RNN,GRU和LSTM模型比较
文中图片来源：吴恩达老师的深度学习视频视频链接：https://www.bilibili.com/video/av49445369?p=152对于标准的RNN来说，它是利用前一时刻的隐藏单元和该时刻的输入一起学习，但是当小序列的相关信息相隔较长时，普通RNN常常不能学习的很好。举个例子，（1）如果我...
【深度学习框架Keras】循环神经网络(SimpleRNN与LSTM)
说明：主要参考Francois Chollet《Deep Learning with Python》代码运行环境为kaggle中的kernels；数据集IMDB需要手动添加；循环神经网络和LSTM请参考：【深度学习】：循环神经网(RNN)、【深度学习】：长期依赖与LSTM# This Python ...
NLP笔记，英文文本预处理流程，文本的向量表示方法，LSTM
文章目录1 一般的英文文本预处理流程2 文本有哪些向量表示方法3 LSTM的结构1 一般的英文文本预处理流程1 数据收集2 去除数据中非文本的部分3 分词4 词干提取（stemming）和词型还原（lemma）5 转化为小写6 去除停止词7 删除数字与符号8 特征工程2 文本有哪些向量表示方法one...
解读：一种基于CNN-LSTM混合神经网络的股价预测模型
写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于2019 IEEE Intl Conf on Dependable, Autonomic and Secure Computing, Intl Conf on Pervasive Intelligence and Computing, Intl Conf...
解读：一种基于CNN-LSTM混合神经网络的股价预测模型
写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于2019 IEEE Intl Conf on Dependable, Autonomic and Secure Computing, Intl Conf on Pervasive Intelligence and Computing, Intl Conf...
循环神经网络（RNN）之LSTM（Long Short Term Memory networks）
目录RNN为何能记忆以及它面临的问题LSTM的网络结构LSTM的思想LSTM的详细网络结构 步骤1：存什么，丢什么（forget gate layer：忘记门） 步骤2：更新什么信息（输入门） 步骤3：开始更新信息 步骤4:当前时刻的输出你可能会问关于LSTM的问题LSTM的变种(GRU)总结1.R...
当GNN遇见NLP(五) Sentence-State LSTM for Text Representation，ACL
本文作者来自Singapore University of Technology and Design以及Department of Computer Science, University of Rochester。虽然本文中没有提到图神经网络的概念，但是从其实际操作上还是被归类为图的空间方法的一...
基于RNN(循环神经网络)的北京雾霾天气指数的预测（keras实现RNN,LSTM神经网络算法)
随着科学技术的发展，人们渴望对天气有一定的掌握空间，从古代的夜观天象到如今的气象卫星，人类在对天气的预测上不断的进步与发展，本文将运用循环神经网络实现对天气情况的初步预测，循环神经网络是人工智能领域深度学习的一种算法，基于对时间序列事情的处理能达到特别好的效果，而天气影响因素恰恰是基于时间序列的。我...
基于LSTM的光伏发电预测
本文是博主的《机器学习》课程的作业，很简单，没有涉及到什么十分高深的内容，最终的实现是调用了库。我也是一个新手，希望大家多多包容~数据我会后面上传，我直接上传原数据，处理数据的过程我感觉也是很有成就感的，大家自己处理数据试试吧！数据下载地址：https://download.csdn.net/dow...
MatherCup一等奖——基于时间序列、LSTM等预测优化类1314模型集的论文分享
值数据，用 q-q 图 以及 Kolmogorov-Smirnov 检验判定 得知本文数据集服从 正态分布 ，本文决定采用 3 σ 原则 判定异常值，认定落于三倍标准差之外的数据点为异常值，将筛查出来的异常值转换为缺失值， 用牛顿插值对缺失值进行线性...
TensorFlow-深度学习-13-LSTM递归神经网络
提到LSTM，我们就应该想到RNN，LSTM是RNN的一种改进，是RNN的变种。比如前几篇文章中讲的Mnist数据集分类，都是一张图片一张图片的输入，然后进行分类，这仅仅是对于图像来说，那么，对于语音或一串文字来说怎么做？这个就需要网络具有记忆的功能，RNN和LSTM都有这种功能。如果需要对语音或文...
【MATLAB】tvf_emd_ MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法
有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~ 1 基本定义 TVF-EMD_MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法是一种结合了变分模态分解（TVF-EMD）、多尺度特征提取（MFE）、聚类后展开支持向量机（SVM）和长短期记忆神经网络（LSTM）的复杂预测方法。下面是对...
深度神经网络在量化交易里的应用 之二 -- 用深度网络(LSTM)预测5日收盘价格 - hylas
距离上一篇文章，正好两个星期。 这篇文章9月15日 16：30 开始写。 可能几个小时后就写完了。用一句粗俗的话说， “当你怀孕的时候，别人都知道你怀孕了， 但不知道你被日了多少回 ” ，纪念这两周的熬夜，熬夜。 因为某些原因，文章发布的有点仓促，本来应该再整...
使用LSTM（长短期记忆）模型处理文本数据的典型流程
原始文本（Raw Text）：这是原始的文本数据，可能是一段文章、对话或任何其他形式的文本。 分词（Tokenization）：分词是将连续的汉字序列切分成一个个独立的词或词组。由于计算机不能直接理解连续的文本，第一步是将文本分割成独立的词或标记（token）。 词汇编码（Dictionari...
利用神经网络进行网络流量识别——特征提取的方法是（1）直接原始报文提取前24字节，24个报文组成596像素图像CNN识别；或者直接去掉header后payload的前1024字节（2）传输报文的大小分布特征；也有加入时序结合LSTM后的CNN综合模型
国外的文献汇总：《Network Traffic Classification via Neural Networks》使用的是全连接网络，传统机器学习特征工程的技术。top10特征如下：List of AttributesPort number server Minimum segment siz...
网络流量预测入门（三）之LSTM预测网络流量
目录网络流量预测入门（三）之LSTM预测网络流量数据集介绍预测流程数据集准备SVR预测LSTM 预测优化点网络流量预测入门（三）之LSTM预测网络流量在上篇博客LS...
机器学习（ML）九之GRU、LSTM、深度神经网络、双向循环神经网络
门控循环单元（GRU）循环神经网络中的梯度计算方法。当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减...
LSTM - 长短期记忆网络
循环神经网络(RNN)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...
盘它！！一步到位，Tensorflow 2的实战 ！！LSTM下的股票预测（附详尽代码及数据集）
关键词：tensorflow2、LSTM、时间序列、股票预测Tensorflow 2.0发布已经有一段时间了，各种新API的确简单易用，除了官方文档以外能够找到的学习资料也很多，但是大都没有给出实战的部分找了好多量化分析中的博客和代码，发现在tensorflow方面大家都还是在用1.x的...
【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用-系列文章目录
【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part1 案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用 在一个人体姿态估计的任务中，需要用深度学习模型来进行...