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此数据集提供有关莎士比亚戏剧的结构化信息，包括有关行为、场景和人物对话的详细信息。数据集中的每一行都对应于剧中角色所说的特定台词。Dataline:数据集中每一行的唯一标识符。Play:剧名。PlayerLinenumber:在某些情况下，它表示与玩家讲话相关的行号，有助于维持对话的顺序。ActSceneLine:这一栏结合了动作、场景和台词信息，提供了剧中每条台词的位置的结构化参考。Player
基于SSA-LSTM，麻雀优化算法的LSTM神经网络的时间序列预测的通用代码。
本文展示了如何使用 LSTM 模型进行字符级别的文本生成过程，整个过程如果要达到文本通顺的程度至少需要 20 个 epoch ，以及至少 1M 字符的语料库，而且由于 RNN 网络计算量巨大所以建议在 GPU 上运行此脚本。
深度学习序列化模型LSTM——keras实现lstm文本生成。少量shakespeare文本作为训练数据，训练和保存LSTM模型，加载模型生成指定长度文本。
DocETL：用于构建复杂 LLM(大型语言模型)驱动的文档处理管道系统，通过简单的YAML配置即可实现复杂的数据处理流程，特别适合处理大量文档或非结构化数据集。
LSTM的重要参数：batch_first,s：句子长度，b:batch_size,e:embedding_dim,h:hid_dim。首先明确下文的处理不使用批处理。当在进行文本分析时，即一条一条句子输入。因此，我们可以不用再关注LSTM层的批数据填充。网上有很多关于nn.LSTM参数解释，因为我理解不深且较为表面，所以不再复制粘贴。问题来了，输入输出LSTM的数据是三维的，这里需要输出输入进行
PINN实在太好发论文了！在Nature、Science，和NeurIPS、ICLR等顶会上，都是霸榜的存在。PINN（物理信息神经网络）与LSTM（长短期记忆网络）的融合研究，已成为深度学习领域突破高区的创新路径。
深度学习音乐推荐系统+爬虫可视化+LSTM算法 大数据毕业设计 协同过滤推荐算法 Spark技术 计算机毕业设计✅
如果数据的分布在训练过程中发生变化，模型可能会对新出现的数据更敏感，而对旧数据的适应性下降。防止数据顺序的影响：某些数据集中，数据的顺序可能与其标签相关，如果按照原始顺序提供给模型，模型可能会依赖于这种顺序信息进行预测。通过打乱数据，可以消除这种顺序的影响，使模型更加关注数据本身的特征。避免模型过拟合：如果数据按照原始顺序提供给模型，模型可能会学习到数据的特定顺序和模式，而无法泛化到其他类似的数据
使用 model.predict() 替代 predict_classes()# 使用 model.predict() 替代 predict_classes()# 使用 model.predict() 替代 predict_classes()# 对于多分类问题（softmax输出），获取预测类别索引。# 对于多分类问题（softmax输出），获取预测类别索引。# 对于多分类问题（softmax输出
”"作者：川川公众号：玩转大数据@时间: 2022/2/18 19:03群：701163024“”"
深度学习模型压缩
LSTM 通过精妙的门控机制解决了 RNN 的长期依赖问题，成为处理文本等时序数据的强大工具。本文从原理出发，结合手动实现和 PyTorch 内置 API 的代码，展示了 LSTM 的工作流程。实际应用中，可根据需求调整隐藏层维度、序列长度等参数，进一步提升模型性能。
该数据集的目的是提供运行中的微电网的开放和可访问的气象和物理数据。本节是从位于美国新墨西哥州阿尔伯克基的Mesa Del Sol微电网收集的电力数据集，该数据集包括微电网组件的电压、电流、功率和能量测量值，共包含18个特征，是2022年5月至2023年7月的近15个月内收集的高质量数据。Rye微电网是欧盟研究项目REMOTE的试点项目，这是一个位于挪威特隆赫姆市郊区的小型微电网，旨在为一个现代农场
历史知识智能体系统设计与实现摘要 本文介绍了一个基于Python的专业历史知识智能体系统，该系统能够处理历史文档和图片，实现精确对话功能，并生成高精度的历史文物图像。系统采用模块化架构，包含用户交互层、核心处理引擎、知识库管理层和外部服务集成层。关键技术栈包括：Chroma/Weaviate向量数据库、OpenAI LLM、Stable Diffusion图像生成模型以及FastAPI服务框架。系
我们要是把一整条时间线的记忆全部塞进他的脑子多半也是记不住的，久远的细节早就模糊了，而且我做的这个问题其实也并不需要很久远的历史数据进行参考；这里一共有144组数据，这里我采用前120组作为训练集，后24组作为测试集，在做时序预测时我们应该严格的从物理意义上分割训练集和测试集，我们不能让模型看到"未来"的数据，这样训练出来的模型在测试性能的时候会出去过于乐观的情况，因此注意数据是否泄露是数序预测中
GRU（门控循环单元）是LSTM的轻量化版本，通过简化结构（仅保留更新门和重置门，合并隐藏状态与细胞状态）解决RNN的长期记忆问题。类比为"智能旅行背包"，GRU能高效筛选关键信息（如"我上周去北京"）而忽略冗余内容（如"了"）。相比LSTM的3门2状态结构，GRU计算量减少约1/3，在实时语音转写、短视频字幕生成等对速度敏感的中短序列任
LSTM（长短期记忆网络）通过引入细胞状态和三个门控机制（遗忘门、输入门、输出门），有效解决了传统RNN在长序列处理中的梯度消失和爆炸问题。这种结构使其能够选择性记忆重要信息，在自然语言处理、语音识别等领域表现优异。虽然Transformer等新模型已超越LSTM的部分性能，但LSTM仍是理解序列模型发展的重要里程碑，其门控机制为后续模型提供了关键思路。
比如在pytorch下安装pyquaternion，解决方法：step1：anaconda search -t conda pyquaternion #查询包所存在的版本step2：根据需求选择自己要安装包的版本，输入以下命令查看安装渠道anaconda show krande/pyquaternionstep3：根据下面的安装渠道完成安装conda install --channel https
本文主要是针对LSTM网络的反向传播公式进行推导，本人已经用matlab试验成功。在观看前，请确保自己拥有矩阵求导，向量求导，矩阵求导布局，链式求导法则以及LSTM网络的相关知识。因本人水平有限，如有错误请大家指出。圆圈中带一个点的符号是矩阵或者向量点乘。这是LSTM前向传播的算法回顾。反向传播算法首先要定义c，h的反向传播误差量，上标的t代表的是第t个时间步。h是隐藏层，c是LSTM存贮长期信息
与传统神经网络不同，RNN通过隐藏状态（hidden state）的循环连接，将前一个时间步的输出作为当前时间步的输入，从而实现对序列数据的时序建模。另外想结合AI发文发刊，但不知道怎么做创新的同学，我们team磨练出了一套系统且专业的传统学科交叉AI科研入门方案，可带学生发paper，已迭代五次（持续迭代中），我们会根据你的研究方向来规划学习路径，并且根据你的实验数据分为了时序、图结构、影像三大
LSTM长短时记忆网络【数学+图解】
RAGFlow 是一款专为企业设计的高效、精准的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，通过深度文档理解来处理和整合多种类型的数据源。它能够处理文本、PDF、网页、图像等多种复杂格式的数据，确保所有检索结果具备可靠的参考依据，使企业能够在自动化问答、智能文档分析、客户支持等场景中提升信息获取效率。得益于大型语言模型（LLM）的支持，RAGFlow 不仅可以
原文出处：拓端抖音号@拓端tecdat随着物联网（IoT）技术在电动汽车充电站（EVCS）中的普及，充电站不仅成为智能交通的关键节点，更因连接电网、用户设备与管理系统，成为网络攻击的重点目标。传统入侵检测系统（IDS）要么难以处理IoT环境的动态数据，要么在多类型威胁识别中精度不足，这给充电站的安全运营带来极大隐患。
本文提出了一种基于鲸鱼算法优化空间注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络（KOA-CNN-LSTM-SAM-attention）的数据分类方法。该方法首先利用卷积神经网络（CNN）提取数据特征，然后利用长短记忆神经网络（LSTM）学习数据序列的时序特征，最后利用空间注意力机制（SAM）对数据特征进行加权，以提高分类精度。此外，本文还提出了一种基于鲸鱼算法（WOA）优化SAM的策略，以进一步提
从Word2Vec到FastTextWord2Vec在深度学习中的应⽤⽂本⽣成（Word2Vec + RNN/LSTM）⽂本分类（Word2Vec + CNN）文本生成神经网络：一堆公式组成的非线性回归模型普通神经网络[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-5L4DEtMn-1653990033441)(E:/A%20wangdanxu/%E6%9D%82%E
LSTM分类是一种常用的数据分类算法，它结合了卷积神经网络（CNN）和长短记忆神经网络（LSTM），并利用注意力机制来提高分类性能。本文将介绍一种基于麻雀算法优化注意力机制的SSA-CNN-LSTM-attention算法，并详细描述其实现步骤。首先，我们需要了解一些基本概念。卷积神经网络是一种深度学习模型，它通过卷积层、池化层和全连接层来提取输入数据的特征。长短记忆神经网络是一种递归神经网络，它
随着大数据时代的到来，数据分类预测已经成为一个重要的研究领域。长短期记忆神经网络（LSTM）是一种强大的神经网络模型，在数据分类预测任务中取得了良好的效果。然而，LSTM模型存在参数多、训练时间长等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于斑马算法优化长短期记忆神经网络ZOA-LSTM，并将其应用于数据分类预测任务。实验结果表明，ZOA-LSTM模型在分类精度和训练时间方面都优于传统的LSTM模型
NNDL 实验七 循环神经网络(3) LSTM的记忆能力实验
到了开发阶段，随机解会逐渐发生变化，且变化速度会低于探索阶段。正余弦优化算法(Sine Cosine Algorithm,简称SCA)是一种仿自然优化算法，由澳大利亚学者Seyedali Mirjalili于 2016年提出。该算法通过创建多个随机候选解，利用正余弦数学模型来求解优化问题。所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手。注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起
风电功率预测是风电场安全稳定运行的重要保障。本文提出了一种基于豪猪算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（CPO-CNN-LSTM-Attention）的风电功率预测模型。该模型利用卷积神经网络提取风电功率时间序列数据的局部特征，长短记忆网络捕捉序列数据的长期依赖性，注意力机制增强模型对重要特征的关注度，豪猪算法优化模型超参数以提高预测精度。实验结果表明，所提出的模型在多个真实风电场数据
利用tensorflow2.0组建了神经网络，代码如下：datax=self.data.values.astype('float64')#是一个(55, 3)的dataframedatay=self.result.values.astype('float64') #是一个(55,)的dataframedatax=tf.expand_dims(datax,-1)model_tf=keras.Sequ
随着数字化时代的到来，电影产业正迎来新的发展机遇和挑战。基于Python Flask的豆瓣电影数据分析可视化系统的研究背景凸显了对电影数据的深度分析和情感挖掘的需求。该系统功能丰富，不仅实现了多样化的数据分析功能，还结合了LSTM算法和注意力机制进行情感分析，准确率高达85%，为用户提供了高质量的情感识别工具。通过结合Python Flask框架的灵活性和易用性，以及先进的深度学习技术，该系统能够
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。⛄ 内容介绍为提高股价估算或预测准确性和适应性,本文提出了一种基于贝叶斯网络卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和门控循环单元...
随着人工智能技术的快速发展，神经网络在数据预测和模式识别等领域中发挥着重要作用。长短时记忆神经网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络，能够有效地处理序列数据。然而，传统的LSTM模型在处理长序列时存在着一些问题，如信息丢失和梯度消失等。为了解决这些问题，我们引入了粒子群优化（PSO）和注意力机制的概念，提出了一种新的神经网络模型：PSO-attention-LSTM。在PSO-attention
开篇文章参考：https://www.jianshu.com/p/8b78ac379e3a文本分类是NLP中的一个重要方向，它是智能问答、情感分析的基础。在未来自然语言处理的接触、学习中将持续在该方向上写一些文章总结。在前述的ATT-CNN中，参考了一篇文章是RNN-ATTENTION。在很早之前就对RNN有过一些了解但是知之甚少，概念也很不清楚，本篇决定在实现RNN_ATTENTION的同时，再
温度预测在气象学、农业、能源等领域有着广泛的应用。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的温度预测方法取得了显著的成果。然而，现有的大多数深度学习方法都存在着一些问题，如：无法充分利用时间序列数据的时序性特征；忽略了空间相关性对温度预测的影响；模型结构复杂，难以解释。针对这些问题，本文提出了一种基于开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络（KOA-CNN-LSTM-
本代码基于。
[1]苏鹏飞,徐松毅,于晓磊.基于WOA-LSTM的窄带通信网网络时延预测算法[J].河北工业科技,2022,39(01):9-15.[2]刘立邦,杨颂,王志坚,贺欣欣,赵文磊,刘守军,杜文广,米杰.基于改进WOA-LSTM的焦炭质量预测[J].化工学报,2022,73(03):1291-1299.[3]万俊杰,单鸿涛.基于WOA优化LSTM神经网络的配电网可靠性评估[J].智能计算机与应用,20
基于灰狼算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合自注意力机制GWO-CNN-LSTM-selfAttention回归预测，多变量输入模型。matlab代码。优化参数，学习率，正则化，神经元个数。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
3万文本，trainvaltest622.
本文提出了一种基于多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络（CNN-LSTM-Multihead-Attention）的温度预测模型。该模型利用卷积神经网络提取时空特征，长短记忆神经网络捕捉时间序列依赖性，多头注意力机制增强模型对重要特征的关注。实验结果表明，所提出的模型在温度预测任务上取得了优异的性能，有效提高了预测精度。引言温度预测在气象学、农业和能源管理等领域至关重要。传统的时间序列
LSTM、GRU 简介
温度预测是气象学和气候科学领域的关键问题，对于农业、能源、交通等多个行业具有重要意义。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络 (CNN) 和长短记忆神经网络 (LSTM) 作为强大的模型被广泛应用。然而，现有模型在处理时间序列的长期依赖关系和复杂非线性特征方面仍然存在不足。本文提出了一种基于减法平均算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络模型 (SA
灰狼算法(GWO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，GWO-LSTM回归预测，多输入单输出模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
【CEEMDAN-CNN-LSTM】完备集合经验模态分解-卷积神经长短时记忆神经网络研究（Python代码实现）
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