LSTM学习
R语言用FNN-LSTM假近邻长短期记忆人工神经网络模型进行时间序列深度学习预测4个案例|附代码数据
全文链接:tecdat.cn/?p=23792在最近的一篇文章中，我们展示了一个LSTM模型，通过假近邻（FNN）损失进行正则化，可以用来重建一个非线性动态系统 在这里，我们探讨了同样的技术是如何协助预测的。与 "普通LSTM "相比，FNN-LSTM在数据集上提高了性能，特别是在多步骤预测的初始阶段。深度学习与时间序列的结合：生成经验性时间序列数据的预测。简而言之，解决的问题
日期 2023-06-12 10:48:40
人工智能300年！LSTM之父最新长文：详解现代AI和深度学习发展史（附下载）
来源：新智元 Abner说AI本文约8900字，建议阅读15+分钟本文包括神经网络、深度学习、人工智能等领域的重要事件，以及那些为AI奠定基础的科学家们。 关注微信公众号“数据派THU”，后台回复“20230214”，即可领取参考资料高清PDF文件！参考资料：https://people.idsia.ch/~juergen/deep-learning-history.html[ 导读 ] 最
日期 2023-06-12 10:48:40
XGBoost+LightGBM+LSTM:一次机器学习比赛中的高分模型方案
1 数据探索与数据预处理1.1 赛题回顾赛题背景作为世界第一大清洁能源的太阳能相对煤炭石油等能源来说是可再生、无污染的，只要有太阳就有太阳能，所以太阳能的利用被很多国家列为重点开发项目。但太阳能具有波动性和间歇性的特性，太阳能电站的输出功率受光伏板本体性能、气象条件、运行工况等多种因素影响，具有很强的随机性，由此带来的大规模并网困境严重制约着光伏发电的发展。通过对未来光伏发电功率的短期准确预测并设
日期 2023-06-12 10:48:40人工智能300年！LSTM之父万字长文：详解现代AI和深度学习发展史
新智元报道 编辑：昕朋 好困【新智元导读】最近，LSTM之父Jürgen Schmidhuber梳理了17世纪以来人工智能的历史。在这篇万字长文中，Schmidhuber为读者提供了一个大事年表，其中包括神经网络、深度学习、人工智能等领域的重要事件，以及那些为AI奠定基础的科学家们。「人工智能」一词，首次在1956年达特茅斯会议上，由约翰麦卡锡等人正式提出。实用AI地提出，最早可以追溯到1914
日期 2023-06-12 10:48:40
综合LSTM、transformer优势，DeepMind强化学习智能体提高数据效率
选自arXiv作者：Andrea Banino等机器之心编译编辑：陈萍、杜伟来自 DeepMind 的研究者提出了用于强化学习的 CoBERL 智能体，它结合了新的对比损失以及混合 LSTM-transformer 架构，可以提高处理数据效率。实验表明，CoBERL 在整个 Atari 套件、一组控制任务和具有挑战性的 3D 环境中可以不断提高性能。近些年，多智能体强化学习取得了突破性进展，例如
日期 2023-06-12 10:48:40
NLP：LSTM之父眼中的深度学习十年简史《The 2010s: Our Decade of Deep Learning / Outlook on the 2020s》的参考文献
NLP：LSTM之父眼中的深度学习十年简史《The 2010s: Our Decade of Deep Learning / Outlook on the 2020s》的参考文献 目录 The 2010s: Our Decade of Deep Learning / Outlook on the 2020s Refer
日期 2023-06-12 10:48:40Paper：LSTM之父眼中的深度学习十年简史《The 2010s: Our Decade of Deep Learning / Outlook on the 2020s》的解读
Paper：LSTM之父眼中的深度学习十年简史《The 2010s: Our Decade of Deep Learning / Outlook on the 2020s》的解读 目录 The 2010s: Our Decade of Deep Learning / Outlook on the 2020s 1. The D
日期 2023-06-12 10:48:40
基于LSTM深度学习网络的疾病发作检测算法matlab仿真
目录 1.算法仿真效果 2.算法涉及理论知识概要 3.MATLAB核心程序 4.完整算法代码文件 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
日期 2023-06-12 10:48:40基于Bi-LSTM深度学习网络的遥感数据分类matlab仿真
目录 1.算法仿真效果 2.MATLAB核心程序 3.算法涉及理论知识概要 4.完整MATLAB 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.MATLAB核心程序 ................................................. rootDir = &#
日期 2023-06-12 10:48:40基于LSTM-RNN的深度学习网络的训练对比matlab仿真
目录 1.算法仿真效果 2.MATLAB核心程序 3.算法涉及理论知识概要 4.完整MATLAB 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.MATLAB核心程序 clc; clear; close all; warning off; addpath(genpath(pwd));
日期 2023-06-12 10:48:40记一次模型调试问题：使用TextLSTM/RNN学习不动，损失和acc均无变化
问题 在清华新闻分类数据集上，使用TextCNN效果不错，使用TextLSTM/RNN学习不动，损失和acc均无变化 定位问题 CNN效果有提升，说明train代码和数据没问题； 更改RNN/LSTM结构，加损失函数还是没效果； 修改lr、embed_dim，num_laber均无效果； 本地一步步debug，发现一个问题，input里面有很多padding为0了，怀疑是短文本pad太多没有学
日期 2023-06-12 10:48:40BiLSTM学习
转自：https://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/77094970 https://blog.csdn.net/jojozhangju/article/details/51982254 1.为什么用双向 LSTM？ 单向的 RNN，是根据前面的信息推出后面的，但有时候只看前面的词是不够的， 例如， 我今天不舒服，我打算__一天。 只
日期 2023-06-12 10:48:40LSTM入门学习——结合《LSTM模型》文章看
摘自：https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764 写得非常好 见原文 长短时记忆网络的思路比较简单。原始RNN的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。那么，假如我们再增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，那么问题不就解决了么？如下图所示： 新增加的状态c，称为单元状态(cell state)。我们把上图按照时间维度展开： 上图仅仅是
日期 2023-06-12 10:48:40LSTM入门学习——本质上就是比RNN的隐藏层公式稍微复杂了一点点而已
LSTM入门学习 摘自：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51234311 下面先给出LSTM的网络结构图： 看到网络结构图好像很复杂的样子，其实不然，LSTM的网络结构图无非是为了显示其高大上而已，这其实也是一个稍微比RNN难那么一丁点的算法。为了简单起见，下面我将直接先采用公式进行讲解LSTM，省得看见LSTM网络结构图就头晕。 (1)
日期 2023-06-12 10:48:40【信号检测】基于长短期记忆（LSTM）在OFDM系统中基于深度学习的信号检测（Matlab代码实现）
💥💥💥💞💞💞欢迎来到本博客❤️❤️❤️💥💥💥🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了
日期 2023-06-12 10:48:40