LSTM PYTORCH ПРИМЕР

PyTorch - это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для машинного обучения, в которую включены различные функциональные модули для создания нейронных сетей. Long Short-Term Memory (LSTM) - это тип рекуррентной нейронной сети (RNN), которая позволяет сохранять контекст по времени.

Пример использования LSTM в PyTorch может выглядеть следующим образом:

import torch.nn as nn 
 
class LSTMNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, batch_size, output_dim=1, num_layers=2):
        super(LSTMNet, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.batch_size = batch_size
        self.num_layers = num_layers
        
        self.lstm = nn.LSTM(self.input_dim, self.hidden_dim, self.num_layers)
        self.fc = nn.Linear(self.hidden_dim, output_dim)
        
    def init_hidden(self):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_dim).requires_grad_()
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_dim).requires_grad_()
        return (h0, c0)
        
    def forward(self, input):
        lstm_out, self.hidden = self.lstm(input.view(len(input), self.batch_size, -1), self.hidden)
        y_pred = self.fc(lstm_out[-1].view(self.batch_size, -1))
        return y_pred.view(-1)

Это пример кода для создания LSTM-нейронной сети в PyTorch. Здесь мы создаем класс LSTMNet, который наследует nn.Module. Он принимает в качестве аргументов input_dim (размерность входного пространства), hidden_dim (измерение скрытого состояния LSTM), batch_size (размер пакета обучения), num_layers (количество слоев LSTM). В конструкторе мы создаем слои LSTM и Linear.

Метод init_hidden() используется для инициализации скрытого состояния LSTM. В forward() мы используем lstm_out и self.hidden, чтобы пройти через весь слой LSTM, а затем использовать fc, чтобы получить выходное значение.

Long Short-Term Memory with PyTorch + Lightning

Defining an LSTM Neural Network for Time Series Forecasting in PyTorch #shorts

Искусственный интеллект в трейдинге. Обучение с подкреплением в торговле

Введение в рекуррентные нейронные сети - #19 нейросети на Python

Рекуррентные сети: 3. Рекуррентная LSTM сеть. Алгоритмический трейдинг

LSTM - долгая краткосрочная память - #23 нейросети на Python

Build and Train a PyTorch LSTM in Under 100 Lines of Code

Сети LSTM и GRU - Нейросети для анализа текстов

BLGPG-D1C67E77DA2E-24-09-19-20

Новые материалы: