[时间序列预测]基于BP、LSTM、CNN-LSTM神经网络算法的单特征用电负荷预测[保姆级手把手教学]
本文章主要从3个算法BP、LSTM、CNN-LSTM进行时间序列预测的讲解，主要案例是利用单特征电力负荷预测进行讲解。对比三个模型在用电负荷预测中的优越性。
Keras深度学习实战——使用长短时记忆网络构建情感分析模型
我们已经学习了如何使用循环神经网络 (Recurrent neural networks, RNN) 构建情感分析模型，为了将循环神经网络与长短时记忆网络 (Long Short Term Memory, LSTM) 的性能进行对比，同时也为了加深对 LSTM 的了解，在节中，我们将使用 LSTM
【深度学习100例】—— 利用pytorch长短期记忆网络LSTM实现股票预测分析 | 第5例
长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题，目前比较流行。LSTM主要就是加入了三个门控：第一个开关遗忘门：负责控制继续保存长期状态c；第二个开关输入门：负责控制把即时状态输入到长
猿创征文丨深度学习基于双向LSTM模型完成文本分类任务
大家好，我是猿童学，本期猿创征文的第三期，也是最后一期，给大家带来神经网络中的循环神经网络案例，基于双向LSTM模型完成文本分类任务，数据集来自kaggle，对电影评论进行文本分类。电影评论可以蕴含丰富的情感：比如喜欢、讨厌、等等．情感分析（Sentiment Analysis）是为一个文本分类问题
TensorFlow搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）
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文科生也能理解的LSTM，图文并茂！
一句话介绍LSTM，它是RNN的进阶版，如果说RNN的最大限度是理解一句话，那么LSTM的最大限度则是理解一段话，详细介绍如下：LSTM，全称为长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks)，是一种特殊的RNN，能够学习到长期依赖关系。1997提出，许多研究者进行了
基于LSTM-CNN的人体活动识别
人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。在本文中，我将使用LSTM 和CNN 来识别下面的人类活动
PyTorch搭建LSTM实现服装分类（FashionMNIST）
LSTM + FashionMNIST
PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型实现多变量多步长时间序列预测（负荷预测）
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自然语言处理系列（一）——RNN基础
注： 本文是总结性文章，叙述较为简洁，不适合初学者目录一、为什么要有RNN？二、RNN的结构三、RNN的分类四、Vanilla RNN的优缺点一、为什么要有RNN？普通的MLP无法处理序列信息（如文本、语音等），这是因为序列是不定长的，而MLP的输入层神经元个数是固定的。二、RNN的结构普通MLP的
PyTorch搭建LSTM实现多变量输入多变量输出时间序列预测
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如何计算LSTM层中的参数数量
长短期记忆网络（通常称为“ LSTM”）是一种特殊的RNN，经过精心设计LSTM能够学习长期的依赖
PyTorch-LSTM时间序列预测中如何预测真正的未来值
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PyTorch中实现LSTM多步长时间序列预测的几种方法总结（负荷预测）
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【一起入门DeepLearning】中科院深度学习_期末复习题2018-2019
2018-2019 学年第二学期期末试题四、画出GRU和LSTM工作流程图，解释各个门的作用，并比较两者的差异
基于LSTM的时空序列预测任务文章总结
时空序列预测任务，LSTM单元结构
LSTM 又回来了！ 新论文使用LSTM挑战长序列建模的 ViT
Sequencer 通过将空间信息与节省内存和节省参数的 LSTM 混合来降低内存成本，并在长序列建模上实现与 ViT 竞争的性能。
在预测中使用LSTM架构的最新5篇论文推荐
本文总结了近半年来关于LSTM的5篇论文，推荐阅读
LSTM 已死，事实真是这样吗？
保持理性，通过实践检验才能公正地评估数据科学中的概念
基于pytorch使用LSTM进行虎年春联生成
先看看我摘录的一些结果吧七字春联，开头两个字分别为 虎年、虎气、春节虎年啸虎春虎虎虎气伏虎牛龙龙虎年虎虎展啸风春节啸春虎风虎虎年虎啸啸千啸春节萝啸气风春虎年啸浩一讯欢春节回旧鹤绣舞虎年啸一着有处春节回一福舞福虎年啸月翼业来春节回旧精绣福我语文水平不太行，乍一眼看感觉还是满高级的。训练数据 春联.cs
