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PyTorch搭建LSTM对IMDB数据集进行情感分析（详细的数据分析与处理过程）该项目的难点主要在于对数据的处理 本篇博客主要是详细地去讲解数据处理过程 模型定义得比较简单 后续会更新

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时序数据表示学习时序数据表示学习研究背景及工作概述时序数据在我们的日常生活中广泛存在 随着采集设备不断升级 各类传感器的大规模部署 每天都在以数以亿计的速度产生时序数据 主要包括遥感领域的 GPS 轨迹数据 包括卫星通讯 态势监控 雷达遥感 以及其他领域的设备日志 操作记录 用户活动等等 这类数据具有数据体量庞大 关联信息异构 分析任务多样等特点对于时序数据的处理框架主要聚焦在存储和索引上 而传统的分析算法难以适应大规模 异构 复杂的分析任务在 2012 年斯坦福的教授第一次将深度学习框架引入了时序数据建模上 从而开

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