【pytorch】pytorch-LSTM
pytorch-LSTM()torch.nn包下实现了LSTM函数，实现LSTM层。多个LSTMcell组合起来是LSTM。LSTM自动实现了前向传播，不需要自己对序列进行迭代。LSTM的用到的参数如下：创建LSTM指定如下参数，至少指定前三个参数input_size:输入特征维数hidden_si...
深度学习-LSTM与GRU
http://www.sohu.com/a/259957763_610300此篇文章绕开了数学公式，对LSTM与GRU采用图文并茂的方式进行说明，尤其是里面的动图，让人一目了然。https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764此篇文章对代码部分给予了充分说明。LS...
准确率99%！基于深度学习的二进制恶意样本检测——瀚思APT 沙箱恶意文件检测使用的是CNN，LSTM TODO
所以我们的流程如图所示。将正负样本按 1：1 的比例转换为图像。将 ImageNet 中训练好的图像分类模型作为迁移学习的输入。在 GPU 集群中进行训练。我们同时训练了标准模型和压缩模型，对应不同的客户需求（有无 GPU 环境）。流程中比较核心的算法其实在文件到图像的转换。因为常规的网络一般能输入...
文本分类实战（五）—— Bi-LSTM + Attention模型
1 大纲概述文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN 模型charCNN 模型Bi-LSTM 模型Bi-LSTM + Attention 模型RCN...
浅谈RNN、LSTM + Kreas实现及应用
本文主要针对RNN与LSTM的结构及其原理进行详细的介绍，了解什么是RNN，RNN的1对N、N对1的结构，什么是LSTM，以及LSTM中的三门（input、ouput、forget），后续将利用深度学习框架Kreas，结合案例对LSTM进行进一步的介绍。一、RNN的原理RNN（Recurrent N...
DSSM：深度语义匹配模型（及其变体CLSM、LSTM-DSSM）
导语在NLP领域，语义相似度的计算一直是个难题：搜索场景下Query和Doc的语义相似度、feeds场景下Doc和Doc的语义相似度、机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等。本文通过介绍DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用，希望给读者带来帮助。1...
(转) 干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体（附论文）
干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体（附论文）2016-10-02 机器之心选自FastML作者：Zygmunt Z.机器之心编译 参与：老红、李亚洲就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼，深度学习已经分化成了各种不同的专门架构。并且，每个架构都会有一个图解，这里将详细介绍它...
RNN/LSTM/GRU/seq2seq公式推导
概括：RNN 适用于处理序列数据用于预测，但却受到短时记忆的制约。LSTM 和 GRU 采用门结构来克服短时记忆的影响。门结构可以调节流经序列链的信息流。LSTM 和 GRU 被广泛地应用到语音识别、语音合成和自然语言处理等。1. RNNRNN 会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长，那它们将很难...
多层多输入的CNN-LSTM时间序列回归预测（卷积神经网络-长短期记忆网络）——附代码
目录 摘要： 卷积神经网络(CNN)的介绍： 长短期记忆网络（LSTM）的介绍： CNN-LSTM： Matlab代码运行结果： 本文Matlab代码+数据分享： 摘要： 本文使用CNN-LSTM混合神经网络对时间序列数据进行回归预测。本模型的输入数据个数可以自行选择，可以为多输入、也可以为单...
深度学习-LSTM
目录前言神经网络的历史和背景循环神经网络的出现及其作用LSTM在处理序列数据中的应用LSTM的基本原理LSTM的结构和原理遗忘门、输入门、输出门的作用LSTM的训练方法代码LSTM的改进GRUAttention机制双向LSTM总结LSTM的优势和局限性神经网络的历史和背景神经网络是一种模拟人类神经系...
LSTM文本分类不良准确性Keras
I'm going crazy in this project. This is multi-label text-classification with lstm in keras. My model is this: 我在这个项目中疯了。这是在keras中使用lstm的多标签文本分类。我的模型...
如何在Keras中创建可变长度输入LSTM？
I am trying to do some vanilla pattern recognition with an LSTM using Keras to predict the next element in a sequence. 我正在尝试使用Keras使用LSTM进行一些香草模式识别来预测...
初始化LSTM隐藏状态Tensorflow / Keras
Can someone explain how can I initialize hidden state of LSTM in tensorflow? I am trying to build LSTM recurrent auto-encoder, so after i have that mo...
基于人工大猩猩部队优化CNN-LSTM（GTO-CNN-LSTM）多变量时间序列预测（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，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 ????????????本文目录如下：????????????...
【Python】keras使用LSTM拟合曲线
keras生成的网络结构如下图：代码如下：from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import LSTM, Dense, Activation...
无法弄清楚我的Lasagne LSTM的问题
I'm curious if anyone has any insights. Even if you can't figure out the issue how can I begin to debug it. I must say, I am not strong in theano. 如果...
长短期记忆（LSTM）详解
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 ✨完整代码在我的github上，有需要的朋友可以康康✨ https://github.com/tt-s-t/Deep-Learning.git 目录 一、背景 二、原理 1、...
Naive RNN vs LSTM vs GRU
0 Recurrent Neural Network1 Naive RNN2 LSTMpeepholeNaive RNN vs LSTM记忆更新部分的操作，Naive RNN为乘法，LSTM为加法，因此LSTM能记得更久些。3 GRU4 为什么LSTM这么设计？标准形式的LSTM能工作得很好；输入门...
82.长短期记忆网络（LSTM）以及代码实现
1. 长短期记忆网络 忘记门：将值朝0减少输入门：决定不是忽略掉输入数据输出门：决定是不是使用隐状态2. 门 3. 候选记忆单元 4. 记忆单元 5. 隐状态 6. 总结 7. 从零实现的代码 我们首先加载时光机器数据集。 import torchfrom torch import nnf...
芝麻HTTP：TensorFlow LSTM MNIST分类
本节来介绍一下使用 RNN 的 LSTM 来做 MNIST 分类的方法，RNN 相比 CNN 来说，速度可能会慢，但可以节省更多的内存空间。初始化首先我们可以先初始化一些变量，如学习率、节点单元数、RNN 层数等：learning_rate = 1e-num_units =num_layer =in...