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lstm

2301_76991299 来自开放原子开发者工作坊

openatomworkshop.csdn.net · 2023-03-13 13:40:45

LSTM长短时记忆网络，用于回归预测或者时间序列预测

保证源代码都能正常运行，结果如下图，可以根据自己的数据调参，替换自己数据就可以。长短时记忆网络，机器学习，深度学习，Matlab 代码。LSTM长短时记忆网络，用于回归预测或者时间序列预测。

#lstm #回归 #机器学习

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超级码猴k 来自腾讯云开发者社区

tencentcloud.csdn.net · 2023-04-01 15:19:37

【深度学习】——LSTM参数设置

LSTM的批大小可以根据训练数据集的大小和计算资源的限制来确定。一般而言，批大小，训练速度越快，但可能会导致过拟合和内存限制。批大小越小，训练速度越慢，但对于较大的数据集和内存限制较严格的情况下会更加稳定。在实践中，可以通过尝试不同的批大小来找到最优的批大小。一种常用的方法是开始使用较小的批大小，然后逐渐增加批大小，直到达到性能和内存的平衡点。此外，还可以考虑使用动态批大小调整技术（如学习率调度器

#深度学习 #lstm #人工智能

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新能源佬大来自腾讯云开发者社区

tencentcloud.csdn.net · 2023-03-14 15:56:32

深度学习模型的准备和使用教程，LSTM用于锂电池SOH预测（第二节）（附Python的jypter源代码）

使用LSTM估计电池的RUL

#深度学习 #python #lstm +1

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数学建模学习交流来自腾讯云开发者社区

tencentcloud.csdn.net · 2024-01-22 20:21:15

LSTM深度学习网络来预测时间序列的工具箱——支持单时间序列和多元时间序列的预测（基于MATLAB的深度学习工具箱二次开发）

MATLAB开发的基于lstm预测时间序列的工具箱

#深度学习 #matlab #lstm

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AI医疗来自腾讯云开发者社区

tencentcloud.csdn.net · 2023-09-27 13:01:02

深度学习：基于长短时记忆网络LSTM实现情感分析

文本情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）方法中常见的应用，也是一个有趣的基本任务，尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类。它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。本文将介绍情感分析中的情感极性（倾向）分析。所谓情感极性分析，指的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于“喜爱”和“厌恶”这两个词，就属于不同的

#深度学习 #lstm #人工智能

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Vanderbiol 来自腾讯云开发者社区

tencentcloud.csdn.net · 2022-05-06 15:56:17

深度学习与智能故障诊断学习笔记（三）——RNN与LSTM推导详解

1.RNN1.1网络结构标准神经网络的输入输出在不同例子中可能有不同的长度，在学习中并不共享从不同位置上学到的特征。因为标准神经网络的训练集是稳定的，即所有的特征域表达的内容是同一性质的，一旦交换位置，就需要重新学习。故障诊断和健康管理属于带有时间序列的任务场景，在进行学习时参数量巨大，标准神经网络无法体现出时序上的前因后果，所以引入循环神经网络。如图所示为RNN循环神经网络的单元。其中为当前输入

#rnn #lstm #深度学习

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JJxiao24 来自腾讯云开发者社区

tencentcloud.csdn.net · 2023-12-01 15:58:51

深度学习今年来经典模型优缺点总结，包括卷积、循环卷积、Transformer、LSTM、GANs等

最后，再介绍一种人工神经网络：前馈神经网络（Feedforward Neural Networks，FNNs）。将一种语言的文本翻译为另一种语言。适用场景：用于序列数据处理，与 LSTM 类似。将图像分类为不同的物体或场景。案例：股票价格预测。适用场景：用于自然语言处理、机器翻译等。将口头语言转换为文本。适用场景：用于生成图像、音频、文本等。将图像分为不同的类别。适用场景：序列建模、自然语言处理等

#深度学习 #transformer #lstm

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cndrip 来自腾讯云开发者社区

tencentcloud.csdn.net · 2023-06-11 22:25:12

【量化交易笔记】8.基于深度学习(LSTM)预测股票价格

前一章节，已作随机森林来预测股票价格，也是一种比较常见的方法，本章基于深度学习算法来处理时间序列，来预测股票未来的价格。LSTM是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），在自然语言处理和时间序列数据分析等任务中取得了显著成果。LSTM通过处理序列数据中的长期依赖关系，能够更好地捕捉时间序列数据的特征和模式。这使得它成为预测股票价格这类时间相关数据的有力工具。关于LSTM 在之前的文章中也略作介绍。我

#深度学习 #lstm

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danyow-4 来自腾讯云开发者社区

tencentcloud.csdn.net · 2023-04-08 17:47:03

【深度学习】LSTM/CNN+LSTM实现图片分类

作为对照的单LSTM模型实现模型以及CNN+LSTM模型实现:一般LSTM单模型不会用来实现图片分类，只做教学用途。

#深度学习 #lstm #cnn

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my991201 来自开放原子开发者工作坊

openatomworkshop.csdn.net · 2023-12-01 19:57:35

学习word2vec+lstm（从github上下载的代码）

如有侵权立即删除。

#学习 #word2vec #lstm

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栒U 来自开放原子开发者工作坊

openatomworkshop.csdn.net · 2022-08-03 17:05:13

LSTM复现（源github）

LSTM 时间序列预测

#lstm #深度学习 #神经网络

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Amar la vida 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2023-04-20 10:17:53

深度学习模型个人总结（DNN,CNN,RNN,LSTM,GCN,GAN）

本文为介绍深度学习中的常用，必学模型，主要用于初学者入门，目的是为了区分各模型的区别和联系，了解基本的工作原理。

#深度学习 #rnn #dnn +2

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u013250861 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2023-05-27 21:31:32

命名实体识别模型BERT-Bi-LSTM-CRF

序列标注的命名实体识别众多方法中将CNN、RNN和BERT等深度模型与条件随机场CRF结合已经成为最主流和普遍的方法，在本篇文章中我们仅关注基于CRF的序列标注模型。[机器学习]：早期传统机器学习时代，除了利用人工规则的方法外，往往利用隐马尔科夫链HMM和条件随机场CRF进行实体标注；随着深度学习的发展，将CNN和RNN做为基本的文本特征编码器，更好的学习token或word的隐层表示，再利用CR

#bert #lstm #机器学习

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那个叫马尔的大夫来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2023-05-09 20:57:49

时间序列预测股票数据—以LSTM模型为例

时间序列是按照一定时间间隔排列的数据，时间间隔可以是任意时间单位，通过对时间序列的分析，我们可以探寻到其中的现象以及变化规律，并将这些信息用于预测。这就需要一系列的模型，用于将原始时间序列数据放进模型中进行训练，并用训练好的时间序列模型来预测未知的时间序列。提供的数据：“中国平安”2016-2018年股票数据，背景为平安保险集团。

#lstm #人工智能 #rnn

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打灰人来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2023-04-28 11:30:55

LSTM-代码讲解（股票预测）

本模型对ZHW_AI课题组.2021的LSTM（股票预测）代码进行讲解。本文对代码的难以理解的、重点的部分进行了注释，并对需要注意的点进行了文字提醒。同时，本文最大的特点，是结合本人自制的数据集制作图、LSTM网络结构图，深入浅出的对由数据-->网络的具体过程进行了讲解演示。

#lstm #python #深度学习

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思考实践来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2021-12-13 23:20:20

Pytorch_lstm详细讲解

1.详细讲解官方文档的例子：这里有个老哥先带你回顾一下lstm的理论知识：pytorch中lstm参数与案例理解。_wangwangstone的博客-CSDN博客_torch.lstmRNN_了不起的赵队-CSDN博客_rnn这里主要要领清楚堆叠lstm层，使用的hidden state从lstm1着一层传到lstm2着一层，而不是一行中的几个lstm1单元连在一块的意思。这个图就可以理解为3个l

#lstm #pytorch #深度学习

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胖哥真不错来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2021-08-18 09:35:18

【项目实战】Python实现深度神经网络RNN-LSTM分类模型(医学疾病诊断)

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码），如需数据+完整代码可以直接到文章最后获取。1.项目背景随着互联网+的不断深入，我们已步入人工智能时代，机器学习作为人工智能的一个分支越来越多地被应用于各行各业，其中在临床医学检测中也得到了越来越多的应用。基于临床医学越来越多的检测数据，通过建立一个机器学习模型来进行更加智能地预测已成为当今时代的使命。本模型也是基于一些历史的疾病数据进行建模、预测。

#python #机器学习 #神经网络 +1

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ABin_203 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2020-05-20 20:04:01

基于LSTM的股票时间序列预测（附数据集和代码）

LSTM数据集实战如果对LSTM原理不懂得小伙伴可以看博主下一篇博客，因为博主水平有限，结合其他文章尽量把原理写的清楚些。数据集首先附上数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1AKsz-ohmYHr9mBEEh76P5g提取码：6owv这个数据集是关于股票的，里面有日期，开盘价等信息。既然是时间序列预测，我们最关心的是预测值在时间维度上的走势如何，那我们只要最后一列volum

#python #深度学习 #人工智能 +1

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姜呆来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2020-05-26 11:04:11

论文撰写中的公式问题

应当注意的点矩阵、向量应该加粗，上下标应该不用跟着加粗对应元素相乘应该用⊙\odot⊙。这一点深受网上的博客误导，比如一次写LSTM相关的论文时，百度发现最火的图基本都长下面的样子：这样其实时很容易引起别人误解的。不仅如此，很多公式也出现了不好的表达，博客里有许多这种表达：Ct=ft∗Ct−1+it∗C~tC_{t}=f_{t} * C_{t-1}+i_{t} * \tilde{C}_{t}Ct

#lstm #深度学习

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deephub 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2022-01-11 10:16:44

使用 LSTM 进行多变量时间序列预测

使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。在本文中我们将使用深度学习方法 (LSTM) 执行多元时间序列预测。我们先来了解两个主题——什么是时间序列分析？什么是 LSTM？时间序列分析：时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。未来的数据将取决于它以前的值。在现实世界的案例中，我们主要有两种类型的时间序列分析——单变量时间序列多元时间序列对

#lstm #深度学习 #神经网络 +1

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意念回复来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2021-06-05 20:08:18

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory networks, LSTM）

如何简单的理解LSTM——其实没有那么复杂：

#网络 #lstm #人工智能

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LS_learner 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2020-06-10 11:44:09

单层LSTM和多层LSTM的输入与输出

单层LSTM的输入与输出上图是单层LSTM的输入输出结构图。其实它是由一个LSTM单元的一个展开，如下图所示：所以从左到右的每个LSTM Block只是对应一个时序中的不同的步。在第一个图中，输入的时序特征有S个，长度记作：seq_len，每个特征是一个C维的向量,长度记作：input_size。而Initial State是LSTM的隐藏状态和内部状态的一个输入的初始化。分别记作：h0和c0。输

#lstm #rnn

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py学习小白来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2022-11-12 15:55:32

LSTM进行时间序列预测——训练，验证，测试

最近一直在忙这个时间序列数据的预测，起初一直搞不清测试集和验证集的作用，最近看了很多资料，稍微有了点理解，基于自己的理解和网上的代码，刚刚基于我的需求跑出了想要的结果，虽然数值上误差还很大，不过老师说预测数据的好坏是比较出来的，所以我现在能跑出个结果还是很大的进步~接下来我就把我的代码放在下面记载一下自己的学习过程。这就好比是数据归一化处理之后，没有反归一化，那么这样预测的数据是没有意义的。这个数

#lstm #深度学习

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PlatinumA 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2023-02-01 19:45:44

LSTM时间序列预测代码超通俗解释(MATLAB)

LSTM神经网络时间序列预测，小白专用

#lstm #matlab #神经网络 +1

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噜噜啦啦咯来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2023-02-21 11:22:48

LSTM多步时间序列预测+区间预测（附代码实现）

LSTM多步时间序列预测，往后滚动预测，及其区间预测

#python #算法 #lstm +2

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代码kobe 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2023-03-16 17:03:22

LSTM从入门到精通（形象的图解，详细的代码和注释，完美的数学推导过程）

按照八股文来说：RNN实际上就是一个带有记忆的时间序列的预测模型RNN的细胞结构图softmax激活函数只是我举的一个例子，实际上得到y也可以通过其他的激活函数得到其中a代表t-1时刻隐藏状态，a代表经过X这一t时刻的输入之后，得到的新的隐藏状态。公式主要是大白话解释一下就是，X是今天的吊针，a是昨天的发烧度数39，经过今天这一针之后，a变成38度。这里的记忆体现在今天的38度是在前一天的基础上，

#lstm #深度学习 #机器学习 +1

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nolabel 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2020-01-21 15:45:39

异常监测②——lstm时间序列预测&lstm简易原理

lstm的原理，三个门是怎样作用的，对应的公式是什么

#lstm #深度学习

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小Q小Q 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2023-03-20 10:46:31

【最简单解决办法】：module ‘tensorflow.compat.v1‘ has no attribute ‘contrib‘

目录出现错误界面1.问题原因2.解决办法（1）在调用之前首先添加如下代码块并执行（2）查找响应函数对应的函数调用前缀。注：若出现错误也是LSTM预测，可直接复制如下代码：最后问题解决，代码最后成功运行anaconda下：tensorflow版本：tensorflow2.3.0python版本：python3.7 原因是tensorflow 2.0版本之后把contrib这个库取消了简单说法：到te

#tensorflow #python #lstm

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如灬初来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2022-03-02 21:17:41

五、CNN-LSTM数据驱动模型

CNN-LSTM数据驱动模型6.1 基本原理深度学习是机器学习前沿且热门的理论，而其中的两大框架卷积神经网络（CNN）以及长短期记忆网络（LSTM）是深度学习的代表，CNN能过够通过使用卷积核从样本数据中提取出其潜在的特征，而长短期记忆网络LSTM能够捕捉到长期的成分。近年来两者的结合成为研究的热点。卷积神经网络由卷积层和池化层交替叠加而成，在每个卷积层与池化层之间都有relu激活函数作用来加速模

#lstm #深度学习 #人工智能

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m0_53961910 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2022-11-24 21:35:16

LSTM/GRU详细代码解析+完整代码实现

LSTM和GRU目前被广泛的应用在各种预测场景中，并与卷积神经网络CNN或者图神经网络GCN等相结合，对数据的结构特征和时序特征进行提取，从而预测下一时刻的数据。在这里整理一下详细的LSTM/GRU的代码。

#lstm #gru

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PlatinumA 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2023-02-12 16:51:01

LSTM时间序列预测MATLAB代码模板（无需调试）

LSTM时间序列预测，MATLAB代码模板，分布方便自用

#lstm #matlab #神经网络 +1

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码啥码来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2022-07-28 17:28:39

LSTM模型介绍

lstm+code

#lstm #深度学习 #rnn

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超级码猴k 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2023-04-07 21:41:38

【深度学习】——CNN结合LSTM模型

需要注意的是，CNN与LSTM结合的具体架构和超参数设置需要根据具体的数据和任务需求进行调整，以获得最佳的性能。这样，LSTM可以利用卷积层提取的空间特征，并结合序列数据的时序信息进行建模。池化层：在卷积层之后添加池化层，以降低特征图的维度，并保留重要的特征信息。通常情况下，序列数据可以表示为三维的张量，其中第一维表示样本数，第二维表示时间步，第三维表示特征数。模型评估：使用验证集或测试集对训练好

#深度学习 #cnn #lstm

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松鼠协会总动员来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2023-01-11 23:00:32

请你说说CNN，RNN，LSTM，Transformer之间的优缺点

CNN概念：传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层，其中隐藏层的层数按需决定。而卷积神经网络CNN，在传统的多层神经网络基础上，全连接层前面加入了部分连接的卷积层、激活层和池化层操作，使得实际应用场景中能够构建更加深层、功能更强大的网络。

#lstm #rnn #cnn

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tt丫来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2023-01-23 10:10:19

长短期记忆（LSTM）详解

目录一、背景二、原理三、总结四、LSTM的优缺点五、LSTM代码实现一、背景当时间步数(T)较大或时间步(t)较小的时候，RNN的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但是无法解决梯度衰减的问题。这个原因使得RNN在实际中难以捕捉时间序列中时间步(t)距离较大的依赖关系。因此LSTM应运而生。RNN详解可以看看：RNN循环神经网络_tt丫的博客-CSDN博客_rnn应用领域二、

#lstm #深度学习 #人工智能 +1

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eecspan 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2022-03-03 18:22:30

使用LSTM进行简单时间序列预测（入门全流程，包括如何整理输入数据）

使用LSTM进行简单序列的预测，着重于如何整理输入数据，如何使用输出数据预测。简单易懂！

#rnn #lstm #深度学习

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郎神来自 HuaweiCloudDeveloper

gitcode.com/HuaweiCloudDeveloper · 2022-06-30 11:53:59

MindSpore易点通·精讲系列--网络构建之LSTM算子

MindSpore易点通·精讲系列--网络构建之LSTM算子

#lstm #深度学习 #人工智能

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后来后来啊来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2023-08-02 23:24:49

长短时记忆网络(LSTM)(超详细 |附训练代码)

那么，从这个时刻开始再往之前走，得到的梯度（几乎为零）就不会对最终的梯度值有任何贡献，这就相当于无论t-3时刻之前的网络状态h是什么，在训练中都不会对权重数组W的更新产生影响，也就是网络事实上已经忽略了t-3时刻之前的状态。由于遗忘门的控制，它可以保存很久很久之前的信息，由于输入门的控制，它又可以避免当前无关紧要的内容进入记忆。LSTM的前向计算都这么复杂，那么，可想而知，它的训练算法一定是非常非

#lstm #人工智能 #rnn

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ting_qifengl 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2021-01-23 13:33:00

pytorch实现LSTM（附code）

最近搞了一个NASA PCoE的IGBT加速老化数据，想基于pytorch框架写一个LSTM模型进行IGBT退化状态的预测，于是有了这篇文章。注：LSTM的原理就不多讲了，网上一大堆，不懂的自己去百度，本文主要侧重代码实现。一、数据集介绍本数据集是NASA PCoE研究中心公布的IGBT加速老化数据集。数据集含有四种实验条件下的IGBT加速老化数据，以下是实验条件：（1）新设备的源测量单元（SMU

#pytorch #lstm #神经网络

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敷衍zgf 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2022-11-05 17:53:54

双向长短期记忆网络（BiLSTM）详解

双向长短期记忆网络BiLSTM

#深度学习 #lstm #rnn

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