【从零开始学习深度学习】36. 门控循环神经网络之长短期记忆网络（LSTM）介绍、Pytorch实现LSTM并进行训练预测
1 长短期记忆介绍 LSTM 中引入了3个门，即输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate），以及与隐藏状态形状相同的记忆细胞（某些文献把记忆细胞当成一种特殊的隐藏状态），从而记录额外的信息。 1.1 输入门、遗忘门和输出门 与门控循环单元中的重置门和更新门一样，如下图所示，长短期记忆的门的输入均为当前时间步输入Xt与...
长短期记忆（LSTM）：突破性的序列训练技术
长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 Why LSTM提出的动机是为了解决长期依赖问题。 长期依赖(Long Term Dependencies) 在深度学习领域中（尤其是RNN），“长期依赖“问题是普遍存在...
人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测
人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测 1.赛题简介 项目链接以及码源见文末 2021 “AI Earth” 人工智能创新挑战赛，以 “AI 助力精准气象和海洋预测” 为主题，旨在探索人工智能技术在气象和海洋领域的应用。 本赛题的背景是厄尔尼诺 - 南方...
![人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230607_83592c071f9241edb19dec6aabfa5f4e.png)
DL之LSTM：基于tensorflow框架利用LSTM算法对气温数据集训练并回归预测
目录输出结果核心代码 输出结果数据集 tensorboard可视化 1. iter: 0 loss: 0.010328549 2. iter: 500 loss: 0.0044991444 3. iter: 1000 loss: 0.003714567 4. iter: 1500 loss: 0.0033356838 5. iter: 200....
DL之Attention-ED：基于TF NMT利用带有Attention的 ED模型训练、测试(中英文平行语料库)实现将英文翻译为中文的LSTM翻译模型过程全记录
目录测试输出结果模型监控训练过程全记录 测试输出结果轻轻的我走了, 正如我轻轻的来; 我轻轻的招手, 作别... 模型监控1、SCALARS2、IMAGESattention_images_1/image/0 step 6,0003、GRAPHS 训练过程全记录1. 开始训练 2. # Job id 0 ....
DL之Attention-ED：基于TF NMT利用带有Attention的 ED模型训练、测试(中英文平行语料库)实现将英文翻译为中文的LSTM翻译模型过程全记录
测试输出结果轻轻的我走了, 正如我轻轻的来; 我轻轻的招手, 作别...模型监控1、SCALARSclipped_gradient grad_norm train_loss dev_bleu dev_ppl lr_1 test_bleu test_ppl train_ppl 2、IMAGESattention_images_1/image/0 s....
DL之LSTM：基于tensorflow框架利用LSTM算法对气温数据集训练并回归预测
输出结果tensorboard可视化iter: 0 loss: 0.010328549iter: 500 loss: 0.0044991444iter: 1000 loss: 0.003714567iter: 1500 loss: 0.0033356838iter: 2000 loss: 0.003116763iter: 2500 loss: 0.0029606873iter: 3000 los....
DL之LSTM之MvP：基于TF利用LSTM基于DIY时间训练csv文件数据预测后100个数据(多值预测)状态
数据集csv文件内容输出结果设计思路训练记录全过程2018-10-17 14:33:28.811258: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1120] Creating TensorFlow device (/dev....
DL之LSTM之UvP：基于TF利用LSTM基于DIY时间训练1200个数据预测后200个数据状态
输出结果设计思路训练记录全过程INFO:tensorflow:loss = 0.496935, step = 1INFO:tensorflow:global_step/sec: 7.44562INFO:tensorflow:loss = 0.0289763, step = 101 (13.432 sec)INFO:tensorflow:global_step/sec: 6.42037INFO:t....
TF之LSTM：利用LSTM算法对mnist手写数字图片数据集(TF函数自带)训练、评估(偶尔100%准确度，交叉熵验证)
输出结果第 0 accuracy 0.125第 20 accuracy 0.6484375第 40 accuracy 0.78125第 60 accuracy 0.9296875第 80 accuracy 0.8671875第 100 accuracy 0.90625第 120 accuracy 0.8671875第 140 accuracy 0.8671875第 160 accuracy 0.....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。