本文简要介绍了BiLSTM的基本原理，并以句子级情感分类任务为例介绍为什么需要使用LSTM或BiLSTM进行建模。在文章的最后，我们给出在PyTorch下BiLSTM的实现代码，供读者参考。 1.2 情感分类任务 自然语言处理中情感分类任务是对给定文本进行情感倾向分类的任务 ...

在数据驱动决策的时代，时间序列预测作为揭示数据时序规律的核心技术，已成为各行业解决预测需求的关键工具。从能源消耗趋势分析到公共安全事件预测，不同领域的数据特征对预测模型的适应性提出了差异化挑战。本文基于某咨询项目的实际需求，通过 ...

时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型。 与回归预测建模不同，时间序列还增加了输入变量之间序列依赖的复杂性。 用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络，可以 ...

一、几种文件和文件夹的作用、结构 preprocess_datasets.py 数据预处理作用 train_test_datasets.py 划分训练集和测试集，其中30%用作测试集 model 文件夹下存放4种模型 cnn_model,lstm_model,resnet_model,xgb_model model文件夹中cnn_model文件夹下包含main_cnn.py model.py ...