LSTM
An improved LSTM-based model for identifying high working intensity load segments of the tractor load spectrum
一区top Computers and Electronics in Agriculture 题目： “基于改进 lstm 的拖拉机载荷谱高工作强度载荷段识别模型” (pdf) “An improved LSTM-based model for identifying high working in ......
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
Early lameness detection in dairy cattle based on wearable gait analysis using semi-supervised LSTM-Autoencoder
一区top Computers and Electronics in Agriculture 题目：“基于半监督 LSTM-自动编码器可穿戴步态分析的奶牛早期跛行检测” (Zhang 等, 2023, p. 1) (pdf) “Early lameness detection in dairy ca ......
大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码
本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为 ......
[NLP复习笔记] RNN、LSTM
1. RNN 1.1 RNN 简介 循环神经网络（\(\text{Recurrent Neural Network}\)，简称 \(\text{RNN}\)）是一种用于处理序列数据的神经网络。其核心思想是使用循环结构来保持一个内部状态，这个状态理论上可以捕获到目前为止的全部信息流。\(\text{R ......
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
LSTM及GRU整理。
LSTM \[I_t=\sigma(X_tW_{xi}+H_{t-1}W_{hi}+b_i)\\ F_t=\sigma(X_tW_{xf}+H_{t-1}W_{hf}+b_f)\\ O_t=\sigma(X_tW_{xo}+H_{t-1}W_{ho}+b_o)\\ \bar{C_t}=tanh(X_ ......
基于LSTM的股票价格预测模型【附源码】
导语 本文介绍了LSTM的相关内容和在股票价格预测上的应用。 LSTM的股票价格预测 LSTM(Long Short Term Memory)是一种 特殊的RNN类型，同其他的RNNs相比可以更加方便地学习长期依赖关系，因此有很多人试图将其应用于 时间序列的预测问题 上。 汇丰银行全球资产管理开发副 ......
论文：Predicting the performance of green stormwater infrastructure using multivariate long short-term memory (LSTM) neural network
题目“Predicting the performance of green stormwater infrastructure using multivariate long short-term memory (LSTM) neural network” (Al Mehedi 等, 2023, ......
论文：Multistep ahead prediction of temperature and humidity in solar greenhouse based on FAM-LSTM model
Multistep ahead prediction of temperature and humidity in solar greenhouse based on FAM-LSTM model 基于 FAM-LSTM 模型的日光温室温湿度多步提前预测 题目：“Multistep ahead pr ......
Multivariate time series classification pytorch lstm
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 生成示例数据 np.ran ......
PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn?p=26519 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题：预测天然气价格，预测范围为 10 天。“进入”时间步长也设置为 10 天。) 只需要 10 天来推断 ......
机器学习——长短期记忆网络（LSTM）
长期以来，隐变量模型存在着长期信息保存和短期输入缺失的问题。 解决这一问题的最早方法之一是长短期存储器（long short-term memory，LSTM）(Hochreiter and Schmidhuber, 1997)。 它有许多与门控循环单元（ 9.1节）一样的属性。 有趣的是，长短期记 ......
基于LSTM深度学习网络的时间序列分析matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门设计用于处理序列数据。LSTM网络通过记忆单元和门控机制来捕捉时间序列中的长期依赖关系，避免了传统RNN中的梯度消失问题。LSTM的核心原理包括三种门控：输入门（i ......
除了注意力机制，以下是一些可以集成到LSTM模型中的其他模块：
我明白了，你说的是将模块集成到LSTM中以预测土壤湿度。除了注意力机制，以下是一些可以集成到LSTM模型中的其他模块： 卷积神经网络 (CNN)：在LSTM之前添加卷积层，用于提取土壤湿度数据中的时空特征。 卷积-递归神经网络 (ConvLSTM)：ConvLSTM结合了卷积和循环结构，适用于处理时 ......
基于GRU门控循环网络的时间序列预测matlab仿真,对比LSTM网络
1.算法运行效果图预览 LSTM: GRU 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是一种用于序列建模和预测的递归神经网络（RNN）变体。GRU通过引入门控机制，克服了传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题， ......
聊聊RNN&LSTM
RNN 用于解决输入数据为，序列到序列(时间序列)数据，不能在传统的前馈神经网络(FNN)很好应用的问题。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度，即输入内容的上下文关联性强。 整体结构 x、o为向量，分别表示输入层、输出层的值；U、V为权重矩 ......
m基于GA-LSTM遗传优化长短期记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于GA-LSTM遗传优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法是一种结合了遗传算法（GA）和长短时记忆网络（LSTM）的混合模型，用于预测电力负荷数据。该算法通过遗传算法优化LSTM模型的超参数，以提高模型的预测性能。下 ......
解密长短时记忆网络（LSTM）：从理论到PyTorch实战演示
本文深入探讨了长短时记忆网络（LSTM）的核心概念、结构与数学原理，对LSTM与GRU的差异进行了对比，并通过逻辑分析阐述了LSTM的工作原理。文章还详细演示了如何使用PyTorch构建和训练LSTM模型，并突出了LSTM在实际应用中的优势。 关注TechLead，分享AI与云服务技术的全维度知识。 ......
LSTM-CRF模型详解和Pytorch代码实现
在快速发展的自然语言处理领域，Transformers 已经成为主导模型，在广泛的序列建模任务中表现出卓越的性能，包括词性标记、命名实体识别和分块。在Transformers之前，条件随机场(CRFs)是序列建模的首选工具，特别是线性链CRFs，它将序列建模为有向图，而CRFs更普遍地可以用于任意图 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.2 长短期记忆网络（LSTM）
解决隐变量模型长期信息保存和短期输入缺失问题的最早方法之一是长短期存储器（long short-term memory，LSTM）。它与门控循环单元有许多一样的属性。长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些，却比门控循环单元早诞生了近 20 年。 9.2.1 门控记忆元 为了记录附加的信息，长 ......
GRLSTM：基于图的残差LSTM轨迹相似性计算《GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM》(知识图谱嵌入、图神经网络、残差网络、点融合图、多头图注意力网络GAT、残差LSTM、点感知损失函数(图的点损失函数、轨迹的点损失函数))
2023年10月18日，14:14。 来不及了，这一篇还是看的翻译。 论文：GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM(需要工具才能访问) Github： AAAI 2023的论文。 摘要 轨迹相似 ......
在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=8145 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 顾名思义，时间序列数据是一种随时间变化的数据类型。例如，24小时内的温度，一个月内各种产品的价格，一年中特定公司的股票价格 诸如长期短期记忆网络（LSTM）之类的高级深 ......
学习笔记420—【译】理解LSTM（通俗易懂版）
【译】理解LSTM（通俗易懂版） 循环神经网络（Recurrent Neural Networks） 人对一个问题的思考不会完全从头开始。比如你在阅读本片文章的时，你会根据之前理解过的信息来理解下面看到的文字。在理解当前文字的时候，你并不会忘记之前看过的文字，从头思考当前文字的含义。 传统的神经网络 ......
模型转onnx遇到问题，报错 1. _thnn_fused_lstm_cell ， 2._thnn_fused_gru_cell， 3. Exporting the operator numpy_T to ONNX opset version 11 is not supported.
目录GRULSTMExporting the operator numpy_T to ONNX opset version 11 is not supported RuntimeError: Exporting the operator _thnn_fused_lstm_cell to ONNX o ......
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为 ......
PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn?p=26519 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题：预测天然气价格，预测范围为 10 天。“进入”时间步长也设置为 10 天。) 只需要 10 天来推断 ......