大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型16-基于LSTM+CNN模型的高血压预测的应用，LSTM+CNN模型搭建与训练，本项目将利用pytorch搭建LSTM+CNN模型，涉及项目：高血压预测，高血压是一种常见的性疾病，早期预测和干预对于防止其发展至严重疾病至关重要。目录项目背景LSTM-CNN模型原理数据样例数据加载模型搭建模型训练模型预测总结1. 项目背景高
LSTM简介 LSTM(Long Short Term Memory)是在标准RNN基础上改进而来的一种网络结构，其出现的主要作用是为了解决标准RNN训练过程中的梯度消失问题，LSTM的结构如下图所示。因此其可以处理时间间隔和延迟较长的序列问题，近年来在语音识别，机器翻译，OCR等领域得到了广泛的应用并取得了比较可观的效果。 相比于标准RNN模型，LSTM主要是增加了三个控制门单元：遗忘门，输入
文本处理的前提 文本预处理:分词词语 -> id,将词语转化成id表示id矩阵: matrix -> [|V|, embed_size]词语A -> id(5)生成一个字典型的词表label -> id来表示 数据来源:搜狐新闻数据集 提取码 fech 训练集大概为23000条,一共13个分类若读文件头部出现\ufeff,则把编码改成 encoding='utf-8-sig
“LSTM 能解决梯度消失/梯度爆炸”是对 LSTM 的经典误解。1、首先需要明确的是，RNN 中的梯度消失/梯度爆炸和普通的 MLP 或者深层 CNN 中梯度消失/梯度爆炸的含义不一样。MLP/CNN 中不同的层有不同的参数，各是各的梯度；而 RNN 中同样的权重在各个时间步共享，最终的梯度 g = 各个时间步的梯度 g_t 的和。2、由 1 中所述的原因，RNN 中总的梯度是不会消失的。即便梯
翻译 | 张涛2014 年 RNN/LSTM 起死回生。自此，RNN/LSTM 及其变种逐渐被广大用户接受和认可。起初，LSTM 和 RNN 只是一种解决序列学习和序列翻译问题的方法（seq2seq），随后被用于语音识别并有很好的效果，比如 Siri，Cortana，Alexa 等；此外，这种技术在机器翻译领域也有应用，比如 Google Translate。2015-2016 年，新的 ResN
一、前言本篇论文主要是改进LatticeLSTM的两个缺点：1、基于LSTM的模型，不能并行处理，效率低；2、LatticeLSTM不能解决词汇冲突问题，比如下面句子中的“长”，根据前面的“广州市”很容易判断为O，然而整体观察后发现正确是B-GPE对应的改进方案是：1、使用CNN来替换LSTM来实现并行化；2、使用rethinking机制，通过高层特征的语义来优化词向量权重二、LR-CNN模型下面
刚刚步入研二，研一的时候由于各种原因单单接触到的只是人工的特征，以及基础的机器学习类的知识。直到这学期才开始直到了解CNN及各种深度学习方面的知识。 博主话不多说，这篇博客是我的第一篇博客，希望能给自己开个好头吧。 由于在深度学习方面我只是单单的接触到了CNN，所以我想就我看到的资料来给自己总结一下CNN的过程及内部细节。 注：本文大部分都是采取摘
LSTM网络LSTM网络和传统MLP是不同的。像MLP，网络由神经元层组成。输入数据通过网络传播以进行预测。与RNN一样，LSTM具有递归连接，使得来自先前时间步的神经元的先前激活状态被用作形成输出的上下文。和其他的RNN不一样，LSTM具有一个独特的公式，使其避免防止出现阻止和缩放其他RNN的问题。这，以及令人影响深刻的结果是可以实现的，这也是这项技术得以普及的原因。RNNs一直以来所面临的一个
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2024-02-19 11:40:37
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文章目录1.传统RNN的缺点和lstm的提出2.lstm的结构2.1总体结构差异2.2遗忘门2.3输入门2.4输出门3.代码演示4.参考资料 1.传统RNN的缺点和lstm的提出以图像识别为例，图像识别存在退化问题。退化:当网络隐藏层变多时，网络的准确度达到饱和然后急剧退化，而且这个退化不是由过拟合引起的。 神经网络隐藏层数过多后效果变差，重要因素是出现梯度消失或爆炸，即反向链式传播累乘导致参数
一般来说，全连接层和卷积层已经可以处理大部分的情况了，而RNN的出现，主要是针对两个问题，第一，处理变长的输入，第二，分析序列的顺序信息。虽然目前我们可以通过空间金字塔池化搭配卷积网络实现不定长度序列的处理分析，可是池化操作会丢失输入的顺序信息，所以RNN还是有他的作用的，而且他的结构是如此的简单和巧妙，所以这次我就想先回顾一下RNN，然后详细探讨一下它的长期依赖问题，最后再分析LSTM到底为什么
作者：Tobin LSTM叫长短期记忆网络（Long short term memory），是RNN循环神经网络（Recurrent Neural Network）的一个变形。我们先讲讲RNN。RNN每个绿色的部分叫做cell，看起来它们好像是不同的cell，但实际上它们只是同一个cell在不同时刻的样子！中间的这个cell清晰地画出了数据经过它到底进行了怎样的操作~输入是上一次cell输出的状态
RNN CNN等传统神经网络的局限在于：将固定大小的向量作为输入（比如一张图片），然后输出一个固定大小的向量（比如不同分类的概率）。不仅如此，CNN还按照固定的计算步骤（比如模型中层的数量）来实现这样的输入输出。这样的神经网络没有持久性：假设你希望对电影中每一帧的事件类型进行分类，传统的神经网络就没有办法使用电影中先前的事件推断后续的事件。 RNN 是包含循环的网络，可以把信息从上一步传递到下一步
1. Luong attention机制：Attention原理简析Attention机制总是这样三个步骤的框架： 每个方式的不同在于每一个步骤内用到的计算方式。2. LSTM机制： LSTM这一篇就够了3. 神经网络： （1） 全连接神经网络（DNN）： 一个DNN结构只有一个输入层，一个输出层，输入层和输出层之间的都是隐藏层。 每一层神经网络有若干神经元，层与层之间神经元相互连接，层内神经元互
目录第1章 RNN的缺陷1.1 RNN的前向过程1.2 RNN反向求梯度过程1.3 梯度爆炸（每天进一步一点点，N天后，你就会腾飞）1.4 梯度弥散/消失（每天堕落一点点，N天后，你就彻底完蛋）1.5 RNN网络梯度消失的原因1.6 解决“梯度消失“的方法主要有：1.7 RNN网络的功能缺陷第2章 LSTM长短期记忆网络2.1 LSTM概
将CNN与LSTM结合起来可以用于处理序列数据中的空间和时序信息。下面是一种可能的方法：数据准备：首先，准备输入数据。通常情况下，序列数据可以表示为三维的张量，其中第一维表示样本数，第二维表示时间步，第三维表示特征数。CNN特征提取：将序列数据作为输入，通过一层或多层卷积层进行特征提取。卷积层可以提取输入数据的空间特征，例如边缘、纹理等。池化层：在卷积层之后添加池化层，以降低特征图的维度，并保留重
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2023-11-24 06:26:45
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推荐一个能发表高质量论文的好方向：LSTM结合CNN。LSTM擅长捕捉序列数据中的长期依赖关系，而CNN则擅长提取图像数据的局部特征。通过结合两者的优势，我们可以让模型同时考虑到数据的时序信息和空间信息，减少参数降低过拟合风险，从而提供更精确的预测、更出色的性能以及更高的训练效率。因此，LSTM结合CNN也是深度学习的一个热门研究方向，在学术界与工业界都有广泛应用。比如在股票预测中，这类结合模型不
大家好，今天和各位分享一下如何使用 Tensorflow 构建 CNN卷积神经网络和 LSTM 循环神经网络相结合的混合神经网络模型，完成对多特征的时间序列预测。本文预测模型的主要结构由 CNN 和 LSTM 神经网络构成。气温的特征数据具有空间依赖性。本文选择通过在模型前端使用CNN卷积神经网络提取特征之间的空间关系。同时，气温数据又具有明显的时间依赖性，因此在卷积神经网络后添加 LSTM 长短
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2023-07-10 14:40:58
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深度学习模型凭借其强大的表达能力和灵活的网络结构在诸多领域取得了重大突破，如何将深度学习应用到业务场景中，实现用户专属定制，达到精准营销的目的，量化团队进行了一系列学习和探索。基于两方面业务动机尝试构建某一品类购买用户预测模型：一方面，了解该类用品购买人群特征，挖掘潜在用户可能购买的商品，定向营销，实现用户专属定制，提高用户点击率和购买量，同时挖掘用户潜在喜好商品，增强用户体验。另一
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2024-02-27 21:09:54
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1. 引言 前面介绍了LSTM_CNN文本分类模型，虽然在CNN前加上一层LSTM层，可以提取文本中的序列信息，但是当文本的长度比较长时，LSTM提取信息的能力是有限的，并且，在LSTM中，每个词汇对应的隐藏状态都只包含了前面序列的信息，而没有考虑到后续序列的信息（BiLSTM除外），因此，本文将介绍一个新的模型结构，该结构采用一种递归CNN的形式，即每个词汇的向量表示既
目录1 RNN2 编程实验 1 RNN上节课我们利用词嵌入把句子转化为词向量序列的详细过程，但忽略了语言数据在时间上的关联性，这节课来让我们的神经网络具有处理这种关联的能力我们不考虑预处理这一过程，假设都已经处理成了合适的300维词向量，现在我们开始改造一下神经网络的工作模式：我们将每次的输出值保存起来，与下一个词向量一起作为下一次的输入，直到得到最后的预测输出。这样一个句子的每个词对最后预测输
