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计算机视觉小刘
2 天前
论文阅读
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神经网络
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自然语言处理
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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
3 天前
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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
IT猿手
3 天前
cnn
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gru
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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。
liruiqiang05
5 天前
人工智能
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rnn
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深度学习
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神经网络
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机器学习
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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
5 天前
神经网络
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支持向量机
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多特征分类预测
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lstm-svm
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;
liruiqiang05
7 天前
人工智能
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rnn
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深度学习
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神经网络
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机器学习
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ai
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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
7 天前
rnn
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gru
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lstm
科普:GRU、LSTM及RNN
GRU(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。
weixin_44523812
7 天前
人工智能
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tensorflow
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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/)**
tilblackout
7 天前
人工智能
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机器学习
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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
9 天前
rnn
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gru
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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
11 天前
神经网络
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matlab
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多变量时间序列预测
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tcn-lstm
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时间卷积长短期记忆神经网络
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。
师范大学生
12 天前
人工智能
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rnn
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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:
IT猿手
14 天前
网络
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cnn
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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。
Start_Present
15 天前
pytorch
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神经网络
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数据分析
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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
橙色小博
15 天前
人工智能
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python
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深度学习
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神经网络
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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
Flash Bomb422
17 天前
人工智能
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语言模型
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自然语言处理
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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
船长@Quant
19 天前
pytorch
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python
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深度学习
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量化策略
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sklearn
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量化回测
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。
m0_74803856
19 天前
人工智能
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深度学习
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神经网络
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机器学习
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cnn
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lstm
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。
机器鱼
20 天前
人工智能
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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
Ling_Ze
20 天前
人工智能
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神经网络
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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)。