分类：lstm

2021
07-26

pytorch lstm gru rnn 得到每个state输出的操作

默认只返回最后一个state，所以一次输入一个step的input#coding=UTF-8importtorchimporttorch.autogradasautograd#torch中自动计算梯度模块importtorch.nnasnn#神经网络模块torch.manual_seed(1)#lstm单元输入和输出维度都是3lstm=nn.LSTM(input_size=3,hidden_size=3)#生成一个长度为5，每一个元素为1*3的序列作为输入，这里的数字3对应于上句中第一个3inputs=[autograd.Variable(torch.randn((1,3)))... 继续阅读 >

2021
07-02

Pytorch 如何实现LSTM时间序列预测

开发环境说明：Python35Pytorch0.2CPU/GPU均可1、LSTM简介人类在进行学习时，往往不总是零开始，学习物理你会有数学基础、学习英语你会有中文基础等等。于是对于机器而言，神经网络的学习亦可不再从零开始，于是出现了TransferLearning，就是把一个领域已训练好的网络用于初始化另一个领域的任务，例如会下棋的神经网络可以用于打德州扑克。我们这讲的是另一种不从零开始学习的神经网络——循环神经网络（RecurrentNeuralNetw... 继续阅读 >

2020
10-08

keras 简单 lstm实例(基于one-hot编码)

简单的LSTM问题，能够预测一句话的下一个字词是什么固定长度的句子，一个句子有3个词。使用one-hot编码各种引用importkerasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportLSTM,Dense,Dropoutimportnumpyasnp数据预处理data='abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'data_set=set(data)word_2_int={b:afora,binenumerate(data_set)}int_2_word={a:bfora,binenumerate(data_set)}word_len=len(data_s... 继续阅读 >

2020
10-08

在Keras中CNN联合LSTM进行分类实例

我就废话不多说，大家还是直接看代码吧~defget_model():n_classes=6inp=Input(shape=(40,80))reshape=Reshape((1,40,80))(inp)#pre=ZeroPadding2D(padding=(1,1))(reshape)#1conv1=Convolution2D(32,3,3,border_mode='same',init='glorot_uniform')(reshape)#model.add(Activation('relu'))l1=LeakyReLU(alpha=0.33)(conv1)conv2=ZeroPadding2D(padding=(1,1))(l1)conv2=Convolution2D(32,3,3,... 继续阅读 >