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技术 | 如何在Python下生成用于时间序列预测的LSTM状态
长短期记忆网络(LSTM)是一种强大的递归神经网络,能够学习长观察值序列。 LSTM的一大优势是它们能有效地预测时间序列,但是作这种用途时配置和使用起来却较为困难。 LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态,该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题:如何在进行预测之…
[译] 深入理解LSTM记忆元网络
此文是本人翻译的处男作,耗时一天,若有翻译错误或不当的地方,欢迎在评论区指正(可能需要科学上网)。 人们每一秒思考都是连续的,而并非从零开始。当你在读这篇文章的时候,你通过先前的词句来理解当前词语的含义。你读到一半不会扔掉前面所有获取到的文章信息而从头开始思考,这说明了你的思维…
LSTM - 长短期记忆网络
人们不是每一秒都从头开始思考,就像你阅读本文时,不会从头去重新学习一个文字,人类的思维是有持续性的。传统的卷积神经网络没有记忆,不能解决这一个问题,循环神经网络(Recurrent Neural Networks)可以解决这一个问题,在循环神经网络中,通过循环可以解决没有记忆的…
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...
[译] 时间序列分析、可视化、和使用 LSTM 预测
标题已经阐述了一切。 该数据是在近四年的时间里对一个家庭以一分钟采样率测量的电力消耗,可以在这里下载。 数据包括不同的电量值和一些分表的数值。然而,我们只关注 Global_active_power 这个变量。 将日期和时间合并到同一列,并转换为 datetime 类型。 将 …
LSTM:Pytorch实现
本文讨论LSTM网络的Pytorch实现,兼论Pytorch库的代码组织方式和架构设计。
他们只说注意力机制(Attention Mechanism)不练,还是我来给大家撸代码讲解
Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism。Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译、语音识别、图像标注…