lstm

大知闲闲哟1 天前
人工智能·深度学习·lstm
深度学习R6周：LSTM实现糖尿病探索与预测学习目标：1.学习使用LSTM对糖尿病进行探索预测2.尝试预测准确率提升到70％以上环境：语言环境：python3.8
龚大龙3 天前
人工智能·rnn·机器学习·lstm
机器学习（李宏毅）——RNN本文章作为学习2023年《李宏毅机器学习课程》的笔记，感谢台湾大学李宏毅教授的课程，respect！！！
绕灵儿6 天前
笔记·学习·lstm
LSTM 学习笔记 之pytorch调包每个参数的解释整理优秀的文章 LSTM入门例子：根据前9年的数据预测后3年的客流（PyTorch实现） [干货]深入浅出LSTM及其Python代码实现 整理视频 李毅宏手撕LSTM [双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai
黎茗Dawn7 天前
人工智能·rnn·lstm
第12周：LSTM（火灾温度）5948 rows × 4 columns5948 rows × 3 columns2.设置X，y3.2定义训练函数
是Dream呀8 天前
开发语言·python·lstm
Python从0到100（八十八）：LSTM网络详细介绍及实战指南前言： 零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。 想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、 计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！ 欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程！
机器学习之心11 天前
算法·lstm·transformer·sci算法·分解组合·四模型原创对比首发
哪吒闹海！SCI算法+分解组合+四模型原创对比首发！SGMD-FATA-Transformer-LSTM多变量时序预测1.SCI算法海市蜃楼优化算法优化算法+分解组合对比！SGMD-FATA-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测，辛几何模态分解+海市蜃楼优化算法优化Transformer结合长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（程序可以作为核心级论文代码支撑，目前尚未发表）； 海市蜃楼优化算法(Fata morgana algorithm, FATA)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于海市蜃楼的形成过程，该成果由Ailiang Qi于2024年8月发表在SCI的Top期刊《Neur
Binary Oracle12 天前
矩阵·gru·lstm
GRU 和 LSTM 公式推导与矩阵变换过程图解本文的前置篇链接: 单向/双向，单层/多层RNN输入输出维度问题一次性解决GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（RNN）的一种，可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题，与LSTM的作用类似，不过比LSTM简单，容易进行训练。
金融OG14 天前
大数据·人工智能·python·机器学习·金融·lstm
100.5 AI量化面试题：在使用LSTM预测股票价格时，如何有效处理金融时间序列的非平稳性？本文详细介绍使用LSTM处理金融时间序列时的关键技术点，包括数据预处理、特征工程、模型设计和验证方法。
liwulin050614 天前
pytorch·rnn·lstm
【Pytorch】nn.RNN、nn.LSTM 和 nn.GRU的输入和输出形状这三个模块通常接收以下两种形式的输入：对于 nn.LSTM，除了初始隐藏状态外，还需要一个初始细胞状态，其形状与初始隐藏状态相同，即 (num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size)。
Curz酥16 天前
rnn·深度学习·机器学习·gru·lstm
RNN/LSTM/GRU 学习笔记循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN） 是用来建模序列化数据的一种主流深度学习模型。我们知道，传统的前馈神经网络一般的输入都是一个定长的向量，无法处理变长的序列信息，即使通过一些方法把序列处理成定长的向量，模型也很难捕捉序列中的长距离依赖关系。RNN则通过将神经元串行起来处理序列化的数据。由于每个神经元能用它的内部变量保存之前输入的序列信息，因此整个序列被浓缩成抽象的表示，并可以据此进行分类或生成新的序列1。
yuyuyue24917 天前
人工智能·rnn·lstm
lstm部分代码解释1.0这段代码是使用 Python 中的 Pandas 和 NumPy 库对数据进行读取和处理的操作。以下是对每一行代码的详细解释：
纠结哥_Shrek20 天前
pytorch·机器学习·lstm
pytorch实现长短期记忆网络 (LSTM)人工智能例子汇总：AI常见的算法和例子-CSDN博客LSTM 通过 记忆单元（cell） 和 三个门控机制（遗忘门、输入门、输出门）来控制信息流：
大地之灯22 天前
深度学习·学习·lstm
深度学习每周学习总结R5（LSTM-实现糖尿病探索与预测-模型优化）数据导入及处理部分：在 PyTorch 中，我们通常先将 NumPy 数组转换为 torch.Tensor，再封装到 TensorDataset 或自定义的 Dataset 里，然后用 DataLoader 按批次加载。
Kacey Huang25 天前
网络·rnn·数学建模·lstm
长短期记忆网络LSTM视频链接RNN想把所有信息都记住，不管是有用的信息还是没用的信息，并且有梯度爆炸或者梯度消失的问题 而LSTM设计了一个记忆细胞，具备选择记忆功能，可以选择记忆重要信息，过滤掉噪声信息，减轻记忆负担。
羊小猪~~1 个月前
人工智能·pytorch·rnn·深度学习·神经网络·机器学习·lstm
深度学习项目--基于LSTM的糖尿病预测探究(pytorch实现)前言LSTM模型一直是一个很经典的模型，一般用于序列数据预测，这个可以很好的挖掘数据上下文信息，本文将使用LSTM进行糖尿病预测(二分类问题)，采用LSTM+Linear解决分类问题；
机器学习之心1 个月前
人工智能·cnn·lstm·cnn-lstm·ga-cnn-lstm
GA-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、GA-CNN-LSTM、CNN-LSTM四模型多变量时序预测一键对比基于GA-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、GA-CNN-LSTM、CNN-LSTM四模型多变量时序预测一键对比(仅运行一个main即可)
羊小猪~~1 个月前
人工智能·rnn·深度学习·学习·机器学习·gru·lstm
深度学习基础--LSTM学习笔记(李沐《动手学习深度学习》)前言LSTM也称为长短期记忆网络，他说RNN、GRU的升级版，它能够学到长期依赖，说白了，RNN是理解一句话，但是LSTM就是理解一段话.
Seeklike1 个月前
rnn·自然语言处理·lstm
NLP 单双向RNN+LSTM+池化# 单项RNN 从左往右顺序# 双向RNNimport torch.nn as nnimport torch
网络安全研发随想1 个月前
gpt·rnn·lstm
深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化从简单的RNN到复杂的LSTM/GRU,再到引入注意力机制,研究者们一直在努力解决序列建模的核心问题。每一步的进展都为下一步的突破奠定了基础,最终孕育出了革命性的Transformer架构和GPT大模型。
feifeikon1 个月前
rnn·神经网络·lstm
深度学习 DAY1：RNN 神经网络及其变体网络（LSTM、GRU）RNN 网络是一种基础的多层反馈神经网络，该神经网络的节点定向连接成环，其内部状态可以展示动态时序行为。相比于前馈神经网络，该网络内部具有很强的记忆性，它可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列，这让它在自然语言处理方面取得了很大的成功。