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Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测|附代码数据

p=27279 最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN的研究报告，包括一些图形和统计输出。...此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据...网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。...在每个小批量中，左填充序列，使它们具有相同的长度。 trainingOptions("adam", ...    MaxEpochs=200, ......通过首先使用函数重置状态来初始化网络状态 ，然后 使用输入数据的前几个时间步长resetState 进行初始预测 。Z使用输入数据的前 75 个时间步更新网络状态。

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    什么是RNN门控循环单元GRU？

    循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类能够处理序列数据的神经网络模型，具有记忆和状态传递的能力。...GRU原理1.1 基本思想GRU的基本思想是通过引入更新门和重置门，来解决传统RNN的长期依赖问题。更新门决定是否更新当前时间步的隐藏状态，重置门决定是否忽略历史输入并重新初始化隐藏状态。...该门控制着历史输入的影响，决定是否忽略过去的信息并重新初始化隐藏状态。当重置门接近0时，历史输入的影响将被最小化；当重置门接近1时，历史输入将对隐藏状态产生较大影响。...更新门使用sigmoid函数来确定新的信息的权重，重置门使用sigmoid函数来决定是否重新初始化隐藏状态。2.3 候选隐藏状态通过更新门和重置门的输出，可以得到一个候选隐藏状态。...总结本文详细介绍了RNN门控循环单元（GRU）的原理、结构和应用。GRU通过引入更新门和重置门，解决了传统RNN在处理长期依赖问题上的困境。更新门和重置门分别控制隐藏状态的更新和重置。

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    Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测|附代码数据

    此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据...网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。...在对后续时间步进行预测时，您会从数据源中收集真实值并将其用作输入。闭环预测通过使用先前的预测作为输入来预测序列中的后续时间步长。在这种情况下，模型不需要真实值来进行预测。...在每个小批量中，左填充序列，使它们具有相同的长度。trainingOptions("adam", ...    MaxEpochs=200, ...训练神经网络指定的训练选项训练 LSTM 网络 。...通过首先使用函数重置状态来初始化网络状态 ，然后 使用输入数据的前几个时间步长resetState 进行初始预测 。Z使用输入数据的前 75 个时间步更新网络状态。

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    机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构（下）

    另一方面，在训练长序列的RNN中，梯度可能很容易爆炸或消失 即使具有良好的初始权重，也很难检测到当前目标输出取决于来自多个时间步长的输入，因此RNN难以处理远程依赖性。...回声状态网络:初始化输入->隐藏和隐藏->隐藏和输出->非常小心地隐藏连接，使隐藏状态有一个巨大的弱耦合振荡器的储层，可以通过输入选择性地驱动这些振荡器。...良好的动态初始化：像回声状态网络一样初始化，然后使用动量学习所有连接。 4.长期/短期记忆网络 ?...随着初始重量较小，后向传播梯度消失。我们现在有更好的方法来优化它们; 要么使用无监督的逐层预训练，要么像在回声状态网中一样仔细地初始化权重。...对于没有大量标记案例的数据集，预训练有助于后续的区分性学习。对于非常大的，标记的数据集，通过无监督的预训练来初始化监督学习中使用的权重并不是必需的，即使是深度网络也是如此。

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    【机器学习】探索GRU：深度学习中门控循环单元的魅力

    同时它的结构和计算要比LSTM更简单, 它的核心结构可以分为两个部分去解析: 更新门 用于控制上一时间步的隐藏状态是否对当前时间步的输入进行更新。...更新门的作用类似于LSTM中的遗忘门和输入门的组合，它决定了新信息进入当前隐藏状态的比例，以及保留多少旧信息。 重置门 用于控制如何使用历史信息。...重置门决定了当前输入与前一时刻状态如何混合，而更新门则决定了多少旧状态信息被保留到下一个状态。...基于重置门和当前输入，GRU计算出一个候选隐藏状态，这个状态既包含了当前输入的信息，也包含了经过选择性保留的历史信息。...h0: 初始化的隐层张量h.

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    LSTM & GRU的基本原理与区别

    记忆单元c中保存信息的生命周期要长于短期记忆，但又远远短于长期记忆，因此将LSTM称为长短期记忆(Long Short-Term Memory) 在深度网络参数学习时，参数初始化的值一般都比较小。...因此遗忘门的参数初始值一般都设得比较大，其偏置向量 图片 设为1或2。...3.2 工作原理 重置门 图片 与候选状态 图片 的表达式为： 图片 重置门用于控制候选状态是否依赖上一时刻状态，通过重置门 图片 的表达式我们可以发现： 1.当 图片 时，候选状态只与当前输入...2.当 图片 时，候选状态和当前输入 图片 以及历史状态 图片 都有关，这就与一般的RNN一致了。...因此，综合二者并观察状态更新表达式我们可以发现： 1.当 图片 时，GRU退化为简单RNN。

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    从零开始学Pytorch（十）之循环神经网络基础

    我们每次采样的小批量的形状是（批量大小, 时间步数）。下面的函数将这样的小批量变换成数个形状为（批量大小, 词典大小）的矩阵，矩阵个数等于时间步数。...对时序数据采用不同采样方法将导致隐藏状态初始化的不同。...nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(num_epochs): if not is_random_iter: # 如使用相邻采样，在epoch开始时初始化隐藏状态...batch_size, num_steps, device) for X, Y in data_iter: if is_random_iter: # 如使用随机采样，在每个小批量更新前初始化隐藏状态...hidden_size) output = self.dense(hiddens) return output, state 类似的，我们需要实现一个预测函数，与前面的区别在于前向计算和初始化隐藏状态

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    GRU模型

    同时它的结构和计算要比LSTM更简单, 它的核心结构可以分为两个部分去解析: 更新门 重置门 2 GRU的内部结构图 2.1 GRU结构分析 结构解释图: GRU的更新门和重置门结构图: 内部结构分析...接着就是使用这个重置后的h(t-1)进行基本的RNN计算, 即与x(t)拼接进行线性变化, 经过tanh激活, 得到新的h(t)....最后更新门的门值会作用在新的h(t)，而1-门值会作用在h(t-1)上, 随后将两者的结果相加, 得到最终的隐含状态输出h(t), 这个过程意味着更新门有能力保留之前的结果, 当门值趋于1时, 输出就是新的...bidirectional: 是否选择使用双向LSTM, 如果为True, 则使用; 默认不使用. nn.GRU类实例化对象主要参数解释: input: 输入张量x....h0: 初始化的隐层张量h.

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    必须了解的8种神经网络架构

    首先拥有一系列隐含状态的分布可以高效的存储过去的信息；其次它具有非线性动力学可以允许它以复杂的方式更新隐藏状态。在足够的时间和神经元数量下，RNN甚至可以计算出计算机能计算的任何东西。...只要“保持”门处于开启状态，信息就会一直保留在存储细胞中。开启“读取”门就可以从细胞中读取信息：RNN特别适合用于手写草书识别这样的任务。...2012年，Salakhutdinov和Hinton提出了玻尔兹曼机的高效小批量学习程序。...初始权值小，后传播梯度消失。我们现在有了更好的方法来优化它们：要么使用无监督的分层预训练，要么就像在回声状态网络中一样小心地初始化权重。...对于没有大量标记案例的数据集，预训练有助于后续的鉴别学习。对于非常大的、已标记的数据集，初始化在监督学习中使用无监督预训练的权值是不必要的，即使对于深网也是如此。

    2.3K50

    你不得不了解的8种神经网络结构!

    首先拥有一系列隐含状态的分布可以高效的存储过去的信息；其次它具有非线性动力学可以允许它以复杂的方式更新隐藏状态。在足够的时间和神经元数量下，RNN甚至可以计算出计算机能计算的任何东西。...只要“保持”门处于开启状态，信息就会一直保留在存储细胞中。开启“读取”门就可以从细胞中读取信息：RNN特别适合用于手写草书识别这样的任务。...另一个有效的小批量RBM学习程序是这样的： 对于正向，首先将可见单元的数据向量固定。 然后计算所有可见和隐藏单元对的的确切值。 对于每个连接的单元对，在所有小批量中的数据上平均。...初始权值小，后传播梯度消失。我们现在有了更好的方法来优化它们：要么使用无监督的分层预训练，要么就像在回声状态网络中一样小心地初始化权重。...对于没有大量标记案例的数据集，预训练有助于后续的鉴别学习。对于非常大的、已标记的数据集，初始化在监督学习中使用无监督预训练的权值是不必要的，即使对于深网也是如此。

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    你不得不了解的8种神经网络结构!

    首先拥有一系列隐含状态的分布可以高效的存储过去的信息；其次它具有非线性动力学可以允许它以复杂的方式更新隐藏状态。在足够的时间和神经元数量下，RNN甚至可以计算出计算机能计算的任何东西。...只要“保持”门处于开启状态，信息就会一直保留在存储细胞中。开启“读取”门就可以从细胞中读取信息：RNN特别适合用于手写草书识别这样的任务。...另一个有效的小批量RBM学习程序是这样的： 对于正向，首先将可见单元的数据向量固定。 然后计算所有可见和隐藏单元对的的确切值。 对于每个连接的单元对，在所有小批量中的数据上平均。...初始权值小，后传播梯度消失。我们现在有了更好的方法来优化它们：要么使用无监督的分层预训练，要么就像在回声状态网络中一样小心地初始化权重。...对于没有大量标记案例的数据集，预训练有助于后续的鉴别学习。对于非常大的、已标记的数据集，初始化在监督学习中使用无监督预训练的权值是不必要的，即使对于深网也是如此。

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    学界 | NIPS2018最佳论文解读：Neural Ordinary Differential Equations

    本文提出的核心问题是，我们是否可以通过逐步减小步长 [t，t+1] 来提升目前这些网络的最优性能。我们可以想象这是逐步增加 RNN 中的评估数量，或者增加残差网络中的残差层数量。...换句话说，通过求解方程，我们得到了所需的隐藏状态序列。我们必须在每次评估过程中，从初始状态 h0 开始求解方程。这种问题也称为初值问题。...正如我前面提到的，这个操作符依赖于初始状态 z（t0）、数 f、初始和结束时间 t0、t1 以及搜索的参数 θ。「伴随法」现在确定了损耗函数 w.r.t 的梯度，其隐藏状态为： ?...神经网络函数 f 负责计算从当前时间步长开始的任何时间 t 处的潜伏状态 z。该模型是一个变分自动编码器，它使用 RNN 在初始潜伏状态 z0 下编码过去的轨迹（在下图中为绿色）。...文中的方法是否确实适用于现有的各种模型、是否会被时间证明是有效的，仍有待观察。

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    必须了解的8种神经网络架构

    首先拥有一系列隐含状态的分布可以高效的存储过去的信息；其次它具有非线性动力学可以允许它以复杂的方式更新隐藏状态。在足够的时间和神经元数量下，RNN甚至可以计算出计算机能计算的任何东西。...只要“保持”门处于开启状态，信息就会一直保留在存储细胞中。开启“读取”门就可以从细胞中读取信息：RNN特别适合用于手写草书识别这样的任务。...2012年，Salakhutdinov和Hinton提出了玻尔兹曼机的高效小批量学习程序。...初始权值小，后传播梯度消失。我们现在有了更好的方法来优化它们：要么使用无监督的分层预训练，要么就像在回声状态网络中一样小心地初始化权重。...对于没有大量标记案例的数据集，预训练有助于后续的鉴别学习。对于非常大的、已标记的数据集，初始化在监督学习中使用无监督预训练的权值是不必要的，即使对于深网也是如此。

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    机器学习 学习笔记（24） 序列建模：循环和递归网络

    通常指RNN是在序列上的操作，并且该序列在时刻t（从1到 ? ）包含向量 ? 。在实际情况中，循环网络通常在序列的小批量上操作，并且小批量的每项具有不同长度 ? 。省略了小批量索引来简化记号。...然后，我们可以用softmax函数后续处理后，获得标准化后的概率的输出向量 ? 。RNN从特定初始状态 ? 开始前向传播，从 ? 到 ? 的每个时间步，应用以下方程： ? ? ? ?...作为后续节点，因此梯度很简单： ? 然后们可以从时刻 ? 到t=1反向迭代，通过时间反向传播梯度，注意 ? 同时具有 ? 和 ? 两个后续节点，因此它的梯度为： ? ? 其中 ? 表示包含元素 ?...将额外输入提供到RNN的一些常见方法是： （1）在每个时刻作为一个额外输入，或 （2）作为初始状态 ? ，或 （3）结合两种方式。 image.png 第一种也是最常见的方法，如上图。...如果上下文C是一个向量，则解码器RNN知识向量到序列的RNN。向量到序列RNN至少有两种接收输入的方法。输入可以被提供为RNN的初始状态，或连接到每个时间步中的隐藏单元。

    2K10

    循环神经网络教程第四部分-用Python和Theano实现GRULSTM循环神经网络

    ，即隐状态的大小。 ? 是根据当前的输入和之前的隐状态计算得到的一个“候选”状态。它和普通的RNN有完全相同的计算公式，只是我们把参数 ? 重命名为 ? 。然而，和在RNN中把 ?...GRU有两个门，重置门 ? ，更新门 ? 。直观上，重置门决定了如何组合新输入和之前的记忆，更新门决定了留下多少之前的记忆。如果我们把重置门都设为1，更新门都设为0，也同样得到了普通的RNN模型。...GRU没有不同于隐状态的内部记忆 ? ，没有LSTM中的输出门。 输入门和遗忘门通过更新门 ? 进行耦合，重置门 ? 被直接应用于之前的隐状态。因此，LSTM中的重置门的责任实质上被分割到了 ?...PS：RNN系列教程翻译算是告一段落了，里面的一些实验我还没有做，后续也会去做。...RNN对于序列建模来说很强大，在自动问答，机器翻译，图像描述生成中都有使用，后续会翻译或自己写一些这方面的内容，^_^!!!

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    【AI前沿】深度学习基础：循环神经网络（RNN）

    这使得RNN特别适合处理序列数据，如文本、语音和时间序列等。 1.1 RNN的基本单元 RNN的基本单元包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层不仅接收当前时间步的输入，还接收前一时间步的隐藏状态。...1.2 RNN的前向传播 在前向传播过程中，RNN通过隐藏状态的递归计算，将序列数据逐步传递到网络的每一个时间步。具体步骤如下： 初始化隐藏状态 h_0 （通常为零向量）。...输入门（Input Gate） 输入门控制当前输入信息是否被加入到记忆细胞中。...重置门（Reset Gate） 重置门控制当前输入信息与前一时间步的隐藏状态结合的程度。...3.2 GRU的前向传播 在前向传播过程中，GRU通过以下步骤更新记忆细胞和隐藏状态： 计算重置门 r_t ，决定前一时间步的隐藏状态 h_{t-1} 对当前候选隐藏状态 \tilde{h}_t 的影响

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    Nature neuroscience：利用encoder-decoder模型实现皮层活动到文本的机器翻译

    最后的编码hidden state初始化解码RNN，这一解码RNN根据前一个单词以及当前状态学习预测序列中的下一个单词。在测试阶段，使用先前预测的单词。...每个解码状态都是根据其前一个状态和先前生成的单词或最终的编码状态和初始化令牌来确定性地计算的。...编码器RNN的第二层（中间）的输出也通过一个完全连接的输出层然后通过一个“fat”（13×225）矩阵，产出MFCC（梅尔倒谱频率系数）预测。 解码器RNN用编码器RNN的最后一层的最终状态初始化。...2.将输入卷积层重置为随机初始值，网络中所有其他权重被“冻结”，并在第二个参与者上训练网络60个周期。也就是说，误差梯度在整个网络中反向传播，但只更新卷积层。...(3)解码RNN： 为了将高维编码转换回单词序列，第二个RNN在这种状态下初始化，然后训练它在每个时间步长发出一个单词或序列结束指令（此时解码结束）。

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    斯坦福cs224d 语言模型，RNN，LSTM与GRU

    并且h0∈RDh为当迭代轮次为t=0时的初始化隐层输出向量。 ...第一种方法是将随机初始化W(hh)改为一个有关联的矩阵初始化。第二种方法是使用ReLU（Rectified Linear Units）代替sigmoid函数。...也就是说，这个阶段能够对新观察到的信息(词)和历史的隐层状态ht−1进行合理合并，根据语境向量h~t总结这个新词以何种状态融合。 重置门：重置信号rt会判定ht−1对结果h~t的重要程度。...如果ht−1和新的记忆的计算不相关，那么重置门能够完全消除过去的隐层信息(状态)。 更新门：更新信号zt会决定以多大程度将ht−1向下一个状态传递。...输入门根据输入词和过去隐层状态共同判定输入值是否值得保留，从而判定它以何种程度参与生成新的记忆(或者说对新的记忆做一个约束)。因此，它可以作为输入信息更新的一个指标。

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    《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第14章 循环神经网络

    然后我们调用static_rnn()，向它提供单元工厂和输入张量，并告诉它输入的数据类型（用来创建初始状态矩阵，默认情况下是全零）。...初始化）来为 RNN 指定初始化器。...公式 14-3 总结了如何计算单元的长时状态，短时状态，和单个输入情形时每单位步长的输出（小批量的方程形式与单输入的形式相似）。 ?...bi，bf，bo，bg是全连接层的四个偏置项，需要注意的是 TensorFlow 将其初始化为全 1 向量，而非全 0，为了阻止网络初始训练状态下，各个门关闭从而忘记所有记忆。...选择一个特定的嵌入式 Reber 语法（例如 Jenny Orr 页面上显示的语法），然后训练一个 RNN 来确定字符串是否遵循该语法。

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