LSTM
RNN/LSTM/GRU
RNN模型： 激活函数采用tanh() LSTM（长短期记忆网络） LSTM通过增加三个门，激活函数sigmoid输出0到1之间的数值，0表示不允许通过，1表示允许通过。 通过门来增加前后序列间的关联关系。 输入门、输出门、遗忘门（长记忆、短记忆） GRU（Gated Recurrent Unit, ......
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 ......
RNN，LSTM，ResNet
神经网络的梯度更新 反向传播算法：神经网络中加速计算参数梯度值的方法 梯度下降算法 -> 随机梯度下降、动量随机梯度 凸优化： 几何意义，任取一个集合中的两点练成一条线段，如果这条线段完全落在该集合中，那么这个集合就是凸集 BN训练测试： BN本质上是解决传播过程中的梯度消失问题 ......
MATLAB用深度学习长短期记忆 (LSTM) 神经网络对智能手机传感器时间序列数据进行分类|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26318 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于长短期记忆 (LSTM) 神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类。 要训练深度神经网络对序 ......
LSTM长短期记忆递归神经网络
0. 什么是LSTM LSTM，全称 Long Short Term Memory (长短期记忆) 是一种特殊的递归神经网络 。这种网络与一般的前馈神经网络不同，LSTM可以利用时间序列对输入进行分析；简而言之，当使用前馈神经网络时，神经网络会认为我们 � 时刻输入的内容与 �+1 时刻输入的内容完 ......
Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测|附代码数据
全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=27042 最近我们被客户要求撰写关于新冠疫情的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，该数据根据世界各国提供的新病例数据提供。 获取时间序列数据 df=pd.read_csv("C://global.csv") 探索数据 此表中的数据以 ......
Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26562 最近我们被客户要求撰写关于循环神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。 该项目包括： 将时间序列数据转换为分类问题。 使用 TensorFlow ......
基于LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真
1.算法理论概述 时间序列预测是一类重要的预测问题，在很多领域都有着广泛的应用，如金融、交通、气象等。然而，由于时间序列数据本身具有时序性和相关性，因此预测难度较大。传统的时间序列预测方法大多采用统计学方法，如ARIMA模型、指数平滑法等，但这些方法在处理非线性、非平稳、非高斯的时间序列数据时效果较 ......
基于LSTM深度学习网络的人员行走速度识别matlab仿真,以第一视角视频为样本进行跑或者走识别
1.算法理论概述 人员行走速度是衡量人体运动能力和身体健康的重要指标之一。目前，常见的人员行走速度识别方法主要基于传感器或摄像头获取的数据，如加速度计数据、GPS数据和视频数据等等。其中，基于视频数据的方法因为其易于获取和处理而备受关注。但是，传统的基于特征提取的方法往往需要手工选择特征并进行复杂的 ......
基于LSTM实现单变量的预测_电力消耗量的预测
# 1 数据介绍  首先看看这个数据，是从2005年到2008年的每一个小时的电力消耗值。 # 2 实现 ......
金融时间序列预测方法合集：CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格（适用于时序问题）、相似度计算、各类评判指标绘图（数学建模科研适用）
金融时间序列预测方法合集：CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格（适用于时序问题）、相似度计算、各类评判指标绘图（数学建模科研适用） ......
时间序列预测-基于LSTM-CNN的人体活动识别
本文主要利用LSTM和CNN来处理移动传感器产生的数据识别人类活动。 # 传感器数据集 ## 数据组成 这个项目使用了 [WISDM (Wireless Sensor Data Mining) Lab](https://www.cis.fordham.edu/wisdm/ "WISDM (Wirel ......
TensorFlow11.5 循环神经网络RNN-LSTM、LSTM实战
# LSTM的产生 我们之前在求RNN的loss的时候很容易出现梯度弥散或者梯度爆炸。这个LSTM的出现很大程度上减少了梯度弥散的情况。  网络预测时间序列 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 LSTM 网络是一种循环神经 ......
时间序列的lstm的输入输出
lstm的官网  总共有七个参数，其中只有前三个是必须的。由于大家普遍使用PyTorch的DataLoa ......
lstm中训练的时候点到点，改成点到图的，通常怎么改
如果您希望将LSTM的点到点训练转换为点到图的训练，可以采取以下步骤进行修改： 1. 调整输入数据的形状：点到点的训练输入是一个时间序列的点，而点到图的训练需要将时间序列转换为图结构。您可以使用时间窗口滑动的方式，将多个连续时间步的点作为一个图的节点，从而形成图的结构。每个时间步的点作为节点特征，节 ......
Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27279 最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 LSTM 网络是一种循环神经 ......
人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测
人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测 ......
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 ......
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模 ......
在树莓派上实现numpy的LSTM长短期记忆神经网络做图像分类，加载pytorch的模型参数，推理mnist手写数字识别
这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是LSTM识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torchvision import numpy ......
深度学习算法预测（LSTM）
深度学习算法预测（LSTM） LSTM在时间序列预测领域有着不错的表现，在进行时间序列预测时，既可以对单变量序列进行预测，也可以对多变量序列进行有效地输出。 LSTM搭建将使用tensorflow的keras模块搭建，已高度封装，可直接取用。 共封装了3个主要的函数： fit用于模型训练； eval ......
基于LSTM网络的时间序列数据预测matlab性能仿真
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 长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式 ......
PyTorch+LSTM实现新闻分类
[TOC] > RNN（递归神经网络）：前一时刻的特征会对后一时刻产生影响（前一次得到的结果保留，与后一层一起输入）。LSTM网络是RNN的一种变种，相较于RNN他可以过滤掉中间没必要的特征，可以有效地解决RNN的梯度爆炸或者消失问题。 **步骤：** - 本文通过LSTM网络实现对新闻标题进行10 ......