lstm

铖铖的花嫁

基于 RNN(GRU, LSTM)+CNN 的红点位置检测（pytorch）需要在图片精确识别三跟红线所在的位置，并输出这三个像素的位置。其中，每跟红线占据不止一个像素，并且像素颜色也并不是饱和度和亮度极高的红黑配色，每个红线放大后可能是这样的。

基于LSTM的文本多分类任务LSTM（Long Short-Term Memory，长短时记忆）模型是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出。LSTM被设计来解决标准RNN在处理序列数据时遇到的长期依赖问题，即难以学习时间序列中相隔较远的事件之间的关联。

开出南方的花

循环神经网络及其变体:RNN, LSTM, GRURNN及其变体的参数基本一致:两个线性层: 当前时间步输入和隐藏状态都要经过线性层RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征(句法结构, 语义信息), 一般也是以序列形式进行输出.

第R4周：LSTM-火灾温度预测（TensorFlow版）>- **🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营]中的学习记录博客** >- **🍖 原作者：[K同学啊]**

【NLP】第四章：门控循环单元GRU建议看本篇时，一定要把前面的LSTM先看看：【NLP】第三章：长短期记忆网络LSTM-CSDN博客 ,再看本篇就没有难度了。

LSTM卫星轨道预测(一)正则表达式提取数据：计算时间特征：计算速度和加速度：滑动窗口生成序列：生成特征和目标数据：LSTM 模型：

深度学习模型：LSTM (Long Short-Term Memory) - 长短时记忆网络详解在深度学习领域，循环神经网络（RNN）在处理序列数据方面具有独特的优势，例如语音识别、自然语言处理等任务。然而，传统的 RNN 在处理长序列数据时面临着严重的梯度消失问题，这使得网络难以学习到长距离的依赖关系。LSTM 作为一种特殊的 RNN 架构应运而生，有效地解决了这一难题，成为了序列建模领域的重要工具。

机器学习之心

多输入多输出 | Matlab实现TCN-LSTM时间卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多输入多输出预测多输入多输出 | Matlab实现TCN-LSTM时间卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多输入多输出预测，运行环境为Matlab2023及以上 1.data为数据集，输入多个特征，输出多个变量。 2.main.m为程序主文件，其他为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MBE、MAE、R^2，可在下载区获取数据和程序内容。注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023及以上。

基于CNN-LSTM的时序预测MATLAB实战卷积神经网络（CNN）用于提取时间序列数据中的局部空间特征，通过卷积层和池化层的堆叠，CNN能够有效捕获数据中的短期模式和局部依赖关系。长短时记忆网络（LSTM）用于处理时间序列数据，特别擅长捕捉数据中的长期依赖关系，LSTM通过引入门控机制和记忆单元来解决长期依赖问题。基于CNN-LSTM的时序预测结合上述两种网络的优点，同时考虑了时空特征，模型通常能够获得更高的预测精度。

铖铖的花嫁

基于CNN+RNNs（LSTM, GRU）的红点位置检测（pytorch）需要在图片精确识别三跟红线所在的位置，并输出这三个像素的位置。其中，每跟红线占据不止一个像素，并且像素颜色也并不是饱和度和亮度极高的红黑配色，每个红线放大后可能是这样的。

爱研究的小牛

AIVA 技术浅析（四）：捕捉音乐作品中的长期依赖关系为了生成具有连贯性和音乐性的作品，AIVA 运用了多种深度学习模型，其中包括长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等循环神经网络（RNN）的变种。

机器学习之心

一区北方苍鹰算法优化+创新改进Transformer！NGO-Transformer-LSTM多变量回归预测1.Matlab NGO-Transformer-LSTM多变量回归预测，北方苍鹰算法（NGO）优化Transformer-LSTM组合模型（程序可以作为JCR一区级论文代码支撑，目前尚未发表）； 2.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数，运行环境为Matlab2023b及以上；

只怕自己不够好

RNN与LSTM，通过Tensorflow在手写体识别上实战简介：本文从RNN与LSTM的原理讲起，在手写体识别上进行代码实战。同时列举了优化思路与优化结果，都是基于Tensorflow1.14.0的环境下，希望能给您的神经网络学习带来一定的帮助。如果您觉得我讲的还行，希望可以得到您的点赞收藏关注。

多算法模型（BI-LSTM GRU Mamba ekan xgboost）实现功率预测本项目旨在通过结合多算法模型网络实现功率预测。包括数据处理、特征工程、模型训练、模型推理和结果输出，最终结果以 JSON 格式返回。代码地址：代码

拓端研究室TRL

MATLAB用CNN-LSTM神经网络的语音情感分类深度学习研究全文链接：https://tecdat.cn/?p=38258在语音处理领域，对语音情感的分类是一个重要的研究方向。本文将介绍如何通过结合二维卷积神经网络（2 - D CNN）和长短期记忆网络（LSTM）构建一个用于语音分类任务的网络，特别是针对语音情感识别这一应用场景。文中将展示相关代码和实验结果，包括数据处理、模型架构定义、训练以及测试等环节，并对重要步骤和结果进行详细阐述和分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

一去不复返的通信er

LSTM（长短期记忆网络）详解标准的RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题，无法捕捉长期依赖关系。那么如何理解这个长期依赖关系呢？例如，有一个语言模型基于先前的词来预测下一个词，我们有一句话 “the clouds are in the sky”，基于"the clouds are in the"，预测"sky"，在这样的场景中，预测的词和提供的信息之间位置间隔是非常小的，如下图所示，RNN可以捕捉到先前的信息。然而，针对复杂场景，我们有一句话"I grew up in France… I speak fluent French"，"Fr

小叮当爱咖啡

RNN深度学习案例：LSTM火灾温度预测本文为为🔗365天深度学习训练营内部文章原作者：K同学啊总结：捕捉时间序列中的长期依赖性处理不规则的时间间隔和噪声

拓端研究室TRL

Python注意力机制Attention下CNN-LSTM-ARIMA混合模型预测中国银行股票价格|附数据代码...全文链接：https://tecdat.cn/?p=38195股票市场在经济发展中占据重要地位。由于股票的高回报特性，股票市场吸引了越来越多机构和投资者的关注。然而，由于股票市场的复杂波动性，有时会给机构或投资者带来巨大损失。考虑到股票市场的风险，对股价变动的研究与预测能够为投资者规避风险。传统的时间序列模型ARIMA无法描述非线性时间序列，并且在建模前需要满足诸多条件，在股票预测中无法取得显著成果（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

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深度学习之 LSTMRNN在处理长期依赖（时间序列上距离较远的节点）时会遇到巨大的困难，因为计算距离较远的节点之间的联系时会涉及雅可比矩阵的多次相乘，会造成梯度消失或者梯度膨胀的现象。为了解决该问题，研究人员提出了许多解决办法，例如ESN（Echo State Network），增加有漏单元（Leaky Units）等等。其中最成功应用最广泛的就是门限RNN（Gated RNN），而LSTM就是门限RNN中最著名的一种。有漏单元通过设计连接间的权重系数，从而允许RNN累积距离较远节点间的长期联系；而门限RNN则泛化了这样的思