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cnn-lstm
cnn-lstm
介绍（2）
1.CNN-LSTM模型。CNN具有注意最明显的特征，因此在特征工程中得到了广泛的应用。LSTM有，按时间顺序扩张的特性，广泛应用于时间序列中。根据CNN和LSTM股票预测模型的特点建立了基于CNN的LSTM模型-e模型结构示意图如图1所示，主要结构为CNN和LSTM，包括输入层、一维卷积层、池层、LSTM隐藏层和全隐层,连接层。2.CNN。CNN是Lecun等人提出的一种网络模型。1998年。C
不觉云
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2023-01-10 11:01
深度学习
文本分类中
CNN-LSTM
融合原理
CNN-LSTM
融合原理阅读这篇文章需要较扎实的CNN和RNN基础。
NLP饶了我
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2023-01-06 17:36
CNN
LSTM
NLP
神经网络
回归预测 | MATLAB实现
CNN-LSTM
卷积长短期记忆神经网络多输入多输出
回归预测|MATLAB实现
CNN-LSTM
卷积长短期记忆神经网络多输入多输出目录回归预测|MATLAB实现
CNN-LSTM
卷积长短期记忆神经网络多输入多输出预测效果基本介绍程序设计往期精彩参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心
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2023-01-05 09:13
回归预测
CNN-LSTM
卷积长短期记忆神经网络
多输入多输出
回归预测
分类预测 | MATLAB实现
CNN-LSTM
卷积长短期记忆神经网络分类预测(语音分类)
分类预测|MATLAB实现
CNN-LSTM
卷积长短期记忆神经网络分类预测(语音分类)目录分类预测|MATLAB实现
CNN-LSTM
卷积长短期记忆神经网络分类预测(语音分类)基本描述模型结构设计过程参考资料基本描述传统的语音识别技术
机器学习之心
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2022-12-20 12:29
#
CNN-DL卷积深度学习模型
CNN-LSTM
卷积长短期记忆神经网络
语音分类
时序预测 | MATLAB实现
CNN-LSTM
卷积长短期记忆神经网络时间序列预测
时序预测|MATLAB实
CNN-LSTM
(卷积长短期记忆神经网络)时间序列预测目录时序预测|MATLAB实
CNN-LSTM
(卷积长短期记忆神经网络)时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果
机器学习之心
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2022-12-14 07:30
#
CNN-DL卷积深度学习模型
时间序列
CNN-LSTM
卷积长短期记忆神经网络
时间序列预测
回归预测 | MATLAB实现
CNN-LSTM
卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测
回归预测|MATLAB实现
CNN-LSTM
卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现
CNN-LSTM
卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍本次运行测试环境
机器学习之心
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2022-12-11 09:18
回归预测
#
CNN-DL卷积深度学习模型
CNN-LSTM
卷积长短期记忆神经网络
多输入单输出
回归预测
基于SARIMA、XGBoost和
CNN-LSTM
的时间序列预测对比
利用统计测试和机器学习分析和预测太阳能发电的性能测试和对比本文将讨论通过使用假设测试、特征工程、时间序列建模方法等从数据集中获得有形价值的技术。我还将解决不同时间序列模型的数据泄漏和数据准备等问题，并且对常见的三种时间序列预测进行对比测试。介绍时间序列预测是一个经常被研究的话题，我们这里使用使用两个太阳能电站的数据，研究其规律进行建模。首先将它们归纳为两个问题来解决这些问题：是否有可能识别出性能欠
deephub
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2022-12-09 18:52
python
深度学习
时间序列
多维时序 | MATLAB实现
CNN-LSTM
多变量时间序列预测
多维时序|MATLAB实现
CNN-LSTM
多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现
CNN-LSTM
多变量时间序列预测基本介绍程序设计学习总结参考资料基本介绍本次运行测试环境MATLAB2020b
机器学习之心
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2022-12-09 11:46
时间序列
CNN-LSTM
多变量时间序列
时间序列预测
卷积长短期记忆神经网络
【深度学习】-Imdb数据集情感分析之模型对比（4）-
CNN-LSTM
集成模型
【深度学习】-Imdb数据集情感分析之模型对比（4）-
CNN-LSTM
集成模型前言【深度学习】-Imdb数据集情感分析之模型对比（3）-CNN【深度学习】-Imdb数据集情感分析之模型对比（2）-LSTM
你的城有我的影
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2022-12-08 11:19
深度学习
神经网络
机器学习
基于
CNN-LSTM
命名实体识别和关系抽取联合学习
Word2vecGensim训练Word2vec步骤1将语料库预处理：一行一个文档或句子，将文档或句子分词（以空格分割，英文可以不用分词，英文单词之间已经由空格分割，中文预料需要使用分词工具进行分词，常见的分词工具有StandNLP、ICTCLAS、Ansj、FudanNLP、HanLP、结巴分词等）；2将原始的训练语料转化成一个sentence的迭代器，每一次迭代返回的sentence是一个wo
毛线岛民
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2022-12-07 12:29
NLP
自然语言处理
深度学习
神经网络
pytorch
010基于
CNN-LSTM
的EEG-fNIRS混合图像构建与分类-2022
EEG-fNIRS-basedhybridimageconstructionandclassificationusingCNN-LSTM社会技术系统中不断发展的人机交互和进步使得通过监测大脑状态来分析重要的人类因素，如脑力劳动、警觉、疲劳和压力，以实现最佳性能和人类安全是至关重要的。同样，在脑机接口(BCI)和神经障碍和运动障碍的闭环神经调节等领域，脑信号已经成为康复和辅助目的的首要目标。脑信号的
爱吃榴莲的妹妹
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2022-12-04 07:56
论文研读
cnn
lstm
分类
MinMaxScaler 中scaler.inverse_transform不能反归一化正确的数据
起因参考代码[时间序列预测]基于BP、RNN、LSTM、
CNN-LSTM
算法多特征（多影响因素）用电负荷预测[保姆级手把手教学]他的源代码部分：我的代码仿写部分：#将真实值标签进行反归一化操作real=
321yu
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2022-12-01 04:55
anaconda
prompt
Keras
python
numpy
深度学习
基于
CNN-LSTM
及深度学习的风电场时空组合预测模型
摘要:为了更好地预测风电场的风电功率，提取风电场相邻站点之间时空信息和潜在联系，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）、互信息（mutualinformation，MI）法、长短时记忆网络（LSTM）、注意力机制（AT）和粒子群优化（PSO）的短期风电场预测模型（MI-CNN-ALSTM-PSO）。CNN用于提取不同站点的空间特征，LSTM则用于获取多个站点的风电数据的时间依赖信息，据此设计CNN-
米朵儿技术屋
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2022-11-30 12:26
大数据及数据管理（治理）专栏
深度学习
cnn
lstm
基于注意力机制的
CNN-LSTM
模型及其应用（含软硬注意力区别）
引言时间序列一般定义为依据发生时间的前后顺序，排列相同统计指标的数值所形成的有序集合。时序预测具有重要的应用价值，是近年来热门研究课题之一。时间序列数据具有时序相关性，并且时序特征在时间维度上具有不同重要程度，某些子序列的特征重要程度大于其他子序列，当前模型通常没有考虑不同特征的重要程度。现有时间序列预测技术可总结为统计方法和机器学习方法两大类。以自回归求和滑动平均（Autore-gressive
彭祥.
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2022-11-25 05:57
学习记录
cnn
lstm
深度学习
pytorch pso优化
cnn-lstm
智慧海洋-渔船轨迹识别
1、摘要本文主要讲解：pytorchpso优化
cnn-lstm
智慧海洋-渔船轨迹识别主要思路：根据经纬度和时间序列创建时序块数据集随机分成训练和测试定义PSOParameters（粒子数量、惯性权重）、
AI信仰者
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2022-11-24 19:30
群体优化算法
天池比赛
深度学习
pytorch
cnn
lstm
PSO
渔船轨迹识别
MATLAB人工大猩猩部队GTO优化
CNN-LSTM
用于多变量负荷预测
基于MATLAB2020b的深度学习框架，提出了一种基于
CNN-LSTM
的多变量电力负荷预测方法，该方法将历史负荷与气象数据作为输入，输出一天96个时刻负荷值，建模学习特征内部动态变化规律，即多变量输入多输出模型
机器鱼
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2022-11-24 01:50
负荷预测
CNN
matlab
cnn
lstm
MATLAB代码基于
cnn-lstm
的轴承寿命预测
一种结合卷积神经网络（convolutionneuralnetworks，简称CNN）和长短时记忆（longshorttermmemory，简称LSTM）神经网络的滚动轴承RUL预测方法。首先，对滚动轴承原始振动信号作快速傅里叶变换（fastFouriertransform，简称FFT）；其次，将预处理所得到的频域幅值信号进行归一化处理后，将其作为CNN的输入，然后，再将深层特征输入到LSTM网络
qq_41852764
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2022-11-24 01:19
lstm
matlab
cnn
深度学习
神经网络
Datawhale 零基础入门心电图心跳信号多分类预测挑战赛-Task 5模型融合
学习到了概率融合以及回归融合结合自己所学，尝试使用
cnn-lstm
和covlstm，cnn或cov部分进行提取特征，lstm进行实践记忆下一步，想结合transformer尝试效果
Little_stepL
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2022-11-23 02:23
时序
python卷积神经网络预测股价_解读：一种基于
CNN-LSTM
混合神经网络的股价预测模型...
写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于2019IEEEIntlConfonDependable,AutonomicandSecureComputing,IntlConfonPervasiveIntelligenceandComputing,IntlConfonCloudandBigDataComputing,IntlConfonCyberScienceandTechnologyCongress
weixin_39519619
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2022-11-21 09:03
LSTM与
CNN-LSTM
做对比，采用相同的数据，可以看出，
CNN-LSTM
的预测精度明显高于LSTM，matlab
LSTM与
CNN-LSTM
做对比，采用相同的数据，可以看出，
CNN-LSTM
的预测精度明显高于LSTM，matlabID:8869668797951151幸福生活
「已注销」
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2022-11-20 07:42
程序人生
时序预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM(卷积双向长短期记忆神经网络)时间序列预测
时间序列预测目录时序预测|MATLAB实CNN-BiLSTM(卷积双向长短期记忆神经网络)时间序列预测基本介绍模型描述预测结果程序设计参考资料基本介绍本次运行测试环境MATLAB2020b，MATLAB实
CNN-LSTM
机器学习之心
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2022-11-18 23:22
时间序列
CNN-BiLSTM
卷积双向长短期记忆神经网络
时间序列预测
CNN+LSTM+Attention实现时间序列预测
本文设计并实现的基于Attention机制的
CNN-LSTM
模型(以下简称为CLATT模型)一共分为五层，具体结构与原理如图所示。第一层是输入层。
彭祥.
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2022-11-18 08:20
学习记录
cnn
lstm
深度学习
基于pytorch搭建多特征
CNN-LSTM
时间序列预测代码详细解读（附完整代码）
系列文章目录lstm系列文章目录1.基于pytorch搭建多特征LSTM时间序列预测代码详细解读（附完整代码）2.基于pytorch搭建多特征
CNN-LSTM
时间序列预测代码详细解读（附完整代码）文章目录系列文章目录前言一
小一爱吃梨
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2022-11-17 09:02
pytorch深度学习
cnn
pytorch
lstm
神经网络
多维时序 | MATLAB实现
CNN-LSTM
多变量多步预测
多维时序|MATLAB实现
CNN-LSTM
多变量多步预测目录多维时序|MATLAB实现
CNN-LSTM
多变量多步预测基本介绍模型特点程序设计学习总结参考资料基本介绍本次运行测试环境MATLAB2020b
机器学习之心
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2022-11-09 07:38
组合调参
时间序列
cnn-lstm
多变量多步
深度学习
数据预测
机器学习
[时间序列预测]基于BP、RNN、LSTM、
CNN-LSTM
算法多特征（多影响因素）用电负荷预测[保姆级手把手教学]
梯度下降法深度学习原理-----逻辑回归算法深度学习原理-----全连接神经网络深度学习原理-----卷积神经网络深度学习原理-----循环神经网络（RNN、LSTM）时间序列预测-----基于BP、LSTM、
CNN-LSTM
炮哥带你学
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2022-11-09 07:03
深度学习原理及实战
rnn
lstm
cnn
深度学习
多特征预测
TensorFlow搭建
CNN-LSTM
混合模型实现多变量多步长时间序列预测（负荷预测）
目录I.前言II.CNN-LSTMIII.代码实现3.1数据处理3.2模型训练/测试3.3实验结果IV.源码及数据I.前言前面已经写了很多关于时间序列预测的文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch搭建LSTM实现多变量时间序列预测（负荷预测）PyTorch搭建双向LSTM实现时间序列
Cyril_KI
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2022-10-26 07:17
时间序列预测
TensorFlow
tensorflow
cnn
lstm
cnn-lstm
时间序列预测
[时间序列预测]基于BP、LSTM、
CNN-LSTM
神经网络算法的单特征用电负荷预测[保姆级手把手教学]
梯度下降法深度学习原理-----逻辑回归算法深度学习原理-----全连接神经网络深度学习原理-----卷积神经网络深度学习原理-----循环神经网络（RNN、LSTM）时间序列预测-----基于BP、LSTM、
CNN-LSTM
炮哥带你学
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2022-10-26 07:46
深度学习原理及实战
lstm
cnn
CNN-LSTM
用电负荷预测
时间序列预测
cnn 一维时序数据_基于
CNN-LSTM
深度学习方法及多属性时序数据的故障诊断方法与流程...
本发明涉及系统故障诊断技术领域，具体地说，涉及一种基于
CNN-LSTM
深度学习方法及多属性时序数据的故障诊断方法。背景技术：大型系统，特别是工业系统，其运行是十分复杂的，其运行涉及到对多个属性的控制。
weixin_39980360
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2022-10-24 07:50
cnn
一维时序数据
分类预测 | MATLAB实现
CNN-LSTM
(卷积长短期记忆神经网络)多特征分类预测
分类预测|MATLAB实现
CNN-LSTM
(卷积长短期记忆神经网络)多特征分类预测目录分类预测|MATLAB实现
CNN-LSTM
(卷积长短期记忆神经网络)多特征分类预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习总结参考资料预测效果基本介绍本次运行测试环境
机器学习之心
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2022-10-20 23:08
分类预测
深度学习
CNN-LSTM
卷积长短期记忆神经网络
多特征分类预测
时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化
CNN-LSTM
时间序列预测(股票价格预测)
时序预测|MATLAB实现贝叶斯优化
CNN-LSTM
时间序列预测(股票价格预测)目录时序预测|MATLAB实现贝叶斯优化
CNN-LSTM
时间序列预测(股票价格预测)效果一览基本介绍模型搭建程序设计学习总结参考文献效果一览基本介绍
机器学习之心
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2022-10-14 16:10
时间序列
CNN-LSTM
贝叶斯优化
时间序列预测
股票价格预测
PyTorch搭建
CNN-LSTM
混合模型实现多变量多步长时间序列预测（负荷预测）
目录I.前言II.CNN-LSTMIII.代码实现3.1数据处理3.2模型训练/测试3.3实验结果IV.源码及数据I.前言关于LSTM的具体原理可以参考：人工智能教程。除了LSTM以外，这个网站还囊括了其他大多机器学习以及深度学习模型的具体讲解，配图生动，简单易懂。前面已经写了很多关于时间序列预测的文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorc
Cyril_KI
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2022-06-25 07:26
时间序列预测
PyTorch
DL
pytorch
cnn
lstm
时间序列预测
【python量化】搭建一个
CNN-LSTM
模型用于股票价格预测
写在前面下面的这篇文章主要教大家如何搭建一个基于
CNN-LSTM
的股票预测模型，并将其用于股票价格预测当中。原代码在文末进行获取。
敲代码的quant
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2022-04-26 14:24
人工智能
python
tensorflow
神经网络
机器学习
CNN-LSTM
预测北京雾霾浓度完整代码
前言：本文主要介绍有关北京市单日雾霾浓度预测问题以及相关代码1、数据准备这里主要采用了污染物浓度数据（PM10、SO2、NO2、O3、CO）以及部分气象要素（包括最高温度、最低温度、风速、风向、天气）等数据数据的获取参见请跳转（1）污染物浓度相关数据获取（2）部分气象要素相关数据获取将获取的数据整合到自己的电脑中，由于数据量不是很大，可以直接存放到Excel中2、数据清洗由于数据中存在中文字符，以
Jancy、
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2022-04-26 14:24
python
算法
神经网络
keras
机器学习
解读：一种基于
CNN-LSTM
混合神经网络的股价预测模型
写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于2019IEEEIntlConfonDependable,AutonomicandSecureComputing,IntlConfonPervasiveIntelligenceandComputing,IntlConfonCloudandBigDataComputing,IntlConfonCyberScienceandTechnologyCongress
敲代码的quant
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2022-04-26 14:24
图像识别
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
【数值预测案例】(7)
CNN-LSTM
混合神经网络气温预测，附TensorFlow完整代码
大家好，今天和各位分享一下如何使用Tensorflow构建CNN卷积神经网络和LSTM循环神经网络相结合的混合神经网络模型，完成对多特征的时间序列预测。本文预测模型的主要结构由CNN和LSTM神经网络构成。气温的特征数据具有空间依赖性。本文选择通过在模型前端使用CNN卷积神经网络提取特征之间的空间关系。同时，气温数据又具有明显的时间依赖性，因此在卷积神经网络后添加LSTM长短时记忆模型进行时序处理
立Sir
·
2022-04-26 14:53
深度学习实战案例
python
神经网络
深度学习
tensorflow
回归预测
回归预测 | MATLAB实现
CNN-LSTM
(卷积长短期记忆神经网络)多输入单输出
回归预测|MATLAB实现
CNN-LSTM
(卷积长短期记忆神经网络)多输入单输出目录回归预测|MATLAB实现
CNN-LSTM
(卷积长短期记忆神经网络)多输入单输出基本介绍模型背景
CNN-LSTM
模型CNN
机器学习之心
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2022-03-24 08:32
回归预测
机器学习
深度学习
CNN-LSTM
CNN
LSTM
时序预测 | MATLAB实现
CNN-LSTM
(卷积长短期记忆神经网络)时间序列预测
时序预测|MATLAB实
CNN-LSTM
(卷积长短期记忆神经网络)时间序列预测目录时序预测|MATLAB实
CNN-LSTM
(卷积长短期记忆神经网络)时间序列预测基本介绍
CNN-LSTM
模型CNN网络架构
机器学习之心
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2022-03-24 08:02
时间序列
机器学习
深度学习
深度学习
CNN-LSTM
无所不能的Embedding5 - skip-thought的兄弟们[Trim/
CNN-LSTM
/quick-thought]
这一章我们来聊聊skip-thought的三兄弟，它们在解决skip-thought遗留问题上做出了不同的尝试【Ref1～4】,以下paper可能没有给出最优的解决方案(对不同的NLP任务其实没有最优只有最合适）但它们提供了另一种思路和可能性。上一章的skip-thought有以下几个值得进一步探讨的点Q1RNN计算效率低：Encoder-Decoder都是用的RNN,RNN这种依赖上一步输出的计
风雨中的小七
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2020-12-07 08:00
解读：一种基于
CNN-LSTM
混合神经网络的股价预测模型
写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于2019IEEEIntlConfonDependable,AutonomicandSecureComputing,IntlConfonPervasiveIntelligenceandComputing,IntlConfonCloudandBigDataComputing,IntlConfonCyberScienceandTechnologyCongress
Wang_AI
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2020-11-15 09:00
神经网络
图像识别
机器学习
人工智能
深度学习
时间序列预测17：
CNN-LSTM
实现用电量/发电量预测
【时间序列预测/分类】全系列45篇由浅入深的博文汇总：传送门接上文，本文介绍了
CNN-LSTM
模型实现单、多变量多时间步预测的家庭用电量预测任务。
datamonday
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2020-09-11 23:43
时间序列处理（Time
Series）
深度学习
数据挖掘
卷积神经网络
lstm
keras
【Paper】
CNN-LSTM
：Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description
论文期刊：CVPR2015(oral)论文被引：3673(04/24/20)论文原文：点击此处该论文是
CNN-LSTM
的开山鼻祖，主要用于生成图像描述。
datamonday
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2020-08-02 14:00
论文学习（Paper）
【视频显著性检测】Revisiting Video Saliency: A Large-scale Benchmark and a New Model【论文笔记】
论文链接该论文主要内容有两点：一、建立了包含场景更加丰富的数据集，二、提出了一个结合注意力机制的
CNN-LSTM
网络，作为视频显著性检测模型。
千草幽幽
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2020-08-02 14:56
S
VIdeo
Saliency
时间序列预测10：如何开发LSTM实现时间序列预测详解 04 Multivariate Multi-step LSTM
对于不同的问题，可以使用不同类型的LSTM模型，例如Vanilla、Stacked、Bidirectional、
CNN-LSTM
、ConvLSTM模型。
datamonday
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2020-07-14 03:07
时间序列处理（Time
Series）
视频行为识别检测综述 IDT TSN
CNN-LSTM
C3D CDC R-C3D
转载于：https://blog.csdn.net/xiaoxiaowenqiang/article/details/80752849若有侵权联系删除本文github地址VideoAnalysis之ActionRecognition(行为识别)行为识别就是对时域预先分割好的序列判定其所属行为动作的类型，即“读懂行为”。1[行为检测|论文解读]行为检测调研综述较新基于DeepLearning的视频识
老任学Java
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2020-07-08 18:24
机器学习
时间序列预测18：ConvLSTM 实现用电量/发电量预测
LSTM处理用电量/发电量预测任务的文章：【Part1】Encoder-DecoderLSTM模型实现用电量/发电量预测【Part2】
CNN-LSTM
模型实现用电量/发电量预测【Part3】本文文章目录
datamonday
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2020-07-06 02:46
时间序列处理（Time
Series）
视频的行为识别
1.概述使用DL方法解决视频中行为识别/动作识别的问题解决思路有三个分支：分别是two-stream(双流)方法，C3D方法以及
CNN-LSTM
方法。
hi我是大嘴巴
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2020-07-06 02:29
单变量输入的ConvLSTM编解码器模型。
[n,2,1,7,1]
CNN-LSTM
方法的进一步扩展是对CNN的卷积(例如CNN如何读取输入序列数据)执行LSTM的每个时间步骤。
颠沛的小丸子
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2019-06-12 21:36
时间序列预测
单变量输入的ConvLSTM编解码器模型。
[n,2,1,7,1]
CNN-LSTM
方法的进一步扩展是对CNN的卷积(例如CNN如何读取输入序列数据)执行LSTM的每个时间步骤。
颠沛的小丸子
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2019-06-12 21:36
时间序列预测
具有单变量输入的
CNN-LSTM
编解码器模型
卷积神经网络(CNN)可以作为编解码器结构中的编码器。CNN不直接支持序列输入;相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显著特征。然后可以按照正常情况由LSTM解码器解释这些。我们将使用CNN和LSTM的混合模型称为cn-LSTM模型，在本例中，我们将在一个编解码器体系结构中同时使用它们。CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构，尽管多个特性被读取为不同的通道，最终具有相同的效果。我
颠沛的小丸子
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2019-06-12 21:07
时间序列预测
具有单变量输入的
CNN-LSTM
编解码器模型
卷积神经网络(CNN)可以作为编解码器结构中的编码器。CNN不直接支持序列输入;相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显著特征。然后可以按照正常情况由LSTM解码器解释这些。我们将使用CNN和LSTM的混合模型称为cn-LSTM模型，在本例中，我们将在一个编解码器体系结构中同时使用它们。CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构，尽管多个特性被读取为不同的通道，最终具有相同的
颠沛的小丸子
·
2019-06-12 00:00
时间序列预测
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