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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

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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。

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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。

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基于LSTM的文本分类2——文本数据处理由于计算机无法认识到文字内容，因此在训练模型时需要将文字映射到计算机能够识别的编码内容。映射的流程如下：

基于CNN-LSTM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。

Pytorch 第十二回：循环神经网络——LSTM模型本次开启深度学习第十二回，基于Pytorch的LSTM循环神经网络模型。本回分享第二个循环神经网络，叫做LSTM模型。在本回中，设计通过LSTM模型来对股票收盘价格进行预测。接下来给大家分享具体思路。本次学习，借助的平台是PyCharm 2024.1.3，python版本3.11 numpy版本是1.26.4，pytorch版本2.0.0+cu118，d2l的版本是1.0.3

长短期记忆神经网络（LSTM）基础学习与实例：预测序列的未来目录1. 前言2. LSTM的基本原理2.1 LSTM基本结构2.2 LSTM的计算过程3. LSTM实例：预测序列的未来

自然语言处理（20:（第五章5.）进一步改进RNNLM)第五章 1:Gated RNN(门控RNN)第五章 2:梯度消失和LSTM第五章 3:LSTM的实现第五章 4:使用LSTM的语言模型

VectorBT：使用PyTorch+LSTM训练和回测股票模型进阶三VectorBT：使用PyTorch+LSTM训练和回测股票模型进阶三本方案融合 LSTM 时序预测与动态风险控制。系统采用混合架构，离线训练构建多尺度特征工程和双均线策略，结合在线增量更新持续优化模型。技术要点包括三层特征筛选、波动率动态仓位管理、混合精度训练提升效率，以及用 VectorBT 验证收益。文中内容仅限技术学习与代码实践参考，市场存在不确定性，技术分析需谨慎验证，不构成任何投资建议。适合量化新手建立系统认知，为策略开发打下基础。

跟着StatQuest学知识08-RNN与LSTM整个过程权重和偏置共享。在这个例子中w2大于1，会出现梯度爆炸问题。当我们循环的次数越来越多的时候，这个巨大的数字会进入某些梯度，步长就会大幅增加，导致寻找最佳参数困难。另外会导致第一个输入的值影响越来越显著。

2-1 MATLAB鮣鱼优化算法ROA优化LSTM超参数回归预测本博客来源于CSDN机器鱼，未同意任何人转载。更多内容，欢迎点击本专栏目录，查看更多内容。目录0.ROA原理

从图神经网络入门到gcn+lstm通常使用G = (V, E)来表示图，其中V表示节点的集合、E表示边的集合。对于两个相邻节点u , v 使用e=(u,v)表示这两个节点之间的边。两个节点之间边既可能是有向，也可能无向。若有向，则称之有向图(Directed Graph), 反之，称之为无向图(Undirected Graph)。