大数据毕设分享 LSTM股价预测
0 简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目毕业设计 lstm股价预测长短期记忆 (LSTM) 神经网络属于循环神经网络 (RNN) 的一种，特别适合处理和预测与时间序列相关的重要事件。以下面的句子作为一个上下文推测的例子：“我从小在法国长大，我会说一口流利的？？由于同一句话前面提到”法国“这
大数据深度学习长短时记忆网络（LSTM）：从理论到PyTorch实战演示
LSTM的逻辑结构通过其独特的门控机制为处理具有复杂依赖关系的序列数据提供了强大的手段。其对信息流的精细控制和长期记忆的能力使其成为许多序列建模任务的理想选择。了解LSTM的这些逻辑概念有助于更好地理解其工作原理，并有效地将其应用于实际问题。我们首先定义一个LSTM类，该类使用PyTorch的nn.
28. 深度学习进阶 - LSTM
后来大家就发现了一种改进的LSTM，其中门控机制允许细胞状态窥视现前的细胞状态的信息，而不仅仅是根据当前时间步的输入和隐藏状态来决定。对于RNN来说，它有一个很严重的问题，就是之前说过的，它的vanishing和exploding的问题会很明显, 也就是梯度消失和爆炸问题。这节课，我们就着上一节课的
做一件荒谬的事：用AI推理下一次双色球结果 v0.1
使用历史双色球中奖数据去推导下一次中间结果。模型基于LSTM深度学习模型
用最通俗的方式理解LSTM和重要参数
LSTM---长短期记忆递归神经网络是一个非常常用的神经网络，其特点在于该网络引入了长时记忆和短时记忆的概念，因而适用于一些有着上下文语境的回归和分类，诸如温度预测或是语义理解。从利用pytorch来构造模型的角度来看，该模型相比于一般的模型会有一些不同的地方，尤其是在参数的设置上，本文尝试以一个相
基于对数谱图的深度学习心音分类
这是一篇很有意思的论文，他基于心音信号的对数谱图，提出了两种心率音分类模型，我们都知道：频谱图在语音识别上是广泛应用的，这篇论文将心音信号作为语音信号处理，并且得到了很好的效果。
基于自注意力机制的LSTM多变量负荷预测
在之前使用长短期记忆网络构建电力负荷预测模型的基础上，将自注意力机制 (Self-Attention)融入到负荷预测模型中。具体内容是是在LSTM层后面接Self-Attention层，在加入Self-Attention后，可以将负荷数据通过加权求和的方式进行处理，对负荷特征添加注意力权重，来突出负
lstm轴承寿命预测
自用
【阅读论文】基于VAE-LSTM混合模型的时间序列异常检测
在这项工作中，我们提出了一种VAE-LSTM混合模型，作为一种无监督的时间序列异常检测方法。我们的模型既利用VAE模块在短窗口上形成稳健的局部特征，又利用LSTM模块在从VAE模块推断的特征之上估计序列中的长期相关性。因此，我们的检测算法能够识别跨越多个时间尺度的异常。我们证明了我们的检测算法在五个
时间序列预测股票数据—以LSTM模型为例
时间序列是按照一定时间间隔排列的数据，时间间隔可以是任意时间单位，通过对时间序列的分析，我们可以探寻到其中的现象以及变化规律，并将这些信息用于预测。这就需要一系列的模型，用于将原始时间序列数据放进模型中进行训练，并用训练好的时间序列模型来预测未知的时间序列。提供的数据：“中国平安”2016-2018
PyTorch搭建LSTM神经网络实现文本情感分析实战（附源码和数据集）
PyTorch搭建LSTM神经网络实现文本情感分析实战（附源码和数据集）
LSTM和双向LSTM讲解及实践
慢慢的将各种双向LSTM全部都将其搞定都行啦的回事与打算。
长短时记忆网络(Long Short Term Memory，LSTM)详解
长短时记忆网络(LSTM)基本原理与基于Pytorch的实现方法。
使用LSTM预测结果为一条直线原因总结
使用LSTM预测结果为一条直线原因总结
LSTM+注意力机制(Attention)实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一
LSTM实现多变量输入多步预测(直接多输出)时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，💥💥💥包含项目原理以
【深度学习】——LSTM参数设置
LSTM的批大小可以根据训练数据集的大小和计算资源的限制来确定。一般而言，批大小，训练速度越快，但可能会导致过拟合和内存限制。批大小越小，训练速度越慢，但对于较大的数据集和内存限制较严格的情况下会更加稳定。在实践中，可以通过尝试不同的批大小来找到最优的批大小。一种常用的方法是开始使用较小的批大小，然
【机器学习】GRU 讲解
GRU RNN LSTM 长期依赖问题 前向传播 重置门 更新门 输入门 输出门 遗忘门
LSTM多步时间序列预测+区间预测（附代码实现）
LSTM多步时间序列预测，往后滚动预测，及其区间预测
基于PyTorch+LSTM的交通客流预测（时间序列分析）
将深度学习与交通客流时间分布特征相结合，能够有效地揭示轨道交通客流量的变化趋势。本文将使用LSTM进行较为客观的客流量预测数据统计，并通过深度学习将预测结果应用于实践之中对轨道交通发车频次进行合理优化。
