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基于PyTorch的TPA-LSTM神经网络

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简介：
本研究提出了一种基于PyTorch框架的TPA-LSTM神经网络模型，旨在提升长短期记忆网络在特定任务上的性能。通过引入时间关联与注意力机制，该模型增强了对序列数据中重要信息的捕捉能力。 TPA 会选择相关变量并赋予权重，利用卷积来捕捉可变的信号模式。注意力机制会对 BiLSTM 的隐含层进行加权求和。这些内容出自论文《Temporal Pattern Attention for Multivariate Time Series Forecasting》。

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  • 基于PyTorch的TPA-LSTM神经网络
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    本研究提出了一种基于PyTorch框架的TPA-LSTM神经网络模型，旨在提升长短期记忆网络在特定任务上的性能。通过引入时间关联与注意力机制，该模型增强了对序列数据中重要信息的捕捉能力。 TPA 会选择相关变量并赋予权重，利用卷积来捕捉可变的信号模式。注意力机制会对 BiLSTM 的隐含层进行加权求和。这些内容出自论文《Temporal Pattern Attention for Multivariate Time Series Forecasting》。
     
  • 基于MATLAB的LSTM神经网络
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    本项目利用MATLAB平台开发并实现了一种长短期记忆（LSTM）神经网络模型，致力于解决序列数据预测问题。通过优化参数设置和训练方法，提高了模型对复杂时间序列数据的学习与预测能力。 本资源包含MATLAB代码及LSTM神经网络实现的预测分类功能。在代码中，`numdely` 参数用于指定利用前 `numdely` 个数据点来预测当前的数据点；`cell_num` 表示隐含层的数量；而 `cost_gate` 则是误差阈值设定的一个参数。直接通过命令行输入 `RunLstm(numdely, cell_num, cost_gate)` 即可运行程序。
     
  • 基于PyTorch的全连接神经网络构建
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    本项目使用Python深度学习框架PyTorch实现了一个简单的全连接神经网络，旨在解决分类问题。通过调整模型参数和优化算法，展示了如何利用PyTorch进行高效的数据训练与测试。 使用PyTorch构建的全连接神经网络。
     
  • 基于PyTorch的CNN卷积神经网络实现
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    本项目采用Python深度学习框架PyTorch，构建并训练了卷积神经网络(CNN)，以解决图像分类问题，展示了CNN在图像识别任务中的高效性。 本段落介绍了如何使用PyTorch实现卷积神经网络（CNN），供读者参考。 我对卷积神经网络有一些认识：它是目前最流行的深度学习模型之一，由于具有局部感受野等特性，使其与人眼识别图像的方式相似，因此被广泛应用于图像识别中。我的研究领域是机械故障诊断，通常使用旋转机械设备的振动信号作为数据源。对于一维信号处理，一般有两种方法：一是直接对其进行一维卷积操作；二是将其映射到时频图上，从而转化为图像识别问题。此前我一直在用Keras搭建网络模型，最近学习了如何利用PyTorch构建CNN，并尝试编写相应的代码。实验中使用的是经典的MNIST手写数字数据集作为训练样本。
     
  • 基于Matlab的RNN-LSTM卷积神经网络实现
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    本项目采用Matlab平台，融合了长短期记忆（LSTM）与常规卷积神经网络技术，构建了一个先进的循环神经网络模型，旨在提升序列数据处理能力。 RNN卷积神经网络和LSTM的实现是用Matlab完成的一个简单模拟项目。欢迎大家下载使用。
     
  • 基于Matlab的RNN-LSTM卷积神经网络实现
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    本项目基于Matlab平台，采用RNN-LSTM模型结合卷积神经网络进行深度学习研究与应用开发。 使用MATLAB实现RNN卷积神经网络和LSTM进行简单的数据拟合。
     
  • 基于LSTM的神经网络时间序列预测
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    本研究利用长短期记忆(LSTM)神经网络模型进行时间序列预测，通过深度学习技术捕捉数据中的长期依赖关系，有效提高了预测精度和稳定性。 LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的RNN（循环神经网络），用于处理序列数据。传统神经网络模型从输入层到隐含层再到输出层是全连接的，并且各层之间的节点没有相互连接，这使得它们在处理时间序列问题时表现不佳。相比之下，RNN通过引入反馈机制来解决这一局限性，允许信息在网络中循环流动，从而更好地捕捉序列数据中的依赖关系和上下文信息。LSTM作为RNN的一种变体，则进一步改进了这种结构以克服长期依赖的问题，在多个应用场景中表现出色。
     
  • LSTM神经网络示例1
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    本示例展示了如何使用Python和深度学习库搭建并训练一个基础的LSTM神经网络模型，适用于初学者理解和实践循环神经网络的概念。 小栗子是一个适合初学者学习预测的简单易懂的例子。它明了且实用，非常适合入门级的学习者使用。
     
  • 在PyTorch中运用LSTM神经网络创作诗歌的示例
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    本项目展示了如何使用Python的深度学习框架PyTorch和循环神经网络(LSTM)来生成具有诗意的语言模型。通过训练，模型能够模仿人类创作诗歌的方式，输出富有创意的文字组合。 在使用PyTorch的情况下，以数万首唐诗为素材训练一个双层LSTM神经网络模型，使该模型能够模仿唐诗的风格进行创作。整个项目代码结构分为四个主要部分：1. model.py 文件定义了用于处理数据的双层LSTM架构；2. data.py 文件包含了从互联网获取的唐诗数据预处理方法；3. utils.py 包含了一些辅助函数，比如损失可视化的功能；4. main.py 负责设置模型参数、执行训练过程和生成新诗。参考书籍为《深度学习框架PyTorch：入门与实践》第九章的内容。 以下是main.py中的代码示例及其注释： ```python import sys, os import torch as t from data import get_data # 导入数据处理函数 from model import PoetryModel # 导入定义好的双层LSTM模型类 # 剩余的main.py内容包括但不限于：参数设置、训练循环和诗歌生成等部分。 ``` 以上描述重写了原始文本，保留了原有的技术细节，并且删除了任何不必要的链接或联系信息。
     
  • EGNN-PyTorch：基于PyTorch的E(n)等价图神经网络实现
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    简介：EGNN-PyTorch是一款采用PyTorch框架开发的库，专门用于实现具有平移和旋转不变性的E(n)等价图神经网络，适用于物理系统、分子动力学及材料科学等领域。 EGNN-Pytorch（WIP）中的实现最终可用于Alphafold2的复制。安装方法为：`pip install egnn-pytorch` 用法示例： ```python import torch from egnn_pytorch import EGNN layer1 = EGNN(dim=512) layer2 = EGNN(dim=512) feats = torch.randn(1, 16, 512) coors = torch.randn(1, 16, 3) feats, coors = layer1(feats, coors) feats, coors = layer2(feats, coors) ``` 带边的用法： ```python import torch from egnn_pytorch import EGNN layer1 = EGNN(dim=512) layer2 = EGNN(dim=512) feats = torch.randn(1, 16, 512) coors = torch.randn(1, 16, 3) feats, coors = layer1(feats, coors) ```