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《双向LSTM：序列建模的强大引擎》

在深度学习领域，序列数据的处理一直是一个关键任务。双向长短时记忆网络（BiLSTM）作为长短期记忆网络（LSTM）的扩展，通过同时考虑序列的正向和反向信息，显著提升了对序列数据的建模能力。...BiLSTM在每个时间步上同时运行两个LSTM，一个按照序列的正向顺序处理数据，另一个按照反向顺序处理数据。...正向LSTM从序列开头依次处理到结尾，得到一系列正向隐藏状态；反向LSTM则从序列结尾依次处理到开头，得到一系列反向隐藏状态。...传统的单向LSTM只能从一个方向捕捉这种依赖关系，而BiLSTM通过正向和反向的传播，可以同时考虑到过去和未来的信息，从而更有效地捕捉长距离依赖关系。其次，BiLSTM可以增强对上下文信息的理解。...以股票价格预测为例，正向LSTM可以分析过去的价格走势对当前价格的影响，反向LSTM可以从未来的价格变化趋势中反推当前价格的潜在因素，两者结合可以更全面地预测价格的未来走势，提高预测的准确性和可靠性。

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股票预测 lstm(时间序列的预测步骤)

既然是时间序列预测，我们最关心的是预测值在时间维度上的走势如何，那我们只要最后一列volume和第一列date这两列就好了。...MinMaxScaler是一个归一化的包，归一化有很多好处，可以让模型算的更快，一些求导呀，梯度下降这些的，归一化后数据小，这些算法自然就运行快。...因为lstm时间序列不像别的回归一个x，另一个值y，lstm的x和y全是一组数据产生的，也就是它自己和自己比。...x [[1] [2] [3]] y就是[2 3 4]，意思就是用前一个数据预测后一个，这是look_back为1的意思。假如是为8，那前8个数据预测第9个数据。...所以博主姑且认为测试集预测值提前一天的效果为最佳效果，这也是为什么上面代码要+1的原因。如果小伙伴们知道如何方便快捷消除lstm时间序列预测的滞后性，记得给博主留言噢。

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    基于tensorflow的LSTM 时间序列预测模型

    ，在一些特殊任务上，一些变式要优于标准的LSTM 利用LSTM进行时间序列预测 一般在时间序列预测上，常用的方法主要有ARIMA之类的统计分析，机器学习中经典的回归分析等 统计分析中（如ARIMA），将时间序列分为三个部分...这里采用LSTM来进行时间序列预测，结构为: 训练数据生成—>隐藏输入层—>LSTM神经层—>隐藏输出层（全连接层）—>结果 当然，也可以根据任务增加隐藏层，LSTM层以及全连接层的数量。...这里列举几个重要的注意点： 首先要理解什么是序列和序列化数据，比如如果我要预测24小时的天气，那将会有很多种方案，每种方案的序列化都不一样，若模型输出就是24小时的序列，那么输入序列可以是 t-1之前任意长度的序列...，输出序列是t > t+23；也可以输入序列为t-24之前的序列来预测t时候的值，进行24次预测；也可以用t-1之前的序列要预测t时，每次预测结果再代入输入中预测t时刻之后的值。...，； # INPUT_SIZE:输入序列中每个向量的维度 # BATCH_SIZE：训练的批次 # OUTPUT_SIZE：输出序列的向量维度 # CELL_SIZE:LSTM神经层的细胞数，也是LSTM

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    LSTM 又回来了！ 新论文使用LSTM挑战长序列建模的 ViT

    的研究团队检查了不同归纳偏差对计算机视觉的适用性，并提出了 Sequencer，它是 ViT 的一种架构替代方案，它使用传统的LSTM而不是自注意力层。...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。...Sequencer 架构采用双向 LSTM (BiLSTM) 作为构建块，并受 Hou 等人的 2021 Vision Permutator (ViP) 启发，并行处理垂直轴和水平轴。...研究人员引入了两个 BiLSTM，以实现上/下和左/右方向的并行处理，由于序列长度缩短，从而提高了 Sequencer 的准确性和效率，并产生了具有空间意义的感受野。...论文 Sequencer: Deep LSTM for Image Classification 的地址如下： https://arxiv.org/abs/2205.01972

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    蛋白质序列的embedding嵌入

    通过使用嵌入技术，可以将高维的离散输入转换为低维的连续向量表示，从而降低了数据的维度，并且减少了数据中的稀疏性。 2. **提取语义信息：** 嵌入向量可以捕捉到输入符号之间的语义关系。...总而言之，嵌入技术通过将离散的符号映射到低维的连续向量空间中，克服了高维和稀疏数据的问题，并提供了更好的特征表示和语义信息，从而改善了深度学习模型在各种任务上的性能。...现在氨基酸已经编码成功了，我们只需要把我们输入的蛋白质序列转化成高维序列 def protein_to_high_dimensional(protein_sequence): one_hot_encoded...，然后对序列进行再次编码 然后创建我们的embedding嵌入矩阵： 打印一下权重： Embedding的第一个参数20代表了20种氨基酸，40代表了我们要设置的维度，这里设置为了40，大家也可以设置成其他数字...(e1.flatten(), e2.flatten(), dim=0) 可以看到通过embedding后 这两个蛋白序列的相似度是 0.9981

    1.4K50

    深入LSTM神经网络的时间序列预测

    不同于前馈神经网络，RNN 可以利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列，即不仅学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息，所以在做语音识别、语言翻译等等有很大的优势。...由此一般 RNN 理论介绍到此，想具体了解的可以查阅相关论文。 3 LSTM底层理论介绍 为了更好的捕获时序中间隔较大的依赖关系，基于门控制的长短记忆网络（LSTM）诞生了！...之所以会这样，是因为序列存在自相关性，如一阶自相关指的是当前时刻的值与其自身前一时刻值之间的相关性。因此，如果一个序列存在一阶自相关，模型学到的就是一阶相关性。.../p/417232759 ▲ 图7：ARIMA结果 此结果的全局 MSE=4401.02 大于 LSTM 网络的 MSE=2521.30，由此可见当我们优化 LSTM 模型后，一定程度上时序建模比...= train_X.shape[2]#输入序列 model = Sequential() model.add(LSTM(units=nb_lstm_outputs1, input_shape

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    深入LSTM神经网络的时间序列预测

    不同于前馈神经网络，RNN 可以利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列，即不仅学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息，所以在做语音识别、语言翻译等等有很大的优势。...由此一般 RNN 理论介绍到此，想具体了解的可以查阅相关论文。 3 LSTM底层理论介绍 为了更好的捕获时序中间隔较大的依赖关系，基于门控制的长短记忆网络（LSTM）诞生了！...之所以会这样，是因为序列存在自相关性，如一阶自相关指的是当前时刻的值与其自身前一时刻值之间的相关性。因此，如果一个序列存在一阶自相关，模型学到的就是一阶相关性。.../p/417232759 ▲ 图7：ARIMA结果 此结果的全局 MSE=4401.02 大于 LSTM 网络的 MSE=2521.30，由此可见当我们优化 LSTM 模型后，一定程度上时序建模比...= train_X.shape[2]#输入序列 model = Sequential() model.add(LSTM(units=nb_lstm_outputs1, input_shape

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    《LSTM与HMM：序列建模领域的双雄对决》

    在序列建模的广阔领域中，长短期记忆网络（LSTM）和隐马尔可夫模型（HMM）都是极为重要的工具，它们各自有着独特的优势和应用场景。下面将对两者在序列建模上的异同进行深入探讨。...相同点 序列数据处理能力：LSTM和HMM都主要用于处理序列数据，像自然语言文本、语音信号、时间序列数据等。在自然语言处理的词性标注任务中，它们都能依据词的序列信息来推断每个词的词性。...LSTM有隐藏状态和细胞状态，用于存储和传递序列中的长期和短期信息。HMM包含隐藏状态序列，这些隐藏状态根据转移概率在不同时刻进行转换，并生成对应的观测序列。...HMM更适用于离散型数据的建模，在语音识别、词性标注等离散符号序列的处理上应用较多。 LSTM和HMM在序列建模中各有千秋。...LSTM以其强大的深度学习能力和对复杂长序列的处理优势，在许多现代人工智能任务中占据重要地位。

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    RNN vs LSTM：序列数据处理的选择

    RNN vs LSTM：序列数据处理的选择 1. 引言 序列数据是一类常见的数据类型，涵盖了自然语言、时间序列、音频等众多领域。处理序列数据时，选择合适的模型对于任务的成功至关重要。...在处理复杂的序列任务时，例如机器翻译或语音识别，LSTM能够提供更好的性能。 4.4. 数据量 当训练数据量较少时，RNN相对于LSTM来说更容易过拟合。...对于这个任务，我们同样可以使用RNN或LSTM来处理序列数据。 由于语音信号通常是长序列，其中包含了丰富的上下文信息，LSTM更适合。LSTM可以更好地捕捉长期依赖关系，从而提高语音识别的准确性。...结论 RNN和LSTM是两种常用的循环神经网络模型，用于处理序列数据。选择使用RNN还是LSTM取决于数据的特点和任务的要求。 对于处理短序列的任务，例如短语或句子的处理，RNN通常已经足够。...而对于处理长序列的任务，例如长文本或音频信号的处理，LSTM更适合。此外，当训练数据量较少或任务复杂度较高时，LSTM能够提供更好的性能。

    11010

    【Python】循环语句 ⑤ ( range 语句 | for 循环本质遍历序列 | 生成由 0 开始到 n 的序列 | 生成由 m 到 n 的序列 | 生成由 m 到 n 的步长为 k 的序列 )

    一、for 循环本质遍历序列 for 循环 中 , 语法如下 : for 临时变量 in 数据集: 循环操作 上述语法中的 数据集 是 序列类型 , 该类型变量 用于存储一系列有序的元素 , 常见的序列类型有...- 生成由 0 开始到 n 的序列 range 语法 1 : 生成 由 0 开始到 n 的序列 , 不含 n 本身 ; range(n) 代码示例 : """ range 代码示例 """ my_range...: 生成 由 m 到 n 的序列 , 不含 n 本身 ; range(m, n) 代码示例 : my_range = range(1, 6) print(list(my_range)) # 输出：[1..., 2, 3, 4, 5] 执行结果 : [1, 2, 3, 4, 5] 3、range 语法 3 - 生成由 m 到 n 的步长为 k 的序列 range 语法 3 : 生成 由 m 到 n 的步长为...k 的序列 , 不包含 n ; 下面的代码是 生成 0 到 10 之间的偶数序列 , 不包括 10 本身 ; 代码示例 : """ range 代码示例 """ my_range = range(0

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    CRF和LSTM 模型在序列标注上的优劣？

    编辑：忆臻 https://www.zhihu.com/question/46688107 本文仅作为学术分享，如果侵权，会删文处理 CRF和LSTM 模型在序列标注上的优劣？...y = (y1, y2, …, yn)使得p(y1, y2, …, yn| x, w)最高，它计算的是一种联合概率，优化的是整个序列（最终目标），而不是将每个时刻的最优拼接起来，在这一点上CRF要优于LSTM...），通过CNN的卷积操作提取这些特征，在中文中可能并不适用（中文单字无法分解，除非是基于分词后），这里简单举一个例子，例如词性标注场景，单词football与basketball被标为名词的概率较高，...但同样的问题，训练数据不够的话过拟合会很严重，效果堪忧。 四、 LSTM可以当做对序列的一种『中间状态』的建模，建模结果还可以当做特征，扔给其他模型继续用。...这样使得其在序列标注问题中效果比较好。 即使现在主流使用LSTM模型的，也会在loss层使用crf，基本验证是更好的。而与LSTM相对应的应该是原来crf模型中特征层面的东东。

    2.2K10

    Keras中带LSTM的多变量时间序列预测

    这在时间序列预测中是一个很大的好处，经典的线性方法很难适应多元或多输入预测问题。 在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中开发用于多变量时间序列预测的LSTM模型。...完成本教程后，您将知道： 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和并将一个LSTM模型拟合到一个多变量的时间序列预测问题上。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。...提供超过1小时的输入时间步。 在学习序列预测问题时，考虑到LSTM使用反向传播的时间，最后一点可能是最重要的。 定义和拟合模型 在本节中，我们将在多元输入数据上拟合一个LSTM模型。...，您了解了如何将LSTM应用于多变量时间序列预测问题。...具体来说，你了解到： 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和适合多变量时间序列预测问题的LSTM。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。

    46.4K149

    RNN在自然语言处理中的应用及其PyTorch实现

    知道想要解决的问题后，就可以引出N Gram 语言模型了。...，EMBEDDING_DIM 表示词嵌入的维数。...基本原理 定义好一个LSTM 网络，然后给出一个由很多个词构成的句子，根据前面的内容，每个词可以用一个词向量表示，这样一句话就可以看做是一个序列，序列中的每个元素都是一个高维向量，将这个序列传入LSTM...首先使用n_word 和n_dim 定义单词的词向量矩阵的维度，n_char 和char_dim 定义字符的词向量维度，char_hidden 表示字符水准上的LSTM 输出的维度，n_hidden 表示每个单词作为序列输入...动态图结构使得前向传播中可以使用for 循环将每个单词都传入CharLSTM，得到的结果和单词的词向量拼在一起作为新的序列输入，将它传入LSTM 中，最后接一个全连接层，将输出维数定义为词性的数目。

    1.1K20

    使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列

    Hi，我是Johngo~ 今儿和大家聊聊关于「使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列」的一个简单项目。 使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列，能够帮助我们在各种实际应用中进行更准确的预测。...本项目使用Python和TensorFlow/Keras框架来实现一个LSTM模型，对多特征变量的时间序列数据进行预测。 实现流程 数据准备 收集和准备时间序列数据集。 处理缺失值和异常值。...将数据重塑为适合LSTM模型的格式。 构建和训练LSTM模型 使用Keras构建LSTM模型。 编译模型并设置优化器和损失函数。 训练模型并进行验证。 模型评估和预测 评估模型的性能。...然后，大家可以使用生成的CSV文件进行后续的LSTM时间序列预测模型的构建和训练。 完整代码实现 下面是完整的代码实现，包括生成数据集、数据预处理、LSTM模型构建和训练，以及模型评估和预测。 1....的多特征变量时间序列预测模型的构建和训练。

    1.1K10

    教程 | 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

    本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。...这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...完成本教程后，你将学会： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...之后，删除要预测的时刻（t）的天气变量。 完整的代码列表如下。 ? 运行上例打印转换后的数据集的前 5 行。我们可以看到 8 个输入变量（输入序列）和 1 个输出变量（当前的污染水平）。 ?...多变量 LSTM 模型训练过程中的训练、测试损失折线图 在每个训练 epoch 结束时输出训练和测试的损失。在运行结束后，输出该模型对测试数据集的最终 RMSE。

    3.9K80

    ARIMA时间序列与LSTM神经网络的PK

    前言：时间序列算是我接触的第一个统计学实践项目，也是它把我带进了机器学习的大门。当时的我的工作是根据过往投资和赎回量，每天预估一个需要留的钱，有点类似银行准备金。...一、 ARIMA模型 ARIMA模型于1982年提出，是时间序列预测分析方法之一。...ARIMA（p，d，q）中，AR是"自回归"，p为自回归项数；MA为"滑动平均"，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。后面ARIMA模型我是用R语言来实现的。...),frequency = 365); plot(x); 第三步：对差分序列性质进行考察 #对差分序列性质考察p lot(diff(x)) acf(diff(x)) pacf(diff(x)) 结果如下图...更为广为人知的神经网络RNN有一个缺点，就是容易遗忘最开始输入的内容，而LSTM采用长短记忆的方法有效解决这一问题。在2014年之后随着RNN的普及发展，LSTM也有了更广泛的发展应用。

    1.2K10

    短期电力负荷

    该框架包括两个主要过程：标记（tagging）和嵌入（embedding）。 标记过程：首先，通过从高维时间序列数据中提取关键信息，将电气负荷数据转换成紧凑形式。...这一步通过聚类子序列来发现重复出现的模式，并为每个模式分配唯一的标签，从而实现数据的标记。 嵌入过程：接下来，通过学习标签序列中的时间和维度关系来提取特征。...X: 多元时间序列 (N x D), N 为时间序列长度, D 为维度数 T: 每个子序列的长度 返回: 分段后的子序列集合，形状为 (N_segment, T, D) """...N, D = X.shape N_segment = N // T # 计算分段后的子序列数量 segments = np.array([X[i*T:(i+1)*T] for...segments: 分段后的子序列集合, 形状为 (N_segment, T, D) patterns: 每个维度的聚类中心集合，形状为 (D, K, T) 返回: 每个子序列的标签集合

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    短期电力负荷

    该框架包括两个主要过程：标记（tagging）和嵌入（embedding）。 标记过程：首先，通过从高维时间序列数据中提取关键信息，将电气负荷数据转换成紧凑形式。...这一步通过聚类子序列来发现重复出现的模式，并为每个模式分配唯一的标签，从而实现数据的标记。 嵌入过程：接下来，通过学习标签序列中的时间和维度关系来提取特征。...X: 多元时间序列 (N x D), N 为时间序列长度, D 为维度数 T: 每个子序列的长度 返回: 分段后的子序列集合，形状为 (N_segment, T, D) """...N, D = X.shape N_segment = N // T # 计算分段后的子序列数量 segments = np.array([X[i*T:(i+1)*T] for...segments: 分段后的子序列集合, 形状为 (N_segment, T, D) patterns: 每个维度的聚类中心集合，形状为 (D, K, T) 返回: 每个子序列的标签集合

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