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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

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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。

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。

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强推未发表！3D图！Transformer-LSTM+NSGAII工艺参数优化、工程设计优化！1.Transformer-LSTM+NSGAII多目标优化算法，工艺参数优化、工程设计优化！（Matlab完整源码和数据） Transformer-LSTM模型的架构：输入层：多个变量作为输入，形成一个多维输入张量。Transformer编码器：该编码器由多个Transformer编码器层组成，每个编码器层包含多头注意力机制和前馈网络。编码器层用于学习变量之间的关系。LSTM层：在Transformer编码器之后，将输出序列输入到LSTM层中。LSTM层用于处理序列，记忆先前的状态，并生成隐藏状态序列。

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【机器学习实战入门】使用LSTM机器学习预测股票价格机器学习在股票价格预测中有重要的应用。在这个机器学习项目中，我们将讨论如何预测股票的收益。这是一个非常复杂的任务，充满了不确定性。我们将会把这个项目分成两部分进行开发：

深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)前言数据位实验数据，数据是定时收集的：时间是每隔固定时间收集的，故有用特征为：温度、CO、Soot当我看到相关性为1的时候，我也惊呆了，后面查看了统计量，还是没发现出来，但是看上面的可视化图展示，我信了，随着温度升高，CO化碳、Soot浓度一起升高，这个也符合火灾的场景，数据没啥问题。

深度学习基础--GRU学习笔记(李沐《动手学习深度学习》)前言门控循环单元(GRU)是一种循环神经网络(RNN)的变体，我为了解决RNN在处理长时间序列数据的时候容易出现的梯度消失和梯度爆炸的问题，

机器学习实战33-LSTM+随机森林模型在股票价格走势预测与买卖点分类中的应用大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下机器学习实战33-LSTM+随机森林模型在股票价格走势预测与买卖点分类中的应用。对于LSTM+随机森林模型的融合应用，我们选择股票价格走势预测与买卖点分类作为应用场景。股票市场数据丰富且对投资者具有实际价值，同时该场景包含了时间序列预测（预测未来股票价格）和分类（判断股票涨跌）两个子任务，可以充分展示LSTM（长短期记忆网络）在时间序列预测方面的优势以及随机森林在分类任务中的强大性能。

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[文献精汇]使用 LSTM Networks 的均值回归交易策略[介绍]([文献精汇]使用 LSTM Networks 的均值回归交易策略如何将均值回归理论与 LSTM 神经网络相结合，以创建一个交易策略。将讨论数据预处理、模型训练、策略实施和性能评估，从而避免数据泄露并使用有效的风险管理。

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深度学习知识点：LSTM长短期记忆神经网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络(RNN)。原始的RNN在训练中，随着训练时间的加长以及网络层数的增多，很容易出现梯度爆炸或者梯度消失的问题，导致无法处理较长序列数据，从而无法获取长距离数据的信息。

第R4周：LSTM-火灾温度预测电脑环境：语言环境：Python 3.8.0(5948, 3)((5939, 8, 3), (5939, 1, 1))

ChatGPT入门之文本情绪识别：先了解LSTM如何处理文字序列想象这样一个任务：你希望训练一个模型，它能说出一段文字的情感是“正面”还是“负面”，比如：这就是一个典型的文本情感识别任务，而LSTM（长短期记忆网络）特别适合这种顺序依赖的数据。

行为分析：LSTM、3D CNN、SlowFast Networks。这三者的优缺点在行为分析任务中，**LSTM**、**3D CNN** 和 **SlowFast Networks** 是三种常用的深度学习模型。它们各有优缺点，适用于不同的场景和需求。以下是它们的详细对比：

PyTorch通过搭建LSTM网络，对MNIST手写数字数据集进行了训练和评估，实现了对手写数字的分类功能

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回归预测 | MATLAB实LSTM多输入单输出回归预测LSTM多输入单输出回归预测[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128267322?spm=1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128234920?spm=1001.2014.3001.5501

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Jurgen提出的Highway Networks：LSTM时间维方法应用到深度维假设我们有一个离散型随机变量 X X X，它表示掷一枚骰子得到的点数，求 X X X 的期望。E ( X ) = 1 ⋅ 1 6 + 2 ⋅ 1 6 + ⋯ + 6 ⋅ 1 6 = 3.5 E(X) = 1 \cdot \frac{1}{6} + 2 \cdot \frac{1}{6} + \cdots + 6 \cdot \frac{1}{6} = 3.5 E(X)=1⋅61+2⋅61+⋯+6⋅61=3.5

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涨点创新 | 基于 Informer-LSTM的并行预测模型时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较全是干货 | 数据集、学习资料、建模资源分享！

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基于GA遗传优化TCN-LSTM时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程(完整程序运行后无水印)

NLP自然语言处理——使用飞桨实现基于LSTM的情感分析任务说明：通过对电影评论历史数据分析，构建深度学习分类模型，最终完成对新的数据样本的识别分类。任务要求：运用神经网络算法，创建、训练、评估模型，完成对电影评论的情感分类任务。数据集说明： IMDB数据集包含来自互联网的50000条严重两极分化的评论，该数据被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论，训练集和测试集都包含50%的正面评价和50%的负面评价。

2024/12/29周报本周尝试建模运行对单污水处理厂使用粒子群算法进行优化的代码。此外，还阅读了一篇基于拥挤距离的动态多目标粒子群优化污水处理过程控制的文章，文章中针对污水处理过程能耗与出水水质之间的平衡问题，提出了一种基于拥挤距离的改进动态多目标粒子群优化算法（DMOPSO-CD）。该算法由优化模块和自组织模糊神经网络组成，提高了粒子的全局搜索能力。优化结果表明，在干旱、阴雨和暴雨天气下，污水处理EC分别降低了7.87%、6.28%和7.30%。