【从零开始学习深度学习】36. 门控循环神经网络之长短期记忆网络(LSTM)介绍、Pytorch实现LSTM并进行训练预测
1 长短期记忆介绍 LSTM 中引入了3个门,即输入门(input gate)、遗忘门(forget gate)和输出门(output gate),以及与隐藏状态形状相同的记忆细胞(某些文献把记忆细胞当成一种特殊的隐藏状态),从而记录额外的信息。 1.1 输入门、遗忘门和输出门 与门控循环单元中的重置门和更新门一样,如下图所示,长短期记忆的门的输入均为当前时间步输入Xt与...

深入解析xLSTM:LSTM架构的演进及PyTorch代码实现详解
xLSTM的新闻大家可能前几天都已经看过了,原作者提出更强的xLSTM,可以将LSTM扩展到数十亿参数规模,我们今天就来将其与原始的lstm进行一个详细的对比,然后再使用Pytorch实现一个简单的xLSTM。 xLSTM xLSTM 是对传统 LSTM 的一种扩展,它通过引入新的门控机制和记忆结构来改进 LSTM,旨在提高 LSTM 在处理大规模数据时的表现和扩展性。以下是 xLSTM 相...

在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测
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)之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式,因此可用于对数据的未来趋势进行预测。在本文中,您将看到如何使用LSTM算法使用时间序列数据进行将来的预测。 数据集和问题定义 让我们先导入所需的库,然...

PyTorch搭建RNN联合嵌入模型(LSTM GRU)实现视觉问答(VQA)实战(超详细 附数据集和源码)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、视觉问题简介视觉问答(VQA)是一种同时设计计算机视觉和自然语言处理的学习任务。简单来说,VQA就是对给定的图片进行问答,一个VQA系统以一张图片和一个关于这张图片形式自由,开放式的自然语言问题作为输入,生成一条自然语言答案作为输出,视觉问题系统综合运用到了目前的计算机视觉和自然语言处理的技术,并设计模型设计,实验,以及可视化。VQA问题的....

PyTorch搭建LSTM神经网络实现文本情感分析实战(附源码和数据集)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、文本情感分析简介文本情感分析是指利用自然语言处理和文本挖掘技术,对带有情感色彩的主观性文本进行分析,处理和抽取的过程。接下来主要实现情感分类,情感分类又称为情感倾向性分析,是指对给定的文本,识别其中主观性文本的倾向是肯定的还是否定的,或者说是正面的还是负面的,这是情感分析领域研究最多的内容。通常,网络中存在大量的主观性文本和客观性文本,客观性文....

时间序列pytorch搭建lstm用电量预测 完整代码数据
视频讲解:时间序列预测pytorch搭建lstm用电量预测_哔哩哔哩_bilibili效果演示:数据展示:完整代码数据:https://download.csdn.net/download/mqdlff_python/88393777# pip install openpyxl -

股票预测-基金预测 pytorch搭建LSTM网络 黄金价格预测实战
股票预测 LSTM:线性回归 Xgboost LSTM 预测黄金价格实战 完整代码数据视频讲解 可直接运行_哔哩哔哩_bilibili 完整代码:import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_....

PyTorch应用实战六:利用LSTM实现文本情感分类
实验环境python3.6 + pytorch1.8.0 + torchtext0.9.0 + nltkimport torch import torchtext import nltk print(torch.__version__) print(torchtext.__version__) print(nltk.__version__) 1.8.0 0.9.0 3.2.4 实验内容0.导入相....
长短时记忆网络(LSTM)完整实战: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。1. LSTM的背景人工神经网络的进化人工神经网络(ANN)的设计灵感来源于人类大脑中神经元的工作方式。自从第一个感知器模型(Perceptron)被提出以....

基于Pytorch的LSTM物品移动预测算法
实验目的:实现了一个多层双向LSTM模型,并用于训练一个时间序列预测任务训练程序:#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import os import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np from torch.utils.dat....
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