MATLAB实现CNN- LSTM 神经网络 多输入回归 预测 （完整源码和数据） CNN- LSTM 神经网络 ，卷积长短期记忆 神经网络 多输入回归 预测 数据为多输入回归数据，输入12个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2020b及以上。 #tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([list RNNcell], state_is_tuple=True).这个函数里面主要这两个参数， # 第一个参数就是输入的RNN实例形成的列表，第二个参数就是让状态是一个元祖，官方推荐就是用True。 stack...

神经网络 是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习 神经网络 不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解 神经网络 。适合对 神经网络 了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 神经网络 是一种模拟人脑的 神经网络 以期能够实现类人工智能的机器学...

LSTM （长短时记忆）是一种 递 归 神经网络 （RNN）的变体，它被设计 用于 处理和 预测 时间序列数据。其原理是通过引入称为“记忆单元”的组件来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。 LSTM 的关键组件是记忆单元，它由一个细胞状态（cell state）和三个门（gate）组成，包括输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate）。 输入门决定了要更新细胞状态的程度，遗忘门决定了要从细胞状态中丢弃多少信息，输出门决定了要输出多少信息到下一层或作为最终的 预测 结果。 在每个时间步骤中， LSTM 接收输入数据和前一个时间步骤的隐藏状态，并计算出新的隐藏状态和输出。这个计算过程主要包括以下几个步骤： 1. 输入门：根据当前输入和前一个时间步骤的隐藏状态，决定哪些信息需要被加入到细胞状态中。这个过程主要涉及两个步骤：首先，通过使用sigmoid激活函数将输入和隐藏状态映射到0到1之间的范围；然后，利用另一个tanh激活函数来生成新的候选值，表示将要更新的信息。 2. 遗忘门：决定哪些信息需要从细胞状态中丢弃。类似于输入门，遗忘门通过使用sigmoid激活函数来决定丢弃的信息。 3. 细胞状态更新：通过将输入门和遗忘门的结果相乘，并将其与前一个时间步骤的细胞状态相加，来更新细胞状态。 4. 输出门：根据当前输入和隐藏状态，决定输出的内容。类似于输入和遗忘门，输出门也是通过使用sigmoid激活函数来决定输出的信息。 5. 隐藏状态更新：通过将细胞状态应 用于 tanh激活函数，并与输出门的结果相乘，得到新的隐藏状态。 最终，隐藏状态可以被传 递 给下一个时间步骤，或者作为最终的 预测 结果使用。 LSTM 的记忆单元通过这种方式有效地控制和更新信息，从而更好地处理长期依赖关系，使得 递 归 神经网络 在处理时间序列数据时表现优异。