lstm

听风吹等浪起

NLP实战(4)：使用PyTorch构建LSTM模型预测糖尿病目录1. 数据准备2. 创建数据加载器3. 构建LSTM模型4. 模型训练5. 模型评估6. 可视化训练过程

长短期记忆网络（LSTM）目标：解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题，显式建模长期依赖关系核心创新：引入细胞状态（Cell State）和门控机制，通过三个门结构精确控制信息流动

LSTM-GAN生成数据技术本项目利用生成对抗网络（GAN）技术来填补时间序列数据中的缺失值。项目实现了两种不同的GAN模型：基于LSTM的GAN（LSTM-GAN）和基于多层感知机的GAN（MLP-GAN），并对两种模型的性能进行了对比分析。

【论文阅读24】并行 TCN-LSTM（2024-02）这篇论文主要提出并验证了一种用于风电功率预测的新型混合深度学习模型，其核心是基于并行结构的 TCN-LSTM 模型结合 Savitzky-Golay (SG) 滤波器。

艾醒(AiXing-w)

探索大语言模型（LLM）：循环神经网络的深度解析与实战（RNN、LSTM 与 GRU）循环神经网络之所以得名，是因为它在处理序列数据时，隐藏层的节点之间存在循环连接。这意味着网络能够记住之前时间步的信息，并利用这些信息来处理当前的输入。想象一下，我们正在处理一段文本，每个单词就是一个时间步的输入。RNN 在读取每个单词时，不仅会考虑当前单词的含义，还会结合之前已经读过的单词信息，从而更好地理解整个句子的语境。用数学公式来表示，假设我们有一个输入序列 x 1 , x 2 , . . . , x T x_1,x_2,...,x_T x1,x2,...,xT，在时间步t，RNN 的隐藏状态

【论文阅读23】-地下水预测-TCN-LSTM-Attention（2024-11）这篇论文主要围绕利用深度学习模型检测地下水位异常以识别地震前兆展开。[1] Chen X, Yang L, Liao X, et al. Groundwater level prediction and earthquake precursor anomaly analysis based on TCN-LSTM-attention network[J]. IEEE Access, 2024, 12: 176696-176718.

基于超启发鲸鱼优化算法的混合神经网络多输入单输出回归预测模型 HHWOA-CNN-LSTM-Attention随着人工智能技术的飞速发展，回归预测任务在很多领域得到了广泛的应用。尤其在金融、气象、医疗等领域，精确的回归预测模型能够为决策者提供宝贵的参考信息。为了提升预测精度，许多研究开始采用不同的深度学习方法与优化算法的结合。本博客将介绍一种结合超启发鲸鱼优化算法和混合神经网络的多输入单输出回归预测模型——HHWOA-CNN-LSTM-Attention。

啊哈哈哈哈哈啊哈哈

R4打卡——pytorch实现LSTM预测火灾🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客通过实现一个基于LSTM（长短期记忆网络）的深度学习模型，对时间序列数据进行预测。具体任务是从给定的数据集中提取特征（Tem1, CO 1, Soot 1），并利用前8个时间段的数据预测第9个时间段的目标变量（Tem1）。整个过程涵盖了数据预处理、模型构建、训练、评估和结果可视化等关键步骤。

机器学习之心

时序预测 | Transformer-LSTM-SVM时间序列预测（Matlab完整源码和数据，适合基础小白研究）1.Matlab实现Transformer-LSTM-SVM时间序列预测，Transformer-长短期记忆神经网络-支持向量机时间序列预测；

计算机视觉小刘

Named Entity Recognition with Bidirectional LSTM-CNNs（基于双向LSTM神经网络的命名实体识别）论文阅读标题：Named Entity Recognition with Bidirectional LSTM-CNNs

风储wind-专业frequency

基于模型预测控制（MPC）的改进虚拟同步机（VSG）自适应模糊控制调频JD，MATLAB/Simulink仿真基于模型预测控制（MPC）的改进虚拟同步机（VSG）自适应模糊控制JD，MATLAB/Simulink仿真

基于CNN-LSTM-GRU的深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）求解移动机器人路径规划，MATLAB代码深度Q网络（DQN）是深度强化学习领域的里程碑算法，由DeepMind于2013年提出。它首次在 Atari 2600 游戏上实现了超越人类的表现，解决了传统Q学习在高维状态空间中的应用难题。DQN在机器人路径规划领域展现出巨大潜力，能够帮助机器人在复杂环境中找到最优路径。

循环神经网络 - LSTM 网络的各种变体前面的博文中，我们了解和学习了长短期记忆网络，本文我们来学习LSTM 网络的各种变体。目前主流的 LSTM 网络用三个门来动态地控制内部状态应该遗忘多少历史信息，输入多少新信息，以及输出多少信息.我们可以对门控机制进行改进并获得 LSTM 网络的不同变体。

机器学习之心

LSTM-SVM长短期记忆神经网络结合支持向量机组合模型多特征分类预测/故障诊断，适合新手小白研究学习（Matlab完整源码和数据）1.Matlab实现LSTM-SVM组合模型多特征分类预测/故障诊断，运行环境Matlab2023b及以上；

循环神经网络 - 长短期记忆网络在之前的博文中，我们介绍了循环神经网络的长程依赖问题及改进方案，可以参考：循环神经网络 - 长程依赖问题及改进方案-CSDN博客

人工干智能

科普：GRU、LSTM及RNNGRU（门控循环单元）、LSTM（长短期记忆网络）、RNN（循环神经网络）均为处理序列数据的神经网络模型，它们之间存在着紧密的联系与明显的差异。我们重点看一下GRU，并比较它们。

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Tensorflow2实现: LSTM-火灾温度预测- **🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/rnFa-IeY93EpjVu0yzzjkw) 中的学习记录博客** - **🍖 原作者：[K同学啊](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**

机器学习详解(19):长短期记忆网络LSTM原理详解在处理序列数据时，传统的神经网络往往难以捕捉长期依赖关系，这时循环神经网络（RNN）应运而生。然而，标准RNN在面对长序列时容易出现梯度消失或爆炸的问题，难以有效学习长期信息。为了解决这一难题，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）被提出。LSTM 是一种特殊的 RNN 结构，它通过引入门控机制，有效保留关键信息并抑制无关内容，在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域表现出色。

爱补鱼的猫猫

RNN、LSTM、GRU汇总传统RNN经典结构：Elman Network、Jordan Network、Bidirectional RNN Jordan RNN于1986年提出：《SERIAL ORDER: A PARALLEL DISTRmUTED PROCESSING APPROACH》 Elman RNN于1990年提出：《Finding Structure in Time》《LSTM原始论文：Long Short-Term Memory》

机器学习之心

TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整源码和数据）1.TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整源码和数据） 2.运行环境为Matlab2023b； 3.data为数据集，输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE多指标评价；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。