将LSTM用于固定大小输入和可变大小输入的区别

可以从输入数据的处理、模型结构和应用场景等方面进行讨论。

输入数据处理：固定大小输入：在处理固定大小输入时，输入数据的维度是固定的，可以直接将输入数据送入LSTM模型进行处理。例如，处理固定长度的文本时，可以将文本转换为固定长度的向量表示，然后输入到LSTM中进行处理。

可变大小输入：处理可变大小输入时，输入数据的维度是可变的，需要进行一些预处理步骤。常见的方法是使用填充或截断来统一输入数据的维度，使其具有相同的长度。例如，处理可变长度的文本时，可以通过在文本的末尾添加特殊标记或截断超出指定长度的文本。

模型结构：固定大小输入：在处理固定大小输入时，LSTM模型的结构可以根据具体任务和数据特点进行设计。通常，LSTM的输入和输出都是固定长度的向量。

可变大小输入：处理可变大小输入时，可以采用各种方式对LSTM模型进行修改。一种常见的方法是使用序列模型，如带有可变长度的LSTM模型。这种模型可以自动适应不同长度的输入数据，并根据需要进行时间步数的调整。此外，还可以结合注意力机制等技术，以更好地处理可变大小输入。

应用场景：固定大小输入：固定大小输入的场景包括图像分类、情感分析、机器翻译等任务。在这些任务中，输入数据的维度是固定的，可以直接使用LSTM进行处理。

可变大小输入：可变大小输入的场景包括自然语言处理中的文本分类、命名实体识别、语言建模等任务。在这些任务中，输入数据的维度是可变的，需要使用LSTM等模型对可变长度的输入进行建模和处理。

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对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？前几天在学习花书的时候，和小伙伴们讨论了“CNN如何处理可变大小的输入”这个问题。进一步引申到“对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？”这个更大的问题。...这种池化层，不使用固定大小的窗口，而是有固定大小的输出。...比方不管你输入的网格是多大，一个固定输出2×2的SSP池化，都将这个输入网络分成2×2的区域，然后执行average或者max的操作，得到2×2的输出。 SSP和FCNN在《花书》中都有展示： ?...原图摘自《Deep Learning》图中，SSP通过一个固定输出大小的pooling，拥有了处理可变大小输入的能力。...通过这个特殊的卷积层和池化层，FCNN也拥有了处理可变大小输入的能力。 RNN 再来讲讲RNN。

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CS231n第九节：循环神经网络RNN

通常情况下，我们提及的神经网络一般有一个固定的输入，然后经过一些隐藏层的处理，得到一个固定大小的输出向量（如下图左所示，其中红色表示输入，绿色表示隐藏层，蓝色表示输出，下同）。...我们后面还会看到，RNN将其输入向量、状态向量和一个固定（可学习的）函数结合起来生成一个新的状态向量。在程序的语境中，这可以理解为运行一个具有某些输入和内部变量的固定程序。...1.2 卷积网络的不足卷积神经网络不能很好地处理输入和输出是可变序列的任务。比如说给视频添加字幕，输入是一个可变的视频帧（比如说可能是10分钟的也可能是10小时的视频），而输出也是不定长度的字幕。...而卷积神经网络只能接收固定长宽大小的输入，并且不能很好地泛化到不同大小的输入。为了解决这一问题，我们需要学习循环神经网络RNN。...一个LSTM和RNN的区别是，它含有一个额外的细胞状态 ,直觉上来说，可以看成存储了长期的信息。LSTM可以读取、擦除、写入信息到细胞状态中。

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深度学习架构的对比分析

输入通道和输出通道的每个对(Cin,Cout)都有一个单独的内核，但内核的权重形状为(K,K,Cin,Cout)的张量与位置无关。实际上，该层可以接受任何分辨率的图像，而全连接层只能使用固定分辨率。...RNN的另一个优点是模型大小不随输入大小而增加，因此有可能处理任意长度的输入。...另外，RNN还可以用于文本生成，例如为电子邮件或社交媒体发布创建文本。 3.3 RNN 与CNN 的对比优势在CNN中，输入和输出的大小是固定的。...这意味着CNN接收固定大小的图像，并将其输出到适当的级别，同时伴随其预测的置信度。然而，在RNN中，输入和输出的大小可能会有所变化。这个特性适用于需要可变大小输入和输出的应用，例如生成文本。...例如，为了理解基于传统语言模型（基于递归架构，如RNN、LSTM或GRU）与Transformer之间的区别，我们可以举个例子：“The owl spied a squirrel.

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告别RNN，迎来TCN！股市预测任务是时候拥抱新技术了

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End-to-end people detection in crowded scenes

本文的技术贡献是一组针对对象集的新的损失函数，同时结合了定位和检测的要素。另一技术贡献是展示了可以成功地利用LSTM单元链来将图像内容解码为可变长度的相干实值输出。...我们构造一个模型，首先通过卷积架构（例如[20]）将图像编码为高维描述符，然后将该表示解码为一组边界框。作为预测可变长度输出的核心机制，我们建立与一个LSTM单元的循环网络。...该固定顺序匹配序列化地将候选者分配给排好序的标准真值。我们将这个匹配函数称为“固定顺序”匹配，将其表示为f_fix，与其对应的损失函数表示为L_fix。...跨区域的LSTM解码器的并行性降低了较大批量大小的效率增益。所有权重在区域和LSTM步骤之间绑定。然而，当每一步使用单独的权重连接LSTM输出来预测候选时，我们很惊讶地发现有轻微的性能提高。...典型的LSTM输入激活与我们预训练的GoogLeNet显著不同，激活在[-80,80]范围内。为了补偿这种不匹配，我们使用一个缩放层将GoogLeNet激活减少100倍，然后将它们导入LSTM。

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List.of() VS Arrays.asList()

java中list.of和Arrays.asList方法有什么区别？简介 Java 提供了几种用于创建列表的方便方法，包括 List.of 和 Arrays.aslist。...最后，我们将清楚地了解何时使用哪方法以及它们之间有何不同。 List.of() List.of() 是 Java 9 中引入的工厂方法，用于创建包含指定元素的不可变列表。...以下是一些需要注意的要点：不可变性：List.of() 创建的集合是不可变的，这意味着它的大小和元素在创建后不能修改。固定大小：创建的集合具有固定大小，不支持添加或删除元素。...任何通过添加或删除元素来修改列表的尝试都将导致抛出异常。 Arrays.asList() 当我们想要由指定数组支持的固定大小（可序列化）集合时，请使用此方法。对返回集合的任何更改也将写入原始数组。...List.of() 创建具有固定大小的不可变集合，而 Arrays.asList() 生成的是由数组支持的可修改集合。

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matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据

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利用神经网络进行序列到序列转换的学习

我们的方法使用多层长短期记忆网络(LSTM)将输入序列映射到一个固定维度的向量，然后使用另一个深层LSTM从向量中解码目标序列。...尽管DNN具有灵活性和强大的功能，但它适用于输入和目标可以用固定维数的向量进行合理编码的问题。这有很明显的局限性，因为许多重要的问题最好是能够用长度未知的序列来表达。...2和3.3)。因此，SGD可以学习没有长句子问题的LSTMs。颠倒源句中单词的简单技巧是这项工作的关键技术贡献之一。 LSTM的一个有用的特性是它学会将可变长度的输入句子映射成固定维向量表示。...然而，还不清楚如何将RNN应用于输入和输出序列具有不同长度且具有复杂和非单调关系的问题。...通用序列学习的最简单策略是使用一个RNN将输入序列映射到固定大小的向量，然后使用另一个RNN将向量映射到目标序列(这种方法也被Cho等人采用。[5])。

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由于每个句子中的单词数量不同，我们通过添加填充标记将可变长度的输入句子转换为具有相同长度的句子。填充是必须的，因为大多数框架支持静态网络，即架构在整个模型训练过程中保持不变。...字段对象有两种不同的类型——field和LabelField。让我们快速了解一下两者之间的区别 field:数据模块中的字段对象用于为数据集中的每一列指定预处理步骤。...LabelField: LabelField对象是Field对象的一个特例，它只用于分类任务。它的惟一用途是默认将unk_token和sequential设置为None。...我正在使用spacy分词器，因为它使用了新的分词算法 Lower:将文本转换为小写 batch_first:输入和输出的第一个维度总是批处理大小接下来，我们将创建一个元组列表，其中每个元组中的第一个值包含一个列名...两个特殊的标记(称为unknown和padding)将被添加到词汇表中 unknown标记用于处理词汇表中的单词 padding标记用于生成相同长度的输入序列让我们构建词汇表，并使用预训练好的嵌入来初始化单词

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在 IMDB 情感分类任务上训练 LSTM 模型是个不错的选择，因为 LSTM 的计算成本比密集和卷积等层高。...构建结构相同但输入批大小可变的 Keras 模型，用于执行推理。加载模型权重。使用推理模型进行预测。...激活 TPU 静态输入 Batch Size 在 CPU 和 GPU 上运行的输入管道大多没有静态形状的要求，而在 XLA/TPU 环境中，则对静态形状和 batch size 有要求。...请注意，模型在一个带有 batch_size 参数的函数中构建，这样方便我们再回来为 CPU 或 GPU 上的推理运行创建另一个模型，该模型采用可变的输入 batch size。.../tpu_model.h5') inferencing_model.summary() 可以看到推理模型现在采用了可变的输入样本。

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