联邦学习开源框架，在github上拥有近4000stars，可谓是相当有名气的，该平台为联邦学习提供了完整的生态和社区支持，为联邦学习初学者提供了很好
但是每次的句子长度并不一样，后面就需要用统一的数字填充，而这里就是指定这个数字，这样，网络在遇到填充。nn.LSTM模块他在最后会将正向和反向的结果进行拼接concat.得到。的shape:[batch_size, input_size]的shape: [batch_size, input_size]输入: 词的编号索引，输出: 对应符号的嵌入向量。最大范数，如果嵌入向量的范数超过了这个界限，就要
在分词后，我们得到了很多单词，但是这些单词中，有很多一部分与我们情感分析无关，是无效的单词，所以我们就要去掉它，防止它对我们机器学习带来干扰。具体的，我们首先定义了一个文件，加入叫“stopword.txt"，这里面存放了常见的无效单词，只要在这里面的，我们就从分词得到的数据中去掉他们。至此，我们已经得到了有效的单词库了，但这些单词还不能直接用于机器学习，我们机器学习用到的特征一般都是用数值表达的
电力系统负荷（电力需求量，即有功功率）预测是指充分考虑历史的系统负荷、经济 状况、气象条件和社会事件等因素的影响，对未来一段时间的系统负荷做出预测。特别是在新冠疫情、国家“双碳”目标等背景下，通过对大工业、非普工业、普通工业和商业等行业的用电负荷进行预测，有助于掌握各行业的生产和经营状况、复工复产和后续发展走势，进而指导和辅助行业的发展决策。（2）给出该地区电网未来 3 个月日负荷的最大值和最小值
基于PyTorch的深度学习实战的补充篇，也是本系列的最后一篇。本文主要讲解RNN和LSTM基本原理、PyTorch中的LSTM、Embedding层相关知识
使用单帧标注，对视频进行分割。利用时间维度信息来推断空间信息。将传统FCN转化成时间-空间FCN。通过FCN语义分割网络，对时间信息建模。框架：通常将FCN+Lstm进行结合，对时间信息进行建模。一般学习时间信息的Lstm是将CHW的特征进行一维展品。这会导致空间信息的丢失。因此通过使用ConVLSTM可以保存维度不变。对CityScapes的每个数据选取30帧，其中，仅第20帧具有相对应的标签。
lstm
——lstm
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