lstm

如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM

如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM 前言提到LSTM，之前学过的同学可能最先想到的是ChristopherOlah的博文《理解LSTM网络》，这篇文章确实厉害，网上流传也相当之广，而且当你看过了网上很多关于LSTM的文章...

利用LSTM实现预测时间序列（股票预测）

目录1、作者介绍2、tushare 简介3、LSTM简介3.1 循环神经网络 (Recurrent Neural Networks)3.2 LSTM网络3.2.1 LSTM的核心思想3.2.2 一步一步理解LSTM4 代码实现4.1 导入相关资源包4.2 定义模型结构4.3 制作数据集4.4...

lstm实例+代码.rar

标签： LSTM

lstm实例+代码，包含详细注释，能运行，简单的房产价格预测实例(Lstm u5B9E u4F9 u4E09 u4EF3 u643 U6D4B u5B9E u4F8B)

Matlab实现LSTM和BiLSTM时间序列预测对比（完整程序和数据）

标签： matlab lstm BiLSTM

Matlab实现LSTM和BiLSTM时间序列预测对比（完整程序和数据） 1.输入输出单个变量； 2.考虑历史特征的影响，时间序列预测； 4.数据方便替换； 5.运行环境Matlab2018b及以上； 6.输出误差对比图。 -------------------...

EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM、LSTM回归预测对比，多输入单输出（Matlab完整程序和数据）

标签： EMD-KPCA-LSTM EMD-LSTM LSTM 多输入单输出

EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM、LSTM回归预测对比，多输入单输出（Matlab完整程序和数据）基于EMD-PCA-LSTM的回归预测模型提高光伏功率预测精度，对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。提出一种经验模态...

【LSTM】基于LSTM网络模型的序列分类算法matlab仿真

标签：分类 matlab 数据挖掘

基于长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）的序列分类算法是一种深度学习方法，特别适用于处理和预测时间序列数据。LSTM能够有效地解决传统循环神经网络（RNN）中存在的梯度消失和梯度爆炸问题，从而更好...

【A情感文本分类实战】2024 Pytorch+Bert/Roberta+TextCNN/BiLstm/Lstm+Prompt-Tuning等实现IMDB情感文本...

标签：深度学习 pytorch bert

顶会的代码干净利索，借鉴其完成了以下工程本工程采用Pytorch框架，使用上游语言模型下游网络模型的结构实现IMDB情感分析预训练大语言模型可选择Bert、Roberta下游网络模型可选择BiLSTM、LSTM、TextCNN、GRU、...

时间序列预测模型实战案例(三)(LSTM)(Python)(深度学习)时间序列预测(包括运行代码以及代码讲解)

标签：深度学习 lstm python

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用的循环神经网络（RNN）模型，用于处理序列数据，具有记忆长短期的能力。在时间序列预测中，LSTM既可以多元预测机制又可以作为单元预测机制使用。LSTM的预测效果图其中MAE...

时间序列预测——LSTM模型（附代码实现）

标签： rnn lstm 深度学习

长短时记忆网络（ Long short-term memory，LSTM ）是一种循环神经网络 (Recurrent neural network, RNN)的特殊变体。

cnn+lstm+attention对时序数据进行预测

标签： CNN lstm attention CNN_LSTM_attenti 时序数据预测

cnn+lstm+attention对时序数据进行预测博客链接： https://blog.csdn.net/qq_30803353/article/details/121875376 1、摘要本文主要讲解：bilstm-cnn-attention对时序数据进行预测主要思路：对时序数据进行分块，...

BILSTM-ABKDE区间预测，基于双向长短期记忆神经网络BILSTM结合自适应带宽核函数密度估计的多变量回归区间...

标签：神经网络回归人工智能

BILSTM-ABKDE区间预测，基于双向长短期记忆神经网络BI...1.LSTM可以定做BILSTM/GRU/BIGRU/CNN-LSTM/CNN-BILSTM/CNN-GRU/CNN-BIGRU/CNN-LSTM-Attention/CNN-BILSTM-Attention/CNN-GRU-Attention/CNN-BIGRU-Attention结

基于VMD-CNN-BiLSTM-Attention组合模型时间序列预测

标签： cnn 深度学习人工智能

VMD-CNN-BiLSTM-Attention组合模型是一种复杂的神经网络结构，用于时间序列预测。在训练过程中，通常使用已知的时间序列数据对模型进行监督学习，以调整模型的参数以使其能够更好地拟合数据。：BiLSTM是一种循环神经...

最通俗易懂的LSTM讲解，一个例子理解通透！！

标签： lstm 人工智能 rnn

LSTM 最通俗的理解！！！

神经网络算法：一文搞懂LSTM（长短期记忆网络）

标签：神经网络 lstm 算法

本文将从LSTM的本质、LSTM的原理、LSTM的应用三个方面，带您一文搞懂长短期记忆网络Long Short Term Memory | LSTM。

vs265_lstm:LSTM 实现

标签： Python

lstm LSTM 实现去做：对训练示例中的代码进行矢量化。清理矩阵维度的废话（例如 8x2x1 矩阵）。清理 weights_array 废话演示应用程序（源代码/手势）用于收集 IMU 数据并指向客户端运行的 IP 地址和端口的电话...

pytorch实现基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测源码+数据集.zip

标签： pytorch 基于LSTM的公路车辆轨迹预测高速公路车辆轨迹预测 lstm python

pytorch实现基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测源码+数据集.zip 第1步：轨迹数据滤波，将原始US101和I-80的原始数据放入下图文件夹，运行代码"trajectory_denoise.py"，结果如下： image 第2步：移除不必要特征以及...

MALO-LSTM：使用改进的蚁狮优化和长短期记忆网络进行多模态情感分析.zip

标签： matlab

1.版本：matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程...

深度学习中基于WOA优化算法的多维LSTM网络参数寻优及示例代码解析

标签：程序人生

传统的超参数优化方法往往需要大量的计算资源和时间，而本文介绍的WOA-LSTM模型则通过引入鲸鱼优化算法，可以在较短的时间内获得较好的超参数组合，提高训练效率和预测准确性。本文提出了一种基于鲸鱼优化算法的LSTM...

长短时记忆网络(Long Short Term Memory，LSTM)详解

标签： lstm 深度学习人工智能

长短时记忆网络(LSTM)基本原理与基于Pytorch的实现方法。

长短时记忆网络(LSTM)(超详细 |附训练代码)

标签： lstm 人工智能 rnn

那么，从这个时刻开始再往之前走，得到的梯度...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常复杂的。从上面的代码我们可以看到，门的计算都是相同的算法，而门和的计算仅仅是激活函数不同。

word2vec/fastText+BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention情感分类

标签： bilstm textcnn 注意力机制 word2vec fastText

主要功能：数据清洗、文本特征提取(word2vec / fastText)、建立模型（BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention）注：资源内包含所有第三方模块的对应版本，百分百可运行，诚信。博客链接：...

LSTM_LSTM的matlab实现_lstm代码_LSTM_lstmmatlab_matlablstm

标签： LSTM的matlab实现 lstm代码 LSTM lstmmatlab matlablstm

46数据集为官方数据集；代码略有修改；注：训练集和测试集一定为元胞数组

基于Siamese bilstm模型的相似句子判定模型,含训练数据集和测试数据集

标签：数据集

模型思想:采用典型的siamese网络,两个句子分成左右两个部分进行输入,使用了四层双向lstm(权重共享)进行网络编码,最后计算两个编码之间的距离,最后做预测分类: 一 , 编码层:使用两个双向LSTM进行编码,权重共享 ...

【LSTM】深入浅出讲解长短时记忆神经网络（结构、原理）

标签： lstm 神经网络 rnn

1、LSTM的背景介绍长短时记忆神经网络（Long Short-term Memory Networks，简称LSTM）是特殊的RNN，尤其适合顺序序列数据的处理，LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出，并在近期被 Alex Graves 进行...

深度学习：基于长短时记忆网络LSTM实现情感分析

标签：深度学习 lstm 人工智能

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...本文将详细介绍如何使用深度学习模型中的LSTM模型来实现文本的情感分析。

LSTM-Autoencoder:Tensorflow中的LSTM自动编码器和LSTM预测器

标签： JupyterNotebook

Tensorflow中的LSTM自动编码器和LSTM未来预测器。这是基于本文的简单实现： : 要求 Tensorflow 1.4.0 的Python 3.5.4 Python软件包：numpy，matplotlib，os，argparse，scipy 用法数据生成后实施重建或未来预测...

LSTM_TEST:了解LSTM