长短期记忆神经网络

目录

LSTM 神经网络架构

分类 LSTM 网络

回归 LSTM 网络

视频分类网络

更深的 LSTM 网络

网络层

分类、预测和预报

序列填充、截断和拆分

按长度对序列排序

填充序列

截断序列

拆分序列

指定填充方向

归一化序列数据

无法放入内存的数据

可视化

LSTM 层架构


        本主题说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 神经网络处理分类和回归任务的序列和时间序列数据。有关如何使用 LSTM 神经网络对序列数据进行分类的示例。

        LSTM 神经网络是一种循环神经网络 (RNN),可以学习序列数据的时间步之间的长期依存关系。

LSTM 神经网络架构

        LSTM 神经网络的核心组件是序列输入层和 LSTM 层。序列输入层将序列或时间序列数据输入神经网络中。LSTM 层学习序列数据的时间步之间的长期相关性。

        下图说明用于分类的简单 LSTM 网络的架构。该神经网络从一个序列输入层开始,后跟一个 LSTM 层。为了预测类标签,该神经网络的末尾是一个全连接层、一个 softmax 层和一个分类输出层。

        如图所示:

        下图说明用于回归的简单 LSTM 神经网络的架构。该神经网络从一个序列输入层开始,后跟一个 LSTM 层。该神经网络的末尾是一个全连接层和一个回归输出层。

        如图所示:

        下图说明用于视频分类的神经网络的架构。要将图像序列输入到神经网络,请使用序列输入层。要使用卷积层来提取特征,也就是说,要将卷积运算独立地应用于视频的每帧,请使用一个序列折叠层,后跟一个卷积层,然后是一个序列展开层。要使用 LSTM 层从向量序列中学习,请使用一个扁平化层,后跟 LSTM 层和输出层。

        如图所示:

分类 LSTM 网络

        要创建针对“序列到标签”分类的 LSTM 网络,请创建一个层数组,其中包含一个序列输入层、一个 LSTM 层、一个全连接层、一个 softmax 层和一个分类输出层。

        将序列输入层的大小设置为输入数据的特征数量。将全连接层的大小设置为类的数量。不需要指定序列长度。

        对于 LSTM 层,指定隐含单元的数量和输出模式 'last'。

numFeatures = 12;
numHiddenUnits = 100;
numClasses = 9;
layers = [ ...sequenceInputLayer(numFeatures)lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')fullyConnectedLayer(numClasses)softmaxLayerclassificationLayer];

        要针对“序列到序列”分类创建一个 LSTM 网络,请使用与“序列到标签”分类相同的架构,但将 LSTM 层的输出模式设置为 'sequence'。

numFeatures = 12;
numHidd

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/693312.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Find My资讯|苹果Vision Pro无法通过Find My进行远程定位和发声

苹果 Vision Pro 头显现在已经正式开售,不过根据该公司日前发布的支持文件,这款头显目前缺乏一系列关键查找功能,用户无法在 iCloud 网站或Find My应用中获悉头显的位置,也无法让这款头显远程播放声音。 不过支持文件同时提到 V…

DAY57:动态规划(子序列2)1143、1035、53

Leetcode: 1143 最长公共子序列 1、dp数组定义和下标 dp[i][j]:长度为[0, i - 1]的字符串text1与长度为[0, j - 1]的字符串text2的最长公共子序列。 2、确认递推公式 如果text1[i - 1] 与 text2[j - 1]相同,那么找到了一个公共元素,所以d…

Android 开机启动

一、添加权限 <uses-permission android:name"android.permission.RECEIVE_BOOT_COMPLETED"/> 二、写一个广播接收器 public class BootReceiver extends BroadcastReceiver {Overridepublic void onReceive(Context context, Intent intent) {if(Intent.ACT…

数学物理方法笔记——Γ函数

Γ \Gamma Γ函数 0.前言 本文是吴崇试的《数学物理方法》第七章学习笔记。今天是数学物理方法Ⅱ上课的第一天&#xff0c;老师在课上简单复习了一下上个学期数学物理方法I的内容&#xff0c;笔者闲着没事&#xff0c;总觉得梁昆淼先生的书不太够味儿&#xff0c;便开始翻弄起…

【机器学习】数据清洗之处理重复点

&#x1f388;个人主页&#xff1a;豌豆射手^ &#x1f389;欢迎 &#x1f44d;点赞✍评论⭐收藏 &#x1f917;收录专栏&#xff1a;机器学习 &#x1f91d;希望本文对您有所裨益&#xff0c;如有不足之处&#xff0c;欢迎在评论区提出指正&#xff0c;让我们共同学习、交流进…

【栈】150. 逆波兰表达式求值

150. 逆波兰表达式求值 解题思路 初始化栈&#xff1a; 创建一个整数栈用于存储操作数。 遍历表达式数组&#xff1a; 对于数组中的每个元素&#xff1a; 如果是运算符&#xff0c;从栈中弹出两个操作数&#xff0c;并根据运算符进行相应的运算&#xff0c;然后将结果压入栈…

C++(18)——适配器概念以及stack、queue、优先队列的模拟实现

上篇文章中&#xff0c;给出了对于模拟实现中功能的补全&#xff0c;本篇文章将优先介绍一个新的容器之后引入什么是适配器&#xff0c;以及适配器的使用方法&#xff0c;再通过适配器的思想来完成对于&#xff0c;、优先级队列_的实现。 目录 1. deque: 1.1 什么是deque&…

导出docker MySQL中的数据库写一个shell 脚本

安装命令 mysqldump sudo apt update sudo apt install mysql-client编辑脚本内容 export_mysql.sh #!/bin/bash# Docker 容器的 IP 地址 container_ip"172.26.77.246"# MySQL 数据库的用户名和密码 mysql_user"root" mysql_password"your_password…

Android studio 安装以及第一个程序

一、配置 1、下载JDK&#xff08;JDK&#xff1a;Java Development Kit Java开发工具包&#xff09; 打开Java Downloads | Oracle下载地址下载相应的JDK版本即可&#xff0c;需要注意的是请下载JDK11以上的版本&#xff0c;并且是64位版 2、安装JDK 双击打开已经下载好的安装…

Query Rewrite —— 基于大模型的query扩展改写,PRF+ GRF协同发力减少LLM的幻觉问题(论文)

通过GRF和PRF&#xff0c;可以有效提升召回率&#xff0c;和top的数据质量。两者可以相互互补&#xff0c;发挥更好的作用。 论文&#xff1a;Generative and Pseudo-Relevant Feedback for Sparse, Dense and Learned Sparse Retrieval 什么是PRF &#xff1f; Pseudo-relevan…

python在flask中的请求数据“无限流”

文章目录 一、问题描述二、解决方案 一、问题描述 在flask请求中&#xff0c;有个需求是让调用方一直调接口&#xff0c;并立马返回&#xff0c;而接口方缓存请求&#xff0c;依次执行。 二、解决方案 from flask import Flask, request, jsonify from queue import Queue i…

新年伊始,VR全景释放“强信号”,可以结合哪些行业?

一年之计在于春&#xff0c;各行各业都想抢占在经济的第一线&#xff0c;那么如何抓住新一轮科技革命和产业变革新机遇呢&#xff1f;VR全景释放了“强信号”。对于大部分实体行业来说&#xff0c;都会有VR全景的制作需求&#xff0c;租房买房的&#xff0c;可能都见识过线上VR…

【JGit】分支管理实践

本文紧接【JGit】简述及学习资料整理。 以下梳理了使用 JGit 进行 Git 操作的实践 JGit实践 主函数 public static void main(String[] args) throws Exception {String localDir "D:\\tmp\\git-test\\";String gitUrl "http://192.168.181.1:3000/root/g…

如何邀请媒体参加活动报道?媒体邀约的几大步骤?

传媒如春雨&#xff0c;润物细无声&#xff0c;大家好&#xff0c;我是51媒体网胡老师。 邀请媒体参加活动报道通常需要发送邀请函、提供详细活动信息&#xff0c;并通过电话或邮件进行跟进确认。 在邀请媒体之前&#xff0c;应该制定一个详细的媒体规划表&#xff0c;包括拟…

高级统计方法 第2次作业

概念 1. &#xff08;a&#xff09; 光滑度高的好&#xff0c;样本足够多光滑度越高就越能表征真实情况&#xff0c;也能对预测变量更好的预测。 &#xff08;b&#xff09; 光滑度低的好&#xff0c;因为可能“过拟合”&#xff0c;一些误差大的数可能会较大的影响到预测…

Python asyncio+playwright批量获取deepL翻译

Playwright和Selenium一样&#xff0c;属于动态渲染工具&#xff0c;所以用asyncio异步协程加快一下速度。 大致框架是这样的&#xff0c;能跑是能跑&#xff0c;然而(:3[___]还有很多需要优化的地方&#xff0c;后面打算整理一下错误处理机制&#xff0c;引入队列&#xff0c…

机器学习速成

一&#xff0c;教程推荐 【(超爽中英!) 2023公认最好的【吴恩达机器学习】教程&#xff01;附课件代码 Machine Learning Specialization】https://www.bilibili.com/video/BV16C4y197St?vd_sourcedb98a5294f4e914ff8d9b0cad1ee6bda --吴恩达永远的神&#xff1b;然后需要点…

1313:【例3.5】位数问题——(思路非常的奇特,值得一看)

【题目描述】 在所有的N位数中&#xff0c;有多少个数中有偶数个数字33?由于结果可能很大&#xff0c;你只需要输出这个答案对1234512345取余的值。 【输入】 读入一个数N(N≤1000)。 【输出】 输出有多少个数中有偶数个数字3。 【输入样例】 2 【输出样例】 73 这是一道经…

Code-Audit(代码审计)习题记录

介绍&#xff1a; 自己懒得搭建靶场了&#xff0c;靶场地址是 GitHub - CHYbeta/Code-Audit-Challenges: Code-Audit-Challenges为了方便在公网练习&#xff0c;可以随地访问&#xff0c;本文所有的题目均来源于网站HSCSEC-Code Audit 1、习题一 题目内容如下&#xff1a; 1…

How to install a specific version of a package in R

How to install a specific version of a package in R 在使用R语言完成数据分析的过程中&#xff0c;很多时候&#xff0c;因为项目实际需要&#xff0c;我们应该指定某些库文件的安装包的版本&#xff0c;这个时候&#xff0c;我们可以基于devtools包中的函数install_version…