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Modeling Long- and Short-Term Temporal Patterns with DeepNeural Networks

LSTNet结合了长短期记忆网络（LSTM）和一维卷积神经网络（1D-CNN），能够有效地处理长期和短期时间序列信息，同时还能够捕捉序列中的季节性和

流浪的诗人，·2023-12-27 09:58

Accurate one step and multistep forecasting of very short-term PV power using LSTM-TCN model

在本文中，提出了一种使用LSTM-TCN的新型模型来预测PV功率。该模型由长短时记忆（LSTM）和时间卷积网络（TCN）的组合构成。

流浪的诗人，·2023-12-27 09:57

论文：Predicting the performance of green stormwater infrastructure using multivariate long short-term ...

题目“Predictingtheperformanceofgreenstormwaterinfrastructureusingmultivariatelongshort-termmemory(LSTM)

xinxuann·2023-12-26 20:28

decode的输入为0比有输入更有效

__init__()#self.lstm=nn.LSTM(hidden_size,hidden_size,batch_first=True)#self.fc=nn.Linear(hid

xinxuann·2023-12-26 20:28

论文：Multistep ahead prediction of temperature and humidity in solar greenhouse based on FAM-LSTM mode.

MultistepaheadpredictionoftemperatureandhumidityinsolargreenhousebasedonFAM-LSTMmodel基于FAM-LSTM模型的日光温室温湿度多步提前预测题目

xinxuann·2023-12-26 20:58

时序预测 | Matlab实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测

时序预测|Matlab实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测目录时序预测|Matlab实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列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

机器学习之心·2023-12-26 13:42

【AI】人工智能复兴的推进器之神经网络

目录一、神经网络的定义二、神经网络的发展2.1初创期2.2低潮期2.3复兴期2.4深度学习期三、LSTM（LongShort-TermMemory）四、2个经典模型的案例4.1多层感知器（MLP）4.2

giszz·2023-12-26 13:42

基于LSTM和N-gram序列的英文文本生成

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验过程4.1数据探索4.2数据预处理4.3标记文本4.4创建N-gram序列4.5填充序列4.6词嵌入4.7模型设计4.8回调4.8编译并训练模型4.9文本生成4.9.1贪婪搜索文本生成4.9.2束搜索文本生

艾派森·2023-12-26 11:15

批量归一化

目录一、BN层介绍1、深层神经网络存在的问题2、批量归一化公式的数学推导3、BN层的作用位置4、预测过程中的批量归一化5、BN层加速模型训练的原因6、总结二、批量归一化从零实现1、实现批量归一化操作2、

奉系坤阀·2023-12-26 11:20

大创项目推荐深度学习LSTM新冠数据预测

文章目录0前言1课题简介2预测算法2.1Logistic回归模型2.2基于动力学SEIR模型改进的SEITR模型2.3LSTM神经网络模型3预测效果3.1Logistic回归模型3.2SEITR模型3.3LSTM

laafeer·2023-12-26 08:55

Python电能质量扰动信号分类(三)基于Transformer的一维信号分类模型

3Transformer模型训练与评估3.1模型训练3.2模型评估代码、数据如下：往期精彩内容：电能质量扰动信号数据介绍与分类-Python实现-CSDN博客Python电能质量扰动信号分类(一)基于LSTM

建模先锋·2023-12-26 07:48

场景切割CVPr2022 SceneSegmentation

目录算法介绍无监督训练原理源码地址：lstm模块bilstmopencv场景分割加阈值：

AI视觉网奇·2023-12-25 09:43

深度之眼Paper带读笔记GNN.09.GGNN

文章目录前言论文结构学习目标泛读研究背景研究意义摘要章节精读细节一：GRU模型回顾细节二：GGNN模型PropagationModeloutputmodel模型框架GGNN模型特点细节三：GGS-NNs模型细节四：bAbI任务简介实验方法细节五：RNN和LSTM

oldmao_2000·2023-12-25 08:12

CRNN Keras版源码详细解读系列之模型搭建

CRNNKeras版源码详细解读系列之模型搭建引言1、初始化参数2、CRNN中CNN网络搭建（VGG）（1）keras的INPUT层：（2）VGG网络搭建（注释在代码后）：3、CRNN中RNN网络搭建（BLSTM

KentoYoung·2023-12-25 06:05

第三十三学习周报：文献阅读+LSTM变体+RNN

目录摘要Abstract文献阅读：卷积LSTM网络：降水临近预报的机器学习方法现有问题提出方法相关知识LSTMFC-LSTMConv-LSTM编码预测结构研究实验1.数据集2.评估指标3.实验设计4.实验结果研究贡献

m0_66015895·2023-12-25 03:14

第三十五周：文献阅读+Self-attention

目录摘要Abstract文献阅读：基于LSTM和注意机制的水质预测现有问题提出方法前提点1.LSTM2.注意力机制研究模型（AT-LSTM）结构模型验证总结AT-LSTM优于LSTM的方面Self-attention

m0_66015895·2023-12-25 03:14

第三十六周：文献阅读+注意力/自注意力机制

目录摘要Abstract文献阅读：锂离子电池RUL预测的SA-LSTM现有问题提出方法提出方法的结构SA-LSTM预测模型的结构研究实验研究贡献注意力机制Self-Attention（自注意力机制）注意力与自注意力代码实现

m0_66015895·2023-12-25 02:13

今日无更新

现在梳理一下自己手里的锤子：转到Pytorch，使用AllenNLP了解Transformer、了解LSTM了解jieba等分词工具了解Gensim等NLP处理工具接下来要做的：基于Pytorch搞定LSTM

我的昵称违规了·2023-12-25 02:21

TF2 Keras (9) : Recurrent Neural Networks (RNN)

Keras支持RNN的理念：好用：内建keras.layers.RNN,keras.layers.LSTM,keras.layers.GRU层，帮助你快速搭建RNN易于定制：可以迅速定制一个RNNCell

数科每日·2023-12-24 20:29

【23-24 秋学期】NNDL 作业11 LSTM

目录习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果习题6-3P编程实现下图LSTM运行过程（一）numpy实现（二）使用nn.LSTMCell实现（三）使用nn.LSTM实现总结（一

今天也是元气满满的一天呢·2023-12-24 18:38

LSTM（长短期记忆网络）的设计灵感和数学表达式

1、设计灵感LSTM（长短期记忆网络）的设计灵感来源于传统的人工神经网络在处理序列数据时存在的问题，特别是梯度消失和梯度爆炸的问题。

科学禅道·2023-12-24 17:27

Transformer 模型设计的灵感

以下是一些关于Transformer模型设计灵感的要点：对序列处理的重新思考：传统的序列到序列模型，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），存在着难以并行化和难以捕捉长距离依赖的问题。

科学禅道·2023-12-24 17:50

交通流预测 | Matlab基于KNN-BiLSTM的交通流预测（对比SVR、LSTM、GRU、KNN-LSTM）

目录预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍交通流预测|Matlab基于KNN-BiLSTM的交通流预测（对比SVR、LSTM、GRU、KNN-LSTM）程序设计完整程序和数据获取方式：私信博主回复

机器学习之心·2023-12-24 15:10

轴承故障诊断分类模型全家桶-最全教程

Python轴承故障诊断(一)短时傅里叶变换STFT-CSDN博客Python轴承故障诊断(二)连续小波变换CWT-CSDN博客Python轴承故障诊断(三)经验模态分解EMD-CSDN博客Pytorch-LSTM

建模先锋·2023-12-24 05:45

EMD、EEMD、FEEMD、CEEMD、CEEMDAN的区别、原理和Python实现（五）CEEMDAN

导入数据3.2CEEMDAN分解3.3信号分量的重构3.4信号分量的处理3.5CEEMDAN优缺点往期精彩内容：风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM

建模先锋·2023-12-24 05:14

LSTM和GRU vs 普通的循环神经网络RNN

1、考虑下列三种情况下，对比一下普通RNN的表现和LSTM和GRU表现：（1）早期观测值对预测未来观测者具有非常重要的意义。

科学禅道·2023-12-23 22:05

LSTM和GRU的区别

LSTM（LongShort-TermMemory）和GRU（GatedRecurrentUnit）都是循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸的问题，使网络能够更好地处理长期依赖关系

科学禅道·2023-12-23 22:01

百度校招面试

一面自我介绍项目介绍特征模型结构LSTM怎么用user-attention是什么两个数组，找出相同的数字，重复的只保留一个复杂度剑指offer原题（实现一个max栈）给定一个函数F1，调用一次返回1的概率为

可乐两块冰·2023-12-23 21:58

tensorflow1.15与numpy、keras以及Python兼容版本对照

报错信息：numpy库版本不兼容问题NotImplementedError:CannotconvertasymbolicTensor(bi_lstm/lstm_encoder_a/fw/fw/strided_slice

aha（）啊哈·2023-12-23 14:40

不敢想象自动给训练数据打标签能有多爽

DeepMind发表了一篇文章，发现如果把CNN给做成和Trasformer一样大的结构，那得到的训练结果实际上差不太多，其实很早就有论点说深度学习里面会认为数据和算力才配是决定性因素，我对这个观点不置可否（至少LSTM

周博洋K·2023-12-23 09:00

LSTM的思考记忆方式

1.什么是LSTM在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。

人工智能MOS·2023-12-23 08:45

nn.LSTM个人记录

简介nn.LSTM参数torch.nn.lstm(input_size,"输入的嵌入向量维度，例如每个单词用50维向量表示，input_size就是50"hidden_size,"隐藏层节点数量,也是输出的嵌入向量维度

小趴菜日记·2023-12-23 07:14

竞赛保研基于LSTM的天气预测 - 时间序列预测

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习大数据分析项目该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1数据集介绍df=pd.read_csv(‘/home/kesci/input/jena1246/jena_climate_2009_2016.csv’)df.head()如上

iuerfee·2023-12-23 04:07

VAE-GAN学习记录

然而，那篇论文《基于LSTM－GAN的加油时序数据异常检测》里面，关于重构损失写的不是很清楚：（下面这图就是这论文里的，这里的潜在空间指的应该就是使用了自动编码器吧？

河马小白·2023-12-23 03:24

LSTM从入门到精通（形象的图解，详细的代码和注释，完美的数学推导过程）

先附上这篇文章的一个思维导图什么是RNN按照八股文来说：RNN实际上就是一个带有记忆的时间序列的预测模型RNN的细胞结构图如下：softmax激活函数只是我举的一个例子，实际上得到y也可以通过其他的激活函数得到其中a代表t-1时刻隐藏状态，a代表经过X这一t时刻的输入之后，得到的新的隐藏状态。公式主要是a=tanh(Waa*a+Wax*X+b1)；大白话解释一下就是，X是今天的吊针，a是昨天的发烧

代码kobe·2023-12-22 19:58

pytorch——基于循环神经网络的情感分类

任务目标基于给定数据集，进行数据预处理，搭建以LSTM为基本单元的模型，以Adam优化器对模型进行训练，使用训练后的模型进行预测并计算预测分类的准确率。

努力编程的阿曼·2023-12-22 19:22

【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类

主要来自周志华《机器学习》一书，数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客，包含自己的理解。有任何的书写错误、排版错误、概念错误等，希望大家包含指正。由于字数限制，分成五篇博客。

不牌不改·2023-12-22 15:40

数据库课程总结--人大-中国mooc

高级篇花了很多篇幅在讲数学推导和抽象原理，这部分挺难的，我就记了一下核心和解题过程。新技术篇主要讲大数据相关的Hadoop框架和算法。

LeeMin_Z·2023-12-22 09:30

机器学习算法基础——分类模型（二）

引言上回我们讨论了机器学习中的三种重要的分类模型：Logistic回归、朴素贝叶斯、贝叶斯网络，并对这三种模型的数学推导和实例实现有了一个深刻的认识。

三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:02

基于LSTM的情感分析

传统的循环神经网络（RNN）在处理长序列时存在问题，而引入了记忆细胞、输入门、输出门和遗忘门的LSTM模型能够有效解决这一问题。

阿齐Archie·2023-12-22 03:52

大创项目推荐深度学习大数据股票预测系统 - python lstm

文章目录0前言1课题意义1.1股票预测主流方法2什么是LSTM2.1循环神经网络2.1LSTM诞生2如何用LSTM做股票预测2.1算法构建流程2.2部分代码3实现效果3.1数据3.2预测结果项目运行展示开发环境数据获取最后

laafeer·2023-12-21 23:59

TensorFlow介绍

TensorFlow支持各种深度学习模型的实现，包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。它也可以用于图像处理、自然语言处理、语音识别、推荐系统、时间序列预

xhlh-cn·2023-12-21 22:23

联影医疗二面

2.为什么选LSTM？3.时域特征有哪16个？为什么没有用频域特征？4.为什么用tensorflow不用pytorch？5.python环境部署6.振动数据来源？

凭轩听雨199407·2023-12-21 10:03

深度学习进阶 - LSTM

文章目录Hi,你好。我是茶桁。我们上一节课，用了一个示例来展示了一下我们为什么要用RNN神经网络，它和全连接的神经网络具体有什么区别。这节课，我们就着上一节课的内容继续往后讲，没看过上节课的，建议回头去好好看看，特别是对代码的进程顺序好好的弄清楚。全连接的模型得很仔细的去改变它的结构，然后再给它加很多东西，效果才能变好：self.linear_with_tanh=nn.Sequential(nn.

茶桁·2023-12-21 09:50

时间序列预测 — BiLSTM实现多变量多步光伏预测(Tensorflow)

目录1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2构造训练数据3模型训练3.1BiLSTM网络3.2模型训练4模型预测1数据处理1.1导入库文件importtimeimportdatetimeimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsampenimportsampen2

几度春风里·2023-12-21 06:59

时间序列预测 — VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测(Tensorflow)：单变量转为多变量

目录1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2VMD经验模态分解3构造训练数据4LSTM模型训练5预测1数据处理1.1导入库文件importtimeimportdatetimeimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsampenimportsampen2

几度春风里·2023-12-21 06:29

「65页PDF」让 PM 全面理解深度学习

访问「easyAI-产品经理的AI知识库」下载PDF下面是内容结构和长图：深度学习全景图深度学习概要卷积神经网络-CNN循环神经网络-RNN长短期记忆网络–LSTM生成对抗网络–GANs强化学习-Reinforcementlearning

easyAI人工智能知识库·2023-12-21 04:13

【论文简述】High-frequency Stereo Matching Network（CVPR 2023）

一、论文简述1.第一作者：HaoliangZhao2.发表年份：20233.发表期刊：CVPR4.关键词：立体匹配、MVS、深度学习、高频信息、LSTM5.探索动机：(1)当涉及到估计的视差图的更精细的特征时

华科附小第一名·2023-12-21 02:36

为什么GRU和LSTM能够缓解梯度消失或梯度爆炸问题？

1、什么是梯度消失（gradientvanishing）？参数更新过小，在每次更新时几乎不会移动，导致模型无法学习。2、什么是梯度爆炸（gradientexploding）？参数更新过小大，破坏了模型的稳定收敛。3、利用梯度截断来缓解梯度爆炸问题4、门控循环单元（GRU）与普通的循环神经网络之间的关键区别是：GRU支持隐状态门控。模型有专门的机制来确定应该何时来更新隐状态，以及何时重置隐状态。这些

科学禅道·2023-12-21 02:48

Text2SQL学习整理（四）将预训练语言模型引入WikiSQL任务

学习整理（三）：SQLNet与TypeSQL模型简要介绍了WikiSQL数据集提出后两个早期的baseline，那时候像BERT之类的预训练语言模型还未在各种NLP任务中广泛应用，因而作者基本都是使用Bi-LSTM

Q同学的nlp笔记·2023-12-20 23:20

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