4.7 Pytorch代码实现 一、前言 在自然语言处理(NLP)领域,模型架构的不断发展极大地推动了技术的进步。从早期的循环神经网络(RNN)到长短期记忆网络(LSTM)、Transformer再到当下火热的Mamba(放在下一节),每一种架构都带来了不同的突破和应用。本文将详细介绍这些经典的模型架构及其在PyTorch中的实现,由于我只是门外汉(...
长短期记忆 (LSTM) 网络是一种特殊的循环神经网络 (RNN),能够学习长期依赖关系。在常规的 RNN 中,小权重通过几个时间步一遍又一遍地相乘,并且梯度逐渐减小到零——这种情况称为梯度消失问题。 LSTM 网络通常由通过层连接的内存块(称为单元)组成。单元中的信息同时包含在单元状态 Ct 和隐藏状态 ht 中,并由称为...
前言:代码使用tensoflow框架,适用于一维时序数据代码只展示了CNN如何连接LSTM,网络结构不具合理性RNN输入维度:三维张量(输入样本数, 循环核时间展开步数, 每个时间步输入特征个数)卷积层维度计算:padding=&#…
tensorflow代码中,用的这个 nn_ops.bias_add(gate_inputs, self._bias),这个函数的计算方法是,让每个 batch 的输出值,都加上这个 B; 所以维度不同可以相加:【batch_size,Hidden_size】,【Hidden_size】,见函数演示:nn_ops.bias_add tensorflow 代码分析:见如下 tensorflow version:1.9 注:以下...
context_lstm_cell_fw=tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(context_lstm_cell_fw, output_keep_prob=(1-dropout_rate)) context_lstm_cell_bw=tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(context_lstm_cell_bw, output_keep_prob=(1-dropout_rate)) context_lstm_cell_fw=tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([context_lstm_cell_...
Github代码:https://github.com/zhwhong/lstm 前面我们介绍过CNN中普通的BP反向传播算法的推导,但是在RNN(比如LSTM)中,反向传播被称作BPTT(Back Propagation Through Time),它是和时间序列有关的。 Back Propagation Through Time A few weeks ago I released somecodeon Github to help people understand how LSTM...
Github代码:https://github.com/zhwhong/lstm 前面我们介绍过CNN中普通的BP反向传播算法的推导,但是在RNN(比如LSTM)中,反向传播被称作BPTT(Back Propagation Through Time),它是和时间序列有关的。 Back Propagation Through Time A few weeks ago I released somecodeon Github to help people understand how LSTM...
时间序列分析关注的是按时间顺序排列的数据，我们用xt表示单个变量，t代表时间索引，可以是离散或连续的。这里我们以离散时间序列为例进行讨论。常规RNN在处理长序列时，存在梯度消失的问题，这限制了它们处理长期依赖关系的能力。LSTM通过特殊的结构解决了这个问题。LSTM网络由记忆块（单元）组成，这些单元内...
基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,对比BP,RBF,LSTM 本项目基于MATLAB2022A,利用CNN卷积神经网络对金融数据进行预测,并与BP、RBF和LSTM网络对比。核心程序通过处理历史价格数据,训练并测试各模型,展示预测结果及误差分析。CNN通过卷积层捕捉局部特征,BP网络学习非线性映射,RBF网络进行局部逼近,LSTM解决长序列预...
在NLP领域，模型架构的演进推动了技术进步。本文将深入探讨RNN、LSTM、TextCNN和Transformer，以及它们在PyTorch中的实现，旨在帮助理解这些经典架构及其应用。首先，让我们聚焦于这些模型的特点和问题。RNN和LSTMRNN，尤其是LSTM，是序列处理的基石。RNN通过循环连接保留历史信息，但长距离依赖可能导致信息衰减和...