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2年前作者：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)智能算法畫圖繪圖分類：Toy博客閱讀(19)違法舉報

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背影
摘要
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LSTM的基本定義
LSTM實現(xiàn)的步驟
基于長短期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可下調(diào)容量PDO預(yù)測
結(jié)果分析
展望
參考論文

背影

傳統(tǒng)的方法可調(diào)容量預(yù)測準(zhǔn)確率低，為提高精度，本文用LSTM進(jìn)行預(yù)測

摘要

LSTM原理，MATALB編程長短期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM的可下調(diào)容量PDO預(yù)測

LSTM的基本定義

LSTM是一種含有LSTM區(qū)塊（blocks）或其他的一種類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，文獻(xiàn)或其他資料中LSTM區(qū)塊可能被描述成智能網(wǎng)絡(luò)單元，因為它可以記憶不定時間長度的數(shù)值，區(qū)塊中有一個gate能夠決定input是否重要到能被記住及能不能被輸出output。
圖1底下是四個S函數(shù)單元，最左邊函數(shù)依情況可能成為區(qū)塊的input，右邊三個會經(jīng)過gate決定input是否能傳入?yún)^(qū)塊，左邊第二個為input gate，如果這里產(chǎn)出近似于零，將把這里的值擋住，不會進(jìn)到下一層。左邊第三個是forget gate，當(dāng)這產(chǎn)生值近似于零，將把區(qū)塊里記住的值忘掉。第四個也就是最右邊的input為output gate，他可以決定在區(qū)塊記憶中的input是否能輸出。
圖1 LSTM模型
圖1 LSTM模型
LSTM有很多個版本，其中一個重文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-732865.html

到了這里，關(guān)于基于長短期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可上調(diào)容量PUP預(yù)測，基于長短期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可下調(diào)容量PDO預(yù)測，LSTM可調(diào)容量預(yù)測的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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背影 DBN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理 DBN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義受限玻爾茲曼機(jī)（RBM） LSTM原理 DBN-LSTM的降雨量預(yù)測基本結(jié)構(gòu) 主要參數(shù) 數(shù)據(jù) MATALB代碼結(jié)果圖展望 DBN是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，擁有提取特征，非監(jiān)督學(xué)習(xí)的能力，通過dbn進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)提取特征，然后長短期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM進(jìn)行訓(xùn)練
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回歸預(yù)測 | Matlab實現(xiàn)MSADBO-CNN-LSTM基于改進(jìn)蜣螂算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多特征回歸預(yù)測
預(yù)測效果基本描述 1.Matlab實現(xiàn)MSADBO-CNN-LSTM基于改進(jìn)蜣螂優(yōu)化算法-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多特征回歸預(yù)測； 2.運行環(huán)境為Matlab2021b； 3.data為數(shù)據(jù)集，excel數(shù)據(jù)，輸入多個特征，輸出單個變量，多變量回歸預(yù)測， main.m為主程序，運行即可,所有文件放在一個文件夾；
2024年01月18日
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