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本文是一篇计算机论文研究，本课题主要探讨的内容是：基于LSTM的时间序列预测算法的并行化研究，主要针对的问题是，当LSTM算法面对规模过于庞大的数据集，或者应对多节点分布式集群时
LSTM论文中的简单模型示意图（8个输入单元、4个输出单元和两个存储单元），被视为深度学习领域的经典。LSTM的表现通常比时间递归神经网络及隐马尔科夫模型（HMM）更好，比如用在不分段连续手写识别上。2009年，用LSTM构建的人工神经...
LSTM原理与实践，原来如此简单首发于公众号：机器学习荐货情报局做干货最多的公众号，关注了不吃亏原创不易，转载请标明出处一、介绍1.1LSTM介绍LSTM全称LongShort-TermMemory，是1997年就被发明出来的算…
时间序列预测很火的CNN+LSTM结构，CNN和LSTM之间该如何连接？很多论文都没有说清楚，是应该对CNN输出的所…
刚好毕设相关，论文写完顺手就答了.先给出一个最快的了解+上手的教程：.直接看theano官网的LSTM教程+代码：LSTMNetworksforSentimentAnalysis.但是，前提是你有RNN的基础，因为LSTM本身不是一个完整的模型，LSTM是对RNN隐含层的改进。.一般所称的LSTM网络全叫全了...
LSTM个多各样的变体如今很常见。下面就是一个，我们称之为深度双向LSTM：DB-LSTM（参见论文：End-to-endLearningofSemanticRoleLabelingUsingRecurrentNeuralNetworks）剩下的也不需要加以过多说明。让我们从CNN和LSTM…
时间卷积网络TCN：CNN也可以处理时序数据并且比LSTM更好.本文回顾了ShaojieBai、J.ZicoKolter和VladlenKoltun撰写的论文：AnEmpiricalEvaluationofGenericConvolutionalandRecurrentNetworksforSequenceModeling。.在TCN之前，我们经常将LSTM和GRU等RNN关联到新的序列建模任务中。.
基于LSTM的关联时间序列预测方法研究.尹康.【摘要】：关联时间序列广泛存在于各种生产生活场景中,如不同区域的交通客运需求时间序列、多个监测站的空气污染物浓度时间序列等,都是典型的关联时间序列。.关联时间序列的有效预测具有重要的研究意义和...
LSTM一败涂地！.男生发表四页最离谱论文，用时序模型预测女友情绪.有个网友投稿，用时序模型分析女友的情绪，从数据收集到结论分析一应俱全，而他做的这一切竟然都是为了能安心打游戏！.女朋友的情绪和股票市场同样都是风雨难测，不同的是有大量从业...
还有网友为论文的后续进行预测：作者的女朋友不同意分析的结果，所以作者对论文标题进行了一次编辑修改，修改后的标题为《前女友的情绪波动时序分析》.还有网友对论文的分析结果有意见，认为LSTM模型就是垃圾，一起看看论文中的Figure4的画风，逐渐...
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时间卷积网络TCN：CNN也可以处理时序数据并且比LSTM更好.本文回顾了ShaojieBai、J.ZicoKolter和VladlenKoltun撰写的论文：AnEmpiricalEvaluationofGenericConvolutionalandRecurrentNetworksforSequenceModeling。.在TCN之前，我们经常将LSTM和GRU等RNN关联到新的序列建模任务中。.
基于LSTM的关联时间序列预测方法研究.尹康.【摘要】：关联时间序列广泛存在于各种生产生活场景中,如不同区域的交通客运需求时间序列、多个监测站的空气污染物浓度时间序列等,都是典型的关联时间序列。.关联时间序列的有效预测具有重要的研究意义和...
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