目前多数PM2.5浓度预测模型仅利用单个站点的时间序列数据进行浓度预测, 并没有考虑到空气质量监测站之间的区域关联性, 这会导致预测存在一定的片面性. 本文利用KNN算法选择目标站点所在区域中与其相关的空间因素, 并结合LSTM模型, 提出基于时空特征的KNN-LSTM的PM2.5浓度预测模型. 以哈尔滨市10个空气质量监测站的污染物数据进行仿真实验, 并将KNN-LSTM模型与其他预测模型进行对比, 结果显示: 模型相较于BP神经网络模型平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)分别降低了19.25%、13.23%; 相较于LSTM模型MAE、RMSE分别降低了4.29%、6.99%. 表明本文所提KNN-LSTM模型能有效提高LSTM模型的预测精度.

MV-LSTM 多变量LSTM当前神经网络用于多变量时间序列的预测和解释 郭，田，陶林和Nino Antulov-Fantulin。 “在多变量数据上探索可解释的LSTM神经网络。” 国际机器学习会议（ICML）。 2019。 郭涛，林涛，卢Y.自回归外生模型的一种可解释的LSTM神经网络[J]。计算机应用，2006,26（5）：1175-1178 关于ICLR的研讨会专题，2018年。 可以在这里找到PyTorch的实现（贷记给KurochkinAlexey）： :

matlab源码

使用Pytorch [WIP]进行情感分析 更新/注意：大家好，我不再使用此存储库了！ 请自行决定使用，因为我认为强烈建议您不要使用它。 实际上，这只是我在Pytorch首次推出时对其进行的测试。 由于我基本上是用TF编写代码，因此无法回答此存储库中的任何问题。 另外，大约一年多以前，我对此进行了编码。 谢谢！ 在SemEval 2014上使用RNN / GRU / LSTM进行基于方面的情感分析的Pytorch示例。 目前，我们实现了基线LSTM / RNN / GRU模型，该模型在最后一个输出上具有线性层，以及基于目标的情感分析（ABSA）的依赖于目标的TD-LSTM（Tang等，2015）模型。 序列从前面填充零，以便最后一个向量不为零。 我们使用keras pad序列将它们填充在prepare脚本中。 到目前为止，没有任何东西被掩盖，我们填充到最大长度。 有两种预测模式，即

可以用于LSTM预测，数据，和权重更新程序已上传

图像字幕生成器：LSTM模型从预先训练的VGG-16模型中提取特征后，会为输入图像生成字幕。 （计算机视觉，自然语言处理，深度学习，Python）

cg法matlab代码LSTM-MATLAB LSTM-MATLAB是MATLAB中的长短期记忆（LSTM），旨在简洁，说明性且仅用于研究目的。 随附论文供参考：NIPS深度学习研讨会，2014年。 创建者和维护者齐柳 ＃特征 原始的长期短期记忆 全部连接窥视Kong 支持LBFGS和CG等优化方法 CPU或GPU加速 Mapreduce并行化 梯度检查 易于配置 基线实验 #ACKNOWLEDGEMENTS包含的minFunc代码文件夹由Mark Schmidt（）提供。 Quoc V. Le（）提供了MATLAB Mapreduce。 #USAGE要运行代码，请从aStart.m开始。 数据是由数据目录中的脚本动态生成的。 有关具有完整功能的更快的LSTM实现，请参见中定义的“ LSTMLayer”。 数据集和标签等遵循的是1997年LSTM的原始论文。 执照 麻省理工学院

在Alex Graves的这篇论文《Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks》中对LSTM进行了综述性的介绍,并对LSTM的Forward Pass和Backward Pass

深度学习的顶级循环神经网络的工作方式包括 LSTM、GRU 和 RNN. 循环神经网络(RNN)在自然语言处理、语音识别等有很广泛的用途。LSTM和GRU是目前使用最广泛的两个循环神经网络的模型变种。该视频课程内容主要分为三大部分，机器学习神经网络RNN教程、LSTM、GRU。

今天小编就为大家分享一篇基于pytorch的lstm参数使用详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧