深入解析xLSTM:LSTM架构的演进及PyTorch代码实现详解
xLSTM的新闻大家可能前几天都已经看过了,原作者提出更强的xLSTM,可以将LSTM扩展到数十亿参数规模,我们今天就来将其与原始的lstm进行一个详细的对比,然后再使用Pytorch实现一个简单的xLSTM。xLSTMxLSTM是对传统LSTM的一种扩展,它通过引入新的门控机制和记忆结构来改进LSTM,旨在提高LSTM在处理大规模数据...
Pylon框架:在PyTorch中实现带约束的损失函数
下面是一个简单的示例,展示了如何使用Pylon框架结合LSTM模型来预测股票权重,并以最大化夏普比率为目标函数,同时满足组合权重的约束。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfrompylon.coreimportcompile#定义LSTM模型classLSTMModel(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,n...
长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)
1.自然语言处理(NLP):LSTM在文本分类、情感分析、机器翻译、语言模型和语音识别等领域有广泛应用。企业可以利用LSTM来分析客户反馈,自动翻译内容,或者开发智能聊天机器人。2.时间序列预测:LSTM能够处理和预测金融市场、股票价格、气象预报、能源消耗等时间序列数据。这对于金融投资、资源规划和风险管理等方面具有重...
Nature打破质疑!寒门博士惊人操作打破传统技术,材料领域将迎来...
1)使用PyTorch实现时序预测模型2)训练LSTM模型3)训练GRU模型4)模型评估2.基于GRU/Transformer网络预测锂电池的老化轨迹文章1)电池数据集准备与分析2)原始数据分割与处理3)训练GRU模型预测电池老化轨迹4)训练Transformer模型预测电池老化轨迹5)模型性能评估与预测3.基于Transformer对聚合物性质进行预测...
大模型Infra这些年:黑铁时代,黄金时代,白银时代
在18年有用LSTM预测下一token的语言模型ELMo,OpenAI就用Transformers替换LSTM做了GPT-1,在DotaAI积累的哲学开始Scaling,随后就出了GPT-2和GPT-3。Google作为Transformers的策源地,17年就有提出了MoE架构的Transformers,20年已经能搞出用2KTPU训练的600B的大模型GShard,为此开发了基于TensorFlow的分布式训练框架Mesh...
Pytorch贝叶斯库BLiTZ实现使用LSTM预测时序数据和绘制置信区间
本文将主要讲述如何使用BLiTZ(PyTorch贝叶斯深度学习库)来建立贝叶斯LSTM模型,以及如何在其上使用序列数据进行训练与推理(www.e993.com)2024年10月5日。在本文中,我们将解释贝叶斯长期短期记忆模型(LSTM)是如何工作的,然后通过一个Kaggle数据集进行股票置信区间的预测。贝叶斯LSTM层众所周知,LSTM结构旨在解决使用标准的循环神经网络(RNN)处理长序列数...
在PyTorch中使用Seq2Seq构建的神经机器翻译模型
在PyTorch中使用Seq2Seq构建的神经机器翻译模型在这篇文章中,我们将构建一个基于LSTM的Seq2Seq模型,使用编码器-解码器架构进行机器翻译。本篇文章内容:1.介绍1.数据准备和预处理1.长短期记忆(LSTM)-背景知识1.编码器模型架构(Seq2Seq)...
用深度学习LSTM炒股:对冲基金案例分析
LSTM维基解释:httpsen.wikipedia/wiki/Long_short-term_memoryLSTMs能够从时间序列数据中捕捉最重要的特征并进行关联建模。股票价格预测模型是关于对冲基金如何使用此类系统的典型案例,使用了Python编写的PyTorch框架进行训练,设计实验并绘制结果。
知道TF和PyTorch还不够,快看看怎么从PyTorch转向自动微分神器JAX
PyTorch上的LSTM语言模型我们首先用PyTorch实现LSTM语言模型,如下为代码:importtorchclassLSTMCell(torch.nn.Module):def__init__(self,in_dim,out_dim):super(LSTMCell,self).__init__()self.weight_ih=torch.nn.Parameter(torch.rand(4*out_dim,in_dim))self.weight_hh...
GitHub趋势榜第一:TensorFlow+PyTorch深度学习资源大汇总
httpsgithub/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/mlp/mlp-dropout.ipynb具有批量归一化的多层感知器httpsgithub/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/mlp/mlp-batchnorm.ipynbhttpsgithub/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/mlp/mlp...