精华内容
下载资源
问答
  • LSTM模型

    2020-08-22 14:26:29
    LSTM模型 一:简介: LSTM模型,是循环神经网络的一种变体,可以很有效的解决简单循环神经网络的梯度爆炸或消失问题。 二:优缺点: 优点:改善了RNN中存在的长期依赖问题;LSTM的表现通常比时间递归神经网络及隐...

    LSTM模型

    一:简介:
    LSTM模型,是循环神经网络的一种变体,可以很有效的解决简单循环神经网络的梯度爆炸或消失问题。

    二:优缺点:
    优点:改善了RNN中存在的长期依赖问题;LSTM的表现通常比时间递归神经网络及隐马尔科夫模型(HMM)更好;作为非线性模型,LSTM可作为复杂的非线性单元用于构造更大型深度神经网络。
    缺点:一个缺点是RNN的梯度问题在LSTM及其变种里面得到了一定程度的解决,但还是不够。它可以处理100个量级的序列,而对于1000个量级,或者更长的序列则依然会显得很棘手;另一个缺点是每一个LSTM的cell里面都意味着有4个全连接层(MLP),如果LSTM的时间跨度很大,并且网络又很深,这个计算量会很大,很耗时。

    三:代码实现

    from keras.datasets import mnist
    #加载数据
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
    print('x_train.shape:',x_train.shape)
    print('x_test.shape:',x_test.shape)
    输出:
    ('x_train.shape:', (60000, 28, 28))
    ('x_test.shape:', (10000, 28, 28))
    #时间序列数量
    n_step = 28
    #每次输入的维度
    n_input = 28
    #分类类别数
    n_classes = 10
    #将数据转为28*28的数据(n_samples,height,width)
    x_train = x_train.reshape(-1, n_step, n_input)
    x_test = x_test.reshape(-1, n_step, n_input)
    x_train = x_train.astype('float32')
    x_test = x_test.astype('float32')
    #标准化数据,因为像素值在0-255之间,所以除以255后数值在0-1之间
    x_train /= 255
    x_test /= 255
    #y_train,y_test 进行 one-hot-encoding,label为0-9的数字,所以一共10类
    y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, n_classes)
    y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, n_classes)
    #时间序列数量
    n_step = 28
    #每次输入的维度
    n_input = 28
    #分类类别数
    n_classes = 10
    #将数据转为28*28的数据(n_samples,height,width)
    x_train = x_train.reshape(-1, n_step, n_input)
    x_test = x_test.reshape(-1, n_step, n_input)
    x_train = x_train.astype('float32')
    x_test = x_test.astype('float32')
    #标准化数据,因为像素值在0-255之间,所以除以255后数值在0-1之间
    x_train /= 255
    x_test /= 255
    #y_train,y_test 进行 one-hot-encoding,label为0-9的数字,所以一共10类
    y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, n_classes)
    y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, n_classes)
    from keras import Sequential
    from keras.layers import LSTM,Dense, Activation
    from keras import optimizers
    #使用Sequential,简单搭建lstm模型
    model = Sequential()
    #这个网络中,我们采用LSTM+Dense 层+激活层,优化函数采用Adam,
    #损失函数采用交叉熵,评估采用正确率。
    #学习率
    learning_rate = 0.001
    #每次处理的数量
    batch_size = 28
    #循环次数
    epochs = 20
    #神经元的数量
    n_lstm_out = 128
    #LSTM层
    model.add(LSTM(
            units = n_lstm_out,
            input_shape = (n_step, n_input)))
    #全连接层          
    model.add(Dense(units = n_classes))
    #激活层
    model.add(Activation('softmax'))
    #查看各层的基本信息
    model.summary()
    # 编译
    model.compile(
        optimizer = optimizers.Adam(lr = learning_rate),
        loss = 'categorical_crossentropy',
        metrics = ['accuracy'])
    #训练
    model.fit(x_train, y_train, 
              epochs = epochs, 
              batch_size= batch_size, 
              verbose = 1, 
              validation_data = (x_test,y_test))
    #评估
    score = model.evaluate(x_test, y_test, 
                           batch_size = batch_size, 
                           verbose = 1)
    print('loss:',score[0])
    print('acc:',score[1])
    展开全文
  • LSTM模型详解

    万次阅读 多人点赞 2018-03-08 15:37:47
    (一)LSTM模型理解1.长短期记忆模型(long-short term memory)是一种特殊的RNN模型,是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的;在传统的RNN中,训练算法使用的是BPTT,当时间比较长时,需要回传的残差会指数下降...

    (一)LSTM模型理解

    1.长短期记忆模型(long-short term memory)是一种特殊的RNN模型,是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的;在传统的RNN中,训练算法使用的是BPTT,当时间比较长时,需要回传的残差会指数下降,导致网络权重更新缓慢,无法体现出RNN的长期记忆的效果,因此需要一个存储单元来存储记忆,因此LSTM模型被提出;

    2.下面两个图可以看出RNN与LSTM的区别:

    (1)RNN


    (2)LSTM


    PS:

    (1)部分图形含义如下:


    (2)RNN与LSTM最大的区别在于LSTM中最顶层多了一条名为“cell state”的信息传送带,其实也就是信息记忆的地方;

    3.LSTM的核心思想:

    (1)理解LSTM的核心是“cell state”,暂且名为细胞状态,也就是上述图中最顶的传送线,如下:


    (2)cell state也可以理解为传送带,个人理解其实就是整个模型中的记忆空间,随着时间而变化的,当然,传送带本身是无法控制哪些信息是否被记忆,起控制作用的是下面将讲述的控制门(gate);

    (3)控制门的结构如下:主要由一个sigmoid函数跟点乘操作组成;sigmoid函数的值为0-1之间,点乘操作决定多少信息可以传送过去,当为0时,不传送,当为1时,全部传送;

    (4)LSTM中有3个控制门:输入门,输出门,记忆门;

    4.LSTM工作原理:

    (1)forget gate:选择忘记过去某些信息:


    (2)input gate:记忆现在的某些信息:


    (3)将过去与现在的记忆进行合并:


    (4)output gate:输出


    PS:以上是标准的LSTM的结构,实际应用中常常根据需要进行稍微改善;

    5.LSTM的改善

    (1)peephole connections:为每个门的输入增加一个cell state的信号


    (2)coupled forget and input gates:合并忘记门与输入门

    (二)LSTM模型推导


    1.LSTM模型的思想是将RNN中的每个隐藏单元换成了具有记忆功能的cell(如上图所示),其余的跟RNN一样;

    2.每个cell的组成如下:

    (1)输入节点(gc):与RNN中的一样,接受上一个时刻点的隐藏节点的输出以及当前的输入作为输入,然后通过一个tanh的激活函数;

    (2)输入门(ic):起控制输入信息的作用,门的输入为上一个时刻点的隐藏节点的输出以及当前的输入,激活函数为sigmoid(原因为sigmoid的输出为0-1之间,将输入门的输出与输入节点的输出相乘可以起控制信息量的作用);

    (3)内部状态节点(sc):输入为被输入门过滤后的当前输入以及前一时间点的内部状态节点输出,如图中公式;

    (4)忘记门(fc):起控制内部状态信息的作用,门的输入为上一个时刻点的隐藏节点的输出以及当前的输入,激活函数为sigmoid(原因为sigmoid的输出为0-1之间,将内部状态节点的输出与忘记门的输出相乘可以起控制信息量的作用);

    (5)输出门(oc):起控制输出信息的作用,门的输入为上一个时刻点的隐藏节点的输出以及当前的输入,激活函数为sigmoid(原因为sigmoid的输出为0-1之间,将输出门的输出与内部状态节点的输出相乘可以起控制信息量的作用);

    3.LSTM层的计算可以表示如下(若干个cell组成一个LSTM层):


    PS:公式1 中的Wih应改为Wgh;圆圈表示点乘;

    4.具有2个cell的LSTM模型如下:

    展开全文
  • 基于TensorFlow的lstm模型,多维时序数据预测,可自行修改网络参数。
  • 5.3 LSTM模型

    2020-05-17 21:37:21
    3 LSTM模型 学习目标: 了解LSTM内部结构及计算公式. 掌握Pytorch中LSTM工具的使用. 了解LSTM的优势与缺点. LSTM(Long Short-Term Memory)也称长短时记忆结构, 它是传统RNN的变体, ...

    3 LSTM模型


    • 学习目标:
      • 了解LSTM内部结构及计算公式.
      • 掌握Pytorch中LSTM工具的使用.
      • 了解LSTM的优势与缺点.

    • LSTM(Long Short-Term Memory)也称长短时记忆结构, 它是传统RNN的变体, 与经典RNN相比能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象. 同时LSTM的结构更复杂, 它的核心结构可以分为四个部分去解析:
      • 遗忘门
      • 输入门
      • 细胞状态
      • 输出门

    • 3.1 LSTM的内部结构图:


    • 结构解释图:

    •    多个隐藏层

     


    • 3.1.1 遗忘门部分结构图与计算公式:


    • 3.1.2 遗忘门结构分析:
      • 与传统RNN的内部结构计算非常相似, 首先将当前时间步输入x(t)与上一个时间步隐含状态h(t-1)拼接, 得到[x(t), h(t-1)], 然后通过一个全连接层做变换, 最后通过sigmoid函数进行激活得到f(t), 我们可以将f(t)看作是门值, 好比一扇门开合的大小程度, 门值都将作用在通过该扇门的张量, 遗忘门门值将作用的上一层的细胞状态上, 代表遗忘过去的多少信息, 又因为遗忘门门值是由x(t), h(t-1)计算得来的, 因此整个公式意味着根据当前时间步输入和上一个时间步隐含状态h(t-1)来决定遗忘多少上一层的细胞状态所携带的过往信息.

    • 遗忘门内部结构过程演示:


    • 3.1.3 激活函数sigmiod的作用:
      • 用于帮助调节流经网络的值, sigmoid函数将值压缩在0和1之间.


    • 3.2 输入门部分结构图与计算公式:


    • 3.2.1 输入门结构分析:
      • 我们看到输入门的计算公式有两个, 第一个就是产生输入门门值的公式, 它和遗忘门公式几乎相同, 区别只是在于它们之后要作用的目标上. 这个公式意味着输入信息有多少需要进行过滤. 输入门的第二个公式是与传统RNN的内部结构计算相同. 对于LSTM来讲, 它得到的是当前的细胞状态, 而不是像经典RNN一样得到的是隐含状态.

    • 输入门内部结构过程演示:


    • 3.3 细胞状态更新图与计算公式:


    • 3.3.1 细胞状态更新分析:
      • 细胞更新的结构与计算公式非常容易理解, 这里没有全连接层, 只是将刚刚得到的遗忘门门值与上一个时间步得到的C(t-1)相乘, 再加上输入门门值与当前时间步得到的未更新C(t)相乘的结果. 最终得到更新后的C(t)作为下一个时间步输入的一部分. 整个细胞状态更新过程就是对遗忘门和输入门的应用.

    • 细胞状态更新过程演示:


    • 3.4 输出门部分结构图与计算公式:


    • 3.4.1 输出门结构分析:
      • 输出门部分的公式也是两个, 第一个即是计算输出门的门值, 它和遗忘门,输入门计算方式相同. 第二个即是使用这个门值产生隐含状态h(t), 他将作用在更新后的细胞状态C(t)上, 并做tanh激活, 最终得到h(t)作为下一时间步输入的一部分. 整个输出门的过程, 就是为了产生隐含状态h(t).

    • 输出门内部结构过程演示:


    • 3.5 什么是Bi-LSTM ?
      • Bi-LSTM即双向LSTM, 它没有改变LSTM本身任何的内部结构, 只是将LSTM应用两次且方向不同, 再将两次得到的LSTM结果进行拼接作为最终输出.


    • 3.5.1 Bi-LSTM结构分析:
      • 我们看到图中对"我爱中国"这句话或者叫这个输入序列, 进行了从左到右和从右到左两次LSTM处理, 将得到的结果张量进行了拼接作为最终输出. 这种结构能够捕捉语言语法中一些特定的前置或后置特征, 增强语义关联,但是模型参数和计算复杂度也随之增加了一倍, 一般需要对语料和计算资源进行评估后决定是否使用该结构.

    • 3.5.2 Pytorch中LSTM工具的使用:
      • 位置: 在torch.nn工具包之中, 通过torch.nn.LSTM可调用.

    • nn.LSTM类初始化主要参数解释:
      • input_size: 输入张量x中特征维度的大小.
      • hidden_size: 隐层张量h中特征维度的大小.
      • num_layers: 隐含层的数量.
      • nonlinearity: 激活函数的选择, 默认是tanh.
      • bidirectional: 是否选择使用双向LSTM, 如果为True, 则使用; 默认不使用.

    • nn.LSTM类实例化对象主要参数解释:
      • input: 输入张量x.
      • h0: 初始化的隐层张量h.
      • c0: 初始化的细胞状态张量c.

    • nn.LSTM使用示例:
    >>> import torch.nn as nn
    >>> import torch
    >>> rnn = nn.LSTM(5, 6, 2)
    >>> input = torch.randn(1, 3, 5)
    >>> h0 = torch.randn(2, 3, 6)
    >>> c0 = torch.randn(2, 3, 6)
    >>> output, (hn, cn) = rnn(input, (h0, c0))
    >>> output
    tensor([[[ 0.0447, -0.0335, 0.1454, 0.0438, 0.0865, 0.0416],
    [ 0.0105, 0.1923, 0.5507, -0.1742, 0.1569, -0.0548],
    [-0.1186, 0.1835, -0.0022, -0.1388, -0.0877, -0.4007]]],
    grad_fn=<StackBackward>)
    >>> hn
    tensor([[[ 0.4647, -0.2364, 0.0645, -0.3996, -0.0500, -0.0152],
    [ 0.3852, 0.0704, 0.2103, -0.2524, 0.0243, 0.0477],
    [ 0.2571, 0.0608, 0.2322, 0.1815, -0.0513, -0.0291]],
     
    [[ 0.0447, -0.0335, 0.1454, 0.0438, 0.0865, 0.0416],
    [ 0.0105, 0.1923, 0.5507, -0.1742, 0.1569, -0.0548],
    [-0.1186, 0.1835, -0.0022, -0.1388, -0.0877, -0.4007]]],
    grad_fn=<StackBackward>)
    >>> cn
    tensor([[[ 0.8083, -0.5500, 0.1009, -0.5806, -0.0668, -0.1161],
    [ 0.7438, 0.0957, 0.5509, -0.7725, 0.0824, 0.0626],
    [ 0.3131, 0.0920, 0.8359, 0.9187, -0.4826, -0.0717]],
     
    [[ 0.1240, -0.0526, 0.3035, 0.1099, 0.5915, 0.0828],
    [ 0.0203, 0.8367, 0.9832, -0.4454, 0.3917, -0.1983],
    [-0.2976, 0.7764, -0.0074, -0.1965, -0.1343, -0.6683]]],
    grad_fn=<StackBackward>)

    • 3.5.3 LSTM优势:
      • LSTM的门结构能够有效减缓长序列问题中可能出现的梯度消失或爆炸, 虽然并不能杜绝这种现象, 但在更长的序列问题上表现优于传统RNN.

    • 3.5.4 LSTM缺点:
      • 由于内部结构相对较复杂, 因此训练效率在同等算力下较传统RNN低很多.









    • 小节总结:
      • LSTM(Long Short-Term Memory)也称长短时记忆结构, 它是传统RNN的变体, 与经典RNN相比能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象. 同时LSTM的结构更复杂, 它的核心结构可以分为四个部分去解析:
        • 遗忘门
        • 输入门
        • 细胞状态
        • 输出门
      • 遗忘门结构分析:
        • 与传统RNN的内部结构计算非常相似, 首先将当前时间步输入x(t)与上一个时间步隐含状态h(t-1)拼接, 得到[x(t), h(t-1)], 然后通过一个全连接层做变换, 最后通过sigmoid函数进行激活得到f(t), 我们可以将f(t)看作是门值, 好比一扇门开合的大小程度, 门值都将作用在通过该扇门的张量, 遗忘门门值将作用的上一层的细胞状态上, 代表遗忘过去的多少信息, 又因为遗忘门门值是由x(t), h(t-1)计算得来的, 因此整个公式意味着根据当前时间步输入和上一个时间步隐含状态h(t-1)来决定遗忘多少上一层的细胞状态所携带的过往信息.
      • 输入门结构分析:
        • 我们看到输入门的计算公式有两个, 第一个就是产生输入门门值的公式, 它和遗忘门公式几乎相同, 区别只是在于它们之后要作用的目标上. 这个公式意味着输入信息有多少需要进行过滤. 输入门的第二个公式是与传统RNN的内部结构计算相同. 对于LSTM来讲, 它得到的是当前的细胞状态, 而不是像经典RNN一样得到的是隐含状态.
      • 细胞状态更新分析:
        • 细胞更新的结构与计算公式非常容易理解, 这里没有全连接层, 只是将刚刚得到的遗忘门门值与上一个时间步得到的C(t-1)相乘, 再加上输入门门值与当前时间步得到的未更新C(t)相乘的结果. 最终得到更新后的C(t)作为下一个时间步输入的一部分. 整个细胞状态更新过程就是对遗忘门和输入门的应用.
      • 输出门结构分析:
        • 输出门部分的公式也是两个, 第一个即是计算输出门的门值, 它和遗忘门,输入门计算方式相同. 第二个即是使用这个门值产生隐含状态h(t), 他将作用在更新后的细胞状态C(t)上, 并做tanh激活, 最终得到h(t)作为下一时间步输入的一部分. 整个输出门的过程, 就是为了产生隐含状态h(t).
      • 什么是Bi-LSTM ?
        • Bi-LSTM即双向LSTM, 它没有改变LSTM本身任何的内部结构, 只是将LSTM应用两次且方向不同, 再将两次得到的LSTM结果进行拼接作为最终输出.
      • Pytorch中LSTM工具的使用:
        • 位置: 在torch.nn工具包之中, 通过torch.nn.LSTM可调用.
      • LSTM优势:
        • LSTM的门结构能够有效减缓长序列问题中可能出现的梯度消失或爆炸, 虽然并不能杜绝这种现象, 但在更长的序列问题上表现优于传统RNN.
      • LSTM缺点:
        • 由于内部结构相对较复杂, 因此训练效率在同等算力下较传统RNN低很多.



     
     
    展开全文
  • 创建LSTM模型

    2020-03-28 14:22:07
    二 创建LSTM模型 class RNN(nn.Module):  def __init__(self):  super(RNN,self).__init__() #面向对象中的继承  self.lstm = nn.LSTM(2,6,2) #输入数据2个特征维度,6个隐藏层维度,2个LSTM串联,第二个LSTM...

     文章的最下方有代码哦 O(∩_∩)O 

    【 深度学习:理解序列模型 RNN 和 LSTM 】Understanding RNN and LSTM(英文字幕)

     

     

    二 创建LSTM模型 

    class RNN(nn.Module):
      def __init__(self):
        super(RNN,self).__init__() #面向对象中的继承
        self.lstm = nn.LSTM(2,6,2) #输入数据2个特征维度,6个隐藏层维度,2个LSTM串联,第二个LSTM接收第一个的计算结果
        self.out = nn.Linear(6,1) #线性拟合,接收数据的维度为6,输出数据的维度为1
    
      def forward(self,x):
        x1,_ = self.lstm(x)
        a,b,c = x1.shape
        out = self.out(x1.view(-1,c)) #因为线性层输入的是个二维数据,所以此处应该将lstm输出的三维数据x1调整成二维数据,最后的特征维度不能变
        out1 = out.view(a,b,-1) #因为是循环神经网络,最后的时候要把二维的out调整成三维数据,下一次循环使用
        return out1
    
     rnn = RNN()
    
    #参数寻优,计算损失函数
    
    optimizer = torch.optim.Adam(rnn.parameters(),lr = 0.02)
    loss_func = nn.MSELoss()

     

    原始数据

    时间序列问题: 时间的那一列是不代入训练或者测试的,所以时间列可以删除。是用前几行的预测下一行的。

    通俗点[1,2,3,4,5,6,7],可以通过1,2,3预测出4,。然后2,3,4预测出5.训练的时候跟时间列没关系

    df1 = pd.read_excel(r'D:\Personal\cs3h.xlsx')

    一  数据准备

    datas = df1.values
    
    #归一化处理,这一步必不可少,不然后面训练数据误差会很大,模型没法用
    max_value = np.max(datas)
    min_value = np.min(datas)
    scalar = max_value - min_value
    datas = list(map(lambda x: x / scalar, datas))
    
    #数据集和目标值赋值,dataset为数据,look_back为以几行数据为特征维度数量
    
    def creat_dataset(dataset,look_back):
      data_x = []
      data_y = []
      for i in range(len(dataset)-look_back):
        data_x.append(dataset[i:i+look_back])
        data_y.append(dataset[i+look_back])
      return np.asarray(data_x), np.asarray(data_y) #转为ndarray数据
    
    #以2为特征维度,得到数据集
    dataX, dataY = creat_dataset(datas,2)
    
    train_size = int(len(dataX)*0.7)
    
    x_train = dataX[:train_size] #训练数据
    y_train = dataY[:train_size] #训练数据目标值
    
    x_train = x_train.reshape(-1, 1, 2) #将训练数据调整成pytorch中lstm算法的输入维度
    y_train = y_train.reshape(-1, 1, 1)  #将目标值调整成pytorch中lstm算法的输出维度
    
    #将ndarray数据转换为张量,因为pytorch用的数据类型是张量
    x_train = torch.from_numpy(x_train)
    y_train = torch.from_numpy(y_train)

    三 训练模型 

    for i in range(1000):
      var_x = Variable(x_train).type(torch.FloatTensor)
      var_y = Variable(y_train).type(torch.FloatTensor)
      out = rnn(var_x)
      loss = loss_func(out,var_y)
      optimizer.zero_grad()
      loss.backward()
      optimizer.step()
      if (i+1)%100==0:
        print('Epoch:{}, Loss:{:.5f}'.format(i+1, loss.item()))

     

    四 模型测试

    #准备测试数据
    dataX1 = dataX.reshape(-1,1,2)
    dataX2 = torch.from_numpy(dataX1)
    var_dataX = Variable(dataX2).type(torch.FloatTensor)
    
    pred = rnn(var_dataX)
    pred_test = pred.view(-1).data.numpy()  #转换成一维的ndarray数据,这是预测值; dataY为真实值

     

     

     

    展开全文
  • 深度学习在自然语言处理中的应用,Tensorflow下构建LSTM模型进行序列化标注
  • lstm时间序列预测模型 时间序列-LSTM模型 (Time Series - LSTM Model) Advertisements 广告 Previous Page 上一页 Next Page 下一页 Now, we are familiar with statistical modelling on time series...
  • LSTM模型理解

    千次阅读 2019-02-11 23:01:26
    LSTM模型 之前一直想要了解一下LSTM模型的想法,看到一些介绍,说里面的各种门,遗忘门,输入门,输出门,是模拟电路的,然后自己就一直很莫名其妙,怎么还有电路什么的,然后就各种一直看不懂。。。现在回过头来...
  • TensorFlow2.0之GRU模型、LSTM模型
  • LSTM模型介绍

    千次阅读 2019-04-29 17:55:30
    LSTM模型,是循环神经网络的一种变体,可以很有效的解决简单循环神经网络的梯度爆炸或消失问题。 新的内部状态LSTM网络引入一个新的内部状态Ct专门进行线性的循环信息传递,同时(非线性)输出信息给隐藏层的外部...
  • 基于LSTM模型的Android应用行为一致性检测
  • 最近在学习LSTM应用在时间序列的预测上,但是遇到一个很大的问题就是LSTM在传统BP网络上加上时间步后,其结构就很难理解了,同时其输入输出数据格式也很难理解,网络上有很多介绍LSTM结构的文章,但是都不直观,对...
  • 因此,为了解决这个问题,**长短时记忆(LSTM)**结构诞生了。与其说长短时记忆是一种循环神经网络,倒不如说是一个加强版的组件被放在了循环神经网络中。具体地说, 就是把循环神经网络中隐含层的小圆圈换成长短时...
  • LSTM 是深度学习中的一种常见的循环神经模型。本课程教会学员使用TensorFlow搭建LSTM模型完成写诗实战训练!
  • LSTM模型学习

    2018-12-06 21:23:37
    基于python3.6实现的,Keras相关资源:LSTM预测模型训练,IMDB数据加载,国际旅行人数预测,IMDB影评分类预测,数据标准化,模型保存到本地,从本地加载训练好的模型,plt图形绘制,以及IMDB数据和国际旅行人数...
  • LSTM模型的输入参数问题(Keras) https://zhuanlan.zhihu.com/p/121715190 基于时间序列的LSTM的数据格式是怎么样? 我现在在做一个LSTM做一个预测值,不知道该传什么格式的数据给X,把数据集弄成什么样子能传。...
  • 大家好,欢迎关注我的CSDN博客,我是【沂水寒城】,搜索https://yishuihancheng.blog.csdn.net 即可查看我的博客专栏文章,谢谢 ...今天我们简单地实现基于LSTM模型来对多个变量的数据进行建模预测,在简单地预测...
  • 一种关注频率信息的时间序列模型:EMD-LSTM模型,方晓晨,雷钦礼,LSTM以其可以扑捉到时序数据内部长期的依赖关系在许多时间序列建模额领域里取得了极大的成功,但是它不能清晰地刻画出时序数据不�
  • LSTM模型相关知识

    2018-04-20 18:50:15
    知识链接:如何判断lstm模型中的过拟合和欠拟合等情况:点击打开链接
  • grid lstm模型简介

    千次阅读 2018-08-21 18:26:39
    理论介绍 主要通过论文《Grid Long short-Term Memory》。 grid LSTM沿着任何或所有维度(包括网络深度)部署cell。 一个Grid LSTM网络的block有N个hidden vector...标准的lstm模型的计算公式如下: 源码介绍...
  • tensorflow2.0 基于LSTM模型的文本生成

    千次阅读 2020-11-11 15:29:53
    基于LSTM模型的唐诗文本生成实验背景实验数据下载LSTM模型分析实验过程文本预处理编解码模型LSTM模型设置实验代码实验结果总结 实验背景   在自然语言处理(NLP)领域,大多对话机器人的对话形成都会采用基于语料...
  • 自己复写的LSTM模型,用来生成文本。 #目标: 输入:一个一个的字母,要求,机器能够做到,给定一个字母,自己决定下一个是什么。
  • Pytorch《LSTM模型

    2020-10-13 17:19:15
    这里定义的LSTM模型是用了三层深度模型,双向的,输出层增加了线性转换。 完整代码如下: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision from torchvision import transforms...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 5,925
精华内容 2,370
关键字:

lstm模型