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LSTM-LSTM lstm-lstm

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简介：
LSTM-LSTM模型是一种深度学习架构，结合了两个长短期记忆网络层，用于处理序列数据中的长期依赖问题，在自然语言处理等领域表现出色。 在深度学习领域，LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），用于处理长期依赖问题。传统RNN由于梯度消失问题难以捕捉长时间序列数据中的信息，而LSTM通过引入门控机制解决了这一挑战。 这些门包括遗忘门、输入门和输出门。它们分别控制着细胞状态的更新过程：决定从先前的状态中丢弃哪些信息（遗忘），确定要添加的新信息（输入）以及选择性地传递到下一个时间点的信息量（输出）。这种结构使得LSTM能够更有效地捕捉长期依赖关系，从而在处理序列数据时表现出色。 LSTM的应用范围广泛，包括自然语言处理、语音识别和时间序列分析等领域。例如，在NLP中，它可以用于构建语言模型、机器翻译及情感分析；而在语音识别方面，则有助于理解音频信号中的动态变化；对于金融或气象预测等需要长期趋势分析的任务来说，它也是理想的选择。 根据提供的文件信息，“LSTM”一词的频繁出现表明该内容与长短期记忆网络密切相关。“assets”和“dataset”两个子目录分别可能包含相关资源文件及训练数据集。而名为GGAL.py 的Python脚本很可能实现了某种基于LSTM的技术或具体项目功能，同时“readme.txt”的说明文档则提供了关于项目的安装、运行指南以及参考文献等信息。 总的来说，这个压缩包很可能是某个与LSTM相关的AI或者机器学习项目的一部分，其中包含了数据集处理代码实现及详细的使用教程。

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  • LSTM-LSTM lstm-lstm
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    LSTM-LSTM模型是一种深度学习架构，结合了两个长短期记忆网络层，用于处理序列数据中的长期依赖问题，在自然语言处理等领域表现出色。 在深度学习领域，LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），用于处理长期依赖问题。传统RNN由于梯度消失问题难以捕捉长时间序列数据中的信息，而LSTM通过引入门控机制解决了这一挑战。 这些门包括遗忘门、输入门和输出门。它们分别控制着细胞状态的更新过程：决定从先前的状态中丢弃哪些信息（遗忘），确定要添加的新信息（输入）以及选择性地传递到下一个时间点的信息量（输出）。这种结构使得LSTM能够更有效地捕捉长期依赖关系，从而在处理序列数据时表现出色。 LSTM的应用范围广泛，包括自然语言处理、语音识别和时间序列分析等领域。例如，在NLP中，它可以用于构建语言模型、机器翻译及情感分析；而在语音识别方面，则有助于理解音频信号中的动态变化；对于金融或气象预测等需要长期趋势分析的任务来说，它也是理想的选择。 根据提供的文件信息，“LSTM”一词的频繁出现表明该内容与长短期记忆网络密切相关。“assets”和“dataset”两个子目录分别可能包含相关资源文件及训练数据集。而名为GGAL.py 的Python脚本很可能实现了某种基于LSTM的技术或具体项目功能，同时“readme.txt”的说明文档则提供了关于项目的安装、运行指南以及参考文献等信息。 总的来说，这个压缩包很可能是某个与LSTM相关的AI或者机器学习项目的一部分，其中包含了数据集处理代码实现及详细的使用教程。
     
  • MATLAB LSTM函数代码-MATLAB-LSTM: LSTM-MATLAB
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    这段资料提供了一个关于如何在MATLAB环境中使用LSTM（长短期记忆网络）函数进行深度学习任务的详细教程和代码示例。适合需要利用MATLAB开展相关研究或项目的开发者参考。 MSEMatlab函数代码lstm-matlabMoritzNakatenus的MatlabLSTM深度学习框架。这项工作是ElmarRueckert指导的荣誉论文的一部分。该框架可以通过窥孔连接处理LSTM单元，所有梯度都是通过完全解析得出的。有关此实现中使用的所有梯度的具体推导，请参见相关文件。 此外，在该项工作中还解释了“通过时间反向传播”和“通过时间截断反向传播”算法。“特征时间反向传播算法”指的是完整的BPTT，“截断的时间反向传播算法”则指在训练过程中，为了减少计算量而进行的优化。该框架支持RMSProp和动量优化器，并且可以使用Softmax输出层或不饱和输出层来实现MSE和交叉熵损失函数。 对于评估模型性能，提供了示例脚本演示如何通过交叉验证来进行模型训练并生成评价图。为了创建一个新的LSTM网络，只需要编写如下代码：network=lstm_network(timesteps,inputDimension,hiddenNeurons,optimizer);其中优化器可以是Momentum或RMSProp。具体的优化参数可以在lstm_network.m文件中进行定义。 在您的代码上运行BPTT算法时，请添加以下行[error,pred]=networ，以完成网络的训练和评估过程。
     
  • MATLAB中的LSTM代码，包括粒子群优化LSTM (PSO-LSTM)和量子粒子群优化LSTM (QPSO-LSTM)
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    本项目探讨了在MATLAB环境下实现长短时记忆网络（LSTM）及其两种改进版本——粒子群优化LSTM (PSO-LSTM)与量子粒子群优化LSTM (QPSO-LSTM)，旨在提升预测模型的精度和效率。 利用MATLAB代码可以实现精确度较高的负荷预测和时序预测。这里采用了LSTM（长短时记忆模型），并对其进行了进一步优化。一种优化方法是粒子群优化LSTM（psolstm），另一种是量子粒子群优化LSTM（QPSOLSTM）。这些方法可广泛应用于风电、光伏等领域。该模型适用于单输入单输出的数据，且替换数据非常简便，只需导入自己的数据即可使用。 LSTM是一种特殊的循环神经网络架构，在处理时间序列数据时具有良好的记忆能力。相比传统的RNN，LSTM能够更好地解决长期依赖的问题，并通过门控机制实现更优的性能。
     
  • LSTM、CNN-LSTM、PSO-LSTM及PSO-CNN-LSTM在光伏功率预测中的对比分析
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    本文深入探讨了LSTM、CNN-LSTM、PSO-LSTM以及PSO-CNN-LSTM四种模型在光伏功率预测领域的应用效果，通过对比分析各模型的优缺点，为选择最优预测模型提供了参考依据。 本段落对比分析了基于LSTM、CNN-LSTM、PSO-LSTM以及PSO-CNN-LSTM算法的光伏功率预测性能，并通过误差评价指标（RMSE、MSE、MAE和MAPE）进行评估。 具体结果如下： - LSTM预测结果：RMSE = 8.2496，MSE = 68.0566，MAE = 5.1832，MAPE = 0.29202 - CNN-LSTM预测结果：RMSE = 0.98212，MSE = 0.96457，MAE = 0.72943，MAPE = 0.039879 - PSO-CNN-LSTM预测结果：RMSE = 0.68696，MSE = 0.32698，MAE = 0.66369，MAPE = 0.019963 通过上述误差评价指标可以看出，PSO-CNN-LSTM算法在光伏功率预测中表现最优。
     
  • 双隐藏层LSTM与双向LSTM
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    本文探讨了双隐藏层LSTM和双向LSTM两种模型结构，分析它们在序列数据预测任务中的表现及优势。 采用双隐层LSTM模型（DHLSTM）和双向LSTM（Bi-LSTM）模型两种方法对MNIST数据集进行分类实现。
     
  • Att-LSTM及其分层版本：Att-LSTM与层级化Att-LSTM
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    本研究介绍了Att-LSTM模型，并提出了其分层版本——层级化Att-LSTM。这些模型结合了注意力机制和长短期记忆网络的优势，用于处理序列数据中的长期依赖问题。通过引入层次结构，增强了模型在复杂任务上的表现能力。 Att-LSTM的示意图 分层式Att-LSTM的示意图 要求： 使用Python 3.5.2版本。 数据集： Hochreiter 和 Schmidhuber 提出了“添加问题”，并随机创建了相关数据集。 手写数字分类（MNIST）的顺序版本，由tensorflow下载提供。 最常用的数据集是用于问题分类的任务。 MSQC 数据集是从特定来源提取而来。 用法： 训练模式： 对于“添加问题”的使用方法，请运行命令：python test_add.py 可选参数说明： - batch_size ：批量大小。 默认值为20。 - step_size ：输入的长度，在论文中称为T。 建议在{100, 200, 400, 600}范围内选择此值。 - input_size ：输入维度，默认值为2。 - output_size ：输出尺寸，预设默认为1。 - unit_size ：隐藏单元数量， 默认设置为100。 - learning_rate ：学习率。 默认设定为0.001。 参数： epoch_n
     
  • LSTM至Simulink
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    本项目介绍如何将长短期记忆网络（LSTM）模型迁移并实现于MATLAB Simulink环境中，适用于AI模型在嵌入式系统上的应用与部署。 本段落介绍了一个基于MATLAB神经网络工具箱训练的LSTM Simulink模型，并详细描述了如何使用该模型中的网络权重和偏差参数。即使您在其他地方已经培训好了网络，也可以利用已知的权重和偏差来应用此模型。使用的MATLAB版本为R2018a。
     
  • LSTM-Demo-SourceCode.rar
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    LSTM-Demo-SourceCode.rar包含了一个演示长短时记忆网络（LSTM）基本原理和应用的源代码集，适用于学习与实践。 Tensorflow-LSTM-股票预测DEMO包含详细的代码注释，并且可以直接运行。
     
  • RNN-LSTM-GRU_TensorFlow_Hybrid_Model_Residual_GRU_ResNet_Toderic...
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    本项目探讨了RNN、LSTM与GRU在TensorFlow中的混合模型应用，并创新性地引入残差GRU及ResNet架构，显著提升序列预测性能。参考Toderic等人的研究进行改进和扩展。 递归神经网络的全分辨率图像压缩神经网络使用了RNN、LSTM/GRU以及Tensorflow混合模型，并结合残差GRU和ResNet架构来实现高图像压缩率，如Toderici2017-CVPR论文所述。该模型用于利用已训练好的残差GRU模型进行有损图像压缩及解压操作。 为了获取更多关于此体系结构及其压缩结果的详细信息，请参考相关文献。本代码允许您使用经过预训练的模型执行有损压缩，但目前不包含熵编码部分。 软件要求：运行该编码器和解码器仅需安装Tensorflow即可；若要在MS-SSIM下生成感知相似性，则还需额外准备相应工具或环境。 在进行图像压缩时，请注意残留GRU网络是完全卷积的，并且需要输入图片的高度与宽度均以32像素为倍数。此文件夹内提供了一个名为example.png的例子，可供参考使用。