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lstm时间序列预测
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制(CNN-
LSTM
-Attention)的
时间序列预测
程序,预测精度很高
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制(CNN-
LSTM
-Attention)的
时间序列预测
程序,预测精度很高。可用于做风电功率预测,电力负荷预测等等标记注释清楚,可直接换数据运行。
「已注销」
·
2023-01-13 16:52
cnn
lstm
深度学习
一文详解如何用 TensorFlow 实现基于
LSTM
的文本分类(附源码)
模型说明这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的
LSTM
模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模
weixin_34284188
·
2023-01-13 11:26
人工智能
python
操作系统
elmo、GPT、bert三者之间有什么区别?
特征提取器:elmo采用
LSTM
进行提取,GPT和bert则采用Transformer进行提取。
sunghosts
·
2023-01-13 08:49
NLP
【转载】如何统计/计算一个
LSTM
里面的神经元个数(参数个数?)
转载自:https://www.cnblogs.com/wushaogui/p/9176617.html#undefined作者:7秒记忆的战斗机这篇文章让我了解到如何统计/计算一个
LSTM
里面的参数个数
煎pan上的狸猫
·
2023-01-13 00:10
lstm
深度学习
机器学习
Pytorch、TensorFlow、Keras如何固定随机种子
1.可能引入随机性的地方cuDNN中大量nondeterministic的算法GPU多线程多个num_workers带来的随机性来自复杂模型的随机性(比如一些版本的RNN和
LSTM
、Conv、Dropout
木头年糕
·
2023-01-12 23:51
深度学习
pytorch
tensorflow
keras
【错误处理】RuntimeError: Attempting to deserialize object on CUDA device 1 but torch.cuda.device_count
RuntimeError:AttemptingtodeserializeobjectonCUDAdevice1buttorch.cuda.device_count1项目场景2问题描述3原因分析4解决方案1项目场景使用
LSTM
大腹太卷
·
2023-01-12 22:47
BUG
排除手册
pytorch
人工智能
深度学习
基于自注意力机制的
LSTM
多变量负荷预测
具体内容是是在
LSTM
层后面接Self-Attention层,在加入Self-Attention后,可以将负荷数据通过加权求和的方式进行处理,对负荷特征添加注意力权重,来突出负荷的影响因数。
机器鱼
·
2023-01-12 20:17
负荷预测
深度学习
lstm
人工智能
深度学习
基于Transformer的多变量风电功率预测TF2
实验结果表明,相比与传统的
LSTM
,该方法精度更高,缺点也很明显,该方法需要更多的数据训练效果才能超过传统方法,而且占用很高的gpu资源(测试阶段,一次性输入所有测试集数据直接会OOM,需要分批输入),
机器鱼
·
2023-01-12 20:17
负荷预测
transformer
深度学习
人工智能
知识追踪入门系列-论文资料汇总
如构建知识图谱)DeepKnowledgeTracingandDynamicStudentClassificationforKnowledgeTracing(DKT-DSC)跟第一篇论文比较相似,都用到了
LSTM
sereasuesue
·
2023-01-12 19:39
知识追踪
检测用户命令序列异常——使用
LSTM
分类算法【使用朴素贝叶斯,类似垃圾邮件分类的做法也可以,将命令序列看成是垃圾邮件】...
通过搜集Linux服务器的bash操作日志,通过训练识别出特定用户的操作习惯,然后进一步识别出异常操作行为。使用SEA数据集涵盖70多个UNIX系统用户的行为日志,这些数据来自UNIX系统acct机制记录的用户使用的命令。SEA数据集中每个用户都采集了15000条命令,从用户集合中随机抽取50个用户作为正常用户,剩余用户的命令块中随机插入模拟命令作为内部伪装者攻击数据。其中训练集合大小为80,测试
djph26741
·
2023-01-12 18:34
人工智能
操作系统
python
PyTorch设置随机数种子使实验结果可复现
设置随机种子#可直接调用此函数defset_seed(seed=0):print('seed={}'.format(seed))os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)#使用
lstm
干饭的程序猿
·
2023-01-12 17:47
深度学习
pytorch
python
深度学习
elmo(Bi
LSTM
-CRF+elmo)(Conll-2003 命名实体识别NER)
文章目录elmo(Bi
LSTM
-CRF+elmo)(Conll-2003命名实体识别NER)一、文件目录二、语料集三、数据处理(bulid_data.py)(data_utils.py)四、NERModel
篱下浅歌生
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2023-01-12 16:57
nlp
python
Pytorch
LSTM
实现中文单词预测(附完整训练代码)
Pytorch
LSTM
实现中文单词预测(附完整训练代码)目录Pytorch
LSTM
实现中文单词预测(词语预测附完整训练代码)1、项目介绍2、中文单词预测方法(N-Gram模型)3、训练词嵌入word2vec
AI吃大瓜
·
2023-01-12 14:38
NLP
单词预测
中文单词预测
中文词语预测
LSTM单词预测
TextCNN单词预测
PyTorch实战 | 文本情感分类任务 |
LSTM
与
LSTM
+Attention | TextCNN
文章目录一、数据介绍二、模型介绍1.双向
LSTM
2.
LSTM
+Attention3.TextCNN三、文本情感分类任务实现1.数据预处理2.数据读入3.模型搭建4.模型训练、验证与测试一、数据介绍 实验数据集采用已分词与标注的影评文本
幼稚的人呐
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2023-01-12 14:38
#
PyTorch工程篇
#
自然语言处理(NLP)
pytorch
LSTM
LSTM+Attention
文本情感分类任务
中文电影评论数据集
【论文阅读笔记】Graph Convolutional Networks for Text Classification
我们常用的文本表示方法有CNN,RNN,
LSTM
等等。这些模型会优先考虑文本的顺序信息和局部信息,能够很好的捕获连续词序列中的语义和语法信息,但是它忽略了全局的词共现,
月满星沉
·
2023-01-12 12:09
论文阅读
深度学习
2022年深度学习在
时间序列预测
和分类中的研究进展综述
时间序列预测
的transformers的衰落和时间序列嵌入方法的兴起,还有异常检测、分类也取得了进步2022年整个领域在几个不同的方面取得了进展,本文将尝试介绍一些在过去一年左右的时间里出现的更有前景和关键的论文
·
2023-01-12 12:21
长短时记忆网络(
LSTM
)负荷预测项目(matlab)
目录1.
LSTM
介绍2.数据集准备及预处理3.
LSTM
模型搭建与训练4.预测模型测试1.
LSTM
介绍长短期记忆网络
LSTM
(longshort-termmemory)是RNN的一种变体,其核心概念在于细胞状态以及
share_data
·
2023-01-12 11:02
lstm
人工智能
rnn
深度学习
seq2seq 和 attention:编码译码器与注意力机制
它通过利用循环神经网络(递归神经网络)或更常用的
LSTM
、GRU网络来避免梯度消失问题。当前项的内容总来源于前一步的输出。Seq2seq主要由一个编码器和一个解码器。
shun-ripking
·
2023-01-12 10:08
自然语言处理
attention
seq2seq
nlp
注意力机制
NLP-Beginner 任务四:基于
LSTM
+CRF的序列标注+pytorch
NLP-Beginner任务四:基于
LSTM
+CRF的序列标注+pytorch传送门一.介绍1.1任务简介1.2数据集1.3原数据解释二.特征提取——Wordembedding(词嵌入)三.神经网络(
LSTM
0oTedo0
·
2023-01-12 10:55
NLP-Beginner
深度学习
pytorch
nlp
神经网络
RuntimeError: Expected hidden[0] size (x, x, x), got(x, x, x)
先上图:上图是在训练BI
LSTM
网络时出现的问题。
带鱼工作室
·
2023-01-12 10:24
Pytorch
神经网络
深度学习
神经网络
pytorch
【学习】Reptile、梯度下降的
LSTM
、Siamese Network、原型网络、匹配网络、关系网络
文章目录ReptileRNN
LSTM
梯度下降的
LSTM
基于度量的方法SiameseNetworkN-wayFew/One-shotLearning原型网络匹配网络关系网络虚拟数据的少量学习Train+TestasRNNReptileRNN
LSTM
RNN
Raphael9900
·
2023-01-12 06:06
lstm
学习
深度学习
PyG Temporal搭建STGCN实现多变量输入多变量输出
时间序列预测
目录I.前言II.STGCNIII.PyGTemporalIV.模型训练/测试V.代码I.前言前面已经写过不少
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
Cyril_KI
·
2023-01-12 06:05
时间序列预测
PyG
GNN
STGCN
PyG
时空图卷积
时间序列预测
基于
LSTM
进行股票趋势预测(tushare)
注:本文章仅用于算法&工具学习与使用,不具有任何投资建议。前言:笔者最近在研究时序趋势预测,而股票天然具有时序性,故使用某一股票数据进行学习。下面将使用代码预测一只股票的每日最高价,当然也可以用于每日开盘价、最低价、收盘价等价格。1、准备:1.1数据源:tushare我们做股票数据分析的时候,经常遇到没有数据源。但是通过tushare很方便,只需要简单的注册,然后就可以调用tusharepro的接
刘金宝_Arvin
·
2023-01-11 17:32
机器学习ML
lstm
深度学习
人工智能
tushare
【深度学习】
LSTM
预测股票价格
入行深度学习1年多了,该还的还得还,没接触过
LSTM
的预测项目,这就来活了。
weixin_40293999
·
2023-01-11 17:29
python
深度学习
lstm
深度学习
lstm
python
CNN、RNN、
LSTM
、BERT等引用格式
三个引用格式,以此是GB/T7714:文后参考文献著录规则(我国)国家标准的代号由大写汉语拼音字母构成。强制性国家标准的代号为"GB",推荐性国家标准的代号为"GB/T"。“MLA(ModernLanguageAssociation)是一种常用的引用格式,为美国现代语言协会制定的论文指导格式,在一般书写英语论文时应当使用MLA格式来保证学术著作的完整。”APA(AmericanPsychologi
空想之余
·
2023-01-11 17:46
rnn
cnn
bert
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
基础环境:cuda10.1pytorch1.8.1cpu(本身设备测试无法调用GPU,只能运行于CPU上)File"D:\workspace\mypython\TPA-
LSTM
\TPA-
LSTM
-PyTorch-master
回忆的麻花
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2023-01-11 15:01
pytorch
lstm
深度学习
《MATLAB 神经网络43个案例分析》:第32章 小波神经网络的
时间序列预测
——短时交通流量预测
《MATLAB神经网络43个案例分析》:第32章小波神经网络的
时间序列预测
——短时交通流量预测1.前言2.MATLAB仿真示例3.小结1.前言《MATLAB神经网络43个案例分析》是MATLAB技术论坛
mozun2020
·
2023-01-11 14:40
SC1:
matlab
算法
神经网络
小波变换
时空角怎么理解_【时空序列预测第九篇】时空序列预测模型之轨迹GRU
这篇paper虽然和我前几篇比起来稍微有些古老,本来应该讲完conv
LSTM
紧接着就讲轨迹GRU得,因为两篇算是一个工作的不断延申,但是因为种种原因吧,今天才下笔,但是我感觉无论如何这篇
weixin_42114046
·
2023-01-11 13:20
时空角怎么理解
LSTM
--【单变量多步输入+单变量多步输出】--(股票)预测代码-python
目录解决需求案例代码预测结果参考链接解决需求利用
LSTM
模型实现【单变量多步输入+单变量多步输出】预测,即向
LSTM
模型中输入N个步长的单变量序列,得到该变量未来M个步长的输出预测值。
繁华处处笙歌落
·
2023-01-11 12:41
量化投资
lstm
深度学习
机器学习
windows安装配置pytorch+vscode环境(纯入门轻喷)
环境学习路径环境配置目标环境需求递归软件安装调试与配置:学习路径环境配置目标为机器学习项目服务-项目需要pytorch库适应自己的编程习惯-惯用vscode,我已经安装了python插件环境需求递归github项目:Conv
LSTM
_pytorch
amazcuter
·
2023-01-11 11:59
pytorch
windows
vscode
水很深的深度学习笔记—————循环神经网络RNN篇
计算图的引入为了更方便表示网络现实生活存在很多序列化结构,需要建立更优秀的序列数据模型文本、语音、视频、时态数据RNNRNN一般结构x_t表示T时刻的输入,s_T表示记忆,O_t表示输出,UVW是RNN网络的连接权重,b_s和b_o是RNN的偏置,
LSTM
data小孙
·
2023-01-11 06:44
深度学习
概率论
机器学习
2021李宏毅机器学习笔记--16 Recursive Network
SentimentAnalysis(应用:情绪分析)二、RecursiveNetwork三、RecursiveNetworkTensorNetwork四、Matrix-VectorRecursiveNetwork五、Tree
LSTM
guoxinxin0605
·
2023-01-11 06:13
网络
神经网络
BERT解读
和OpenAIGPT,我们发现他们直接的比较各有优缺点,不同于OpenAIGPT的单向语言模型,ELMo用的是双向语言模型,这能更好的捕捉文本语句中上下文的依赖关系,但是特征提取器方面,ELMo用的是
LSTM
别水贴了
·
2023-01-11 00:31
NLP
自然语言处理
深度学习
神经网络
机器学习
BERT理论学习_10
https://mp.weixin.qq.com/s/FHDpx2cYYh9GZsa5nChi4ghttps://www.cnblogs.com/d0main/p/10165671.htmlELMO由双向
LSTM
rebirth_2020
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2023-01-11 00:31
NLP
吴恩达深度学习课程第五章第二周编程作业(pytorch实现)
文章目录前言一、词向量运算1.数据准备2.余弦相似度3.词类类比二、表情生成器V1三、表情生成器V21.构造嵌入层embedding_layer2.Dataloader3.构造
LSTM
4.模型训练5.实验结果前言
麻衣带我去上学
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2023-01-10 19:04
吴恩达深度学习课程编程作业
深度学习
pytorch
tensorflow
解决“AttributeError: ‘str‘ object has no attribute ‘decode‘”问题
问题描述在跑代码的时候出现报错提示Traceback(mostrecentcalllast):File"multi_detect_Nerual.py",line4,inimportBi
LSTM
.bi
lstm
_speech_seg_predictasnerual_segFile
Zpadger
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2023-01-10 19:30
Python
debug
踩坑记录
python
paper:DeepAR: Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks DeepAR模型
与普通的时序预测模型最大的不同就在于,其预测输出的是一个概率分布,而不是一个单一的值,其假设输出是一个高斯分布理论讲解其也是一个encoder-decoder模型,其中encoder和decoder,encoder是一个
LSTM
David_7788
·
2023-01-10 16:47
深度学习
人工智能
deepke使用过程问题汇总
deepke是一个知识图谱处理框架,可以方便的进行实体抽取,关系提取,属性抽取,里面有各种提取模块,包括bert,
lstm
crf等,可以方便的进行各种任务处理。
qq_22244821
·
2023-01-10 14:52
人工智能
深度学习
Violence detection-Hockey Fight-CNN+
LSTM
暴力检测CNN+
LSTM
实例
提取属于视频的一组帧,将它们发送到一个名为VGG16的预训练网络,获得其最后一层的输出,并从这些输出训练另一个具有称为
LSTM
的特殊神经元的网络结构。
半分热度
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2023-01-10 13:03
暴恐检测
计算机视觉
模式分类识别 | Python实现基于
LSTM
-CNN的深度学习模式分类识别
模式分类识别|Python实现基于
LSTM
-CNN的深度学习模式分类识别目录模式分类识别|Python实现基于
LSTM
-CNN的深度学习模式分类识别文章概述模型描述程序设计文章小结文章概述机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务
小橘算法屋
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2023-01-10 13:03
深度学习算法
模式分类识别(Python)
机器学习算法
深度学习
模式分类识别
LSTM-CNN
CNN+
LSTM
--一种运动想象分类新模型
说到运动想象(motorimagenation,MI),我们都很熟悉,它是指个体在心理上模拟给定动作时的动态状态。如何通过运动想象的脑电信号来分类个体的心理意图,一直是研究人员关注的重点,MI信号可以用于控制外部设备,如大脑控制的机器人、大脑控制的外骨骼、自动驾驶汽车等,因此提高MI信号的分类准确性是极其有意义的。脑电图(EEG)的信噪比较低,因此如何从脑电图信号中提取特征并正确分类是BCI技术最
脑机接口社区
·
2023-01-10 13:03
[机器学习]Pytorch导出onnx报错“RuntimeError: Cannot insert a Tensor that requires grad as a constant...“
#######################################Define##############################################CustomBI-
LSTM
Jamesika
·
2023-01-10 12:56
机器学习实践
机器学习
pytorch
深度学习
LSTM
模型、双向
LSTM
模型以及模型输入输出的理解
因此,为了解决这个问题,**长短时记忆(
LSTM
)**结构诞生了。与其说长短时记忆是一种循环神经网络,倒不如说是一个加强版的组件被放在了循环神经
colorful_-_
·
2023-01-10 11:36
语言模型
lstm
理解
LSTM
模型
写在前面:这是翻译自colah的一篇博客,原文关于
LSTM
神经网络模型的理解写的非常直观、简单易懂,所以翻译过来帮助大家学习理解
LSTM
模型。
Just Jump
·
2023-01-10 11:26
神经网络和深度学习
LSTM
RNN
深度学习
LSTM
模型介绍
RNN什么是RNN模型循环神经网络,序列数据为输入,通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征,一般也是以序列形式进行输出。一般单层神经网络结构RNN单层网络结构以时间步对RNN进行展开后的单层网络结构RNN模型的作用能够很好的利用序列之间的关系,自然界具有连续性的输入序列RNN模型传统RNN的内部结构图括号里面就是一个全连接的线性层nn.RNN类初始化主要参数解释:input_size:输
weixin_44522477
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2023-01-10 11:24
研一
lstm
深度学习
神经网络
VQA学习笔记(一)CNN-
LSTM
笔者小白,初学VQA,如有不对之处还请指教。mmf是什么?官方提供的README中是这么说的:MMFisamodularframeworkforvisionandlanguagemultimodalresearchfromFacebookAIResearch.MMFcontainsreferenceimplementationsofstate-of-the-artvisionandlanguage
神奇的阳哥1573
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2023-01-10 11:33
vqa学习之路
vqa
pytorch
时间序列-N-CNN-
LSTM
usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8_*-"""@author:liujie@software:PyCharm@file:N_CNN_
LSTM
.py@time:2020/11
哎呦-_-不错
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2023-01-10 11:03
时间序列
CNN-LSTM
LSTM
_CNN文本分类与tensorflow实现
这次,我们将介绍一个将
LSTM
和CNN进行融合的文本分类模型,该模型同时兼具了RNN和CNN的优点,在很多文本分类任务上直接超过了RNN和CNN单个模型的效果。
林楚海
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2023-01-10 11:02
文本分类
五、CNN-
LSTM
数据驱动模型
CNN-
LSTM
数据驱动模型6.1基本原理深度学习是机器学习前沿且热门的理论,而其中的两大框架卷积神经网络(CNN)以及长短期记忆网络(
LSTM
)是深度学习的代表,CNN能过够通过使用卷积核从样本数据中提取出其潜在的特征
如灬初
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2023-01-10 11:01
lstm
深度学习
人工智能
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。
不觉云
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2023-01-10 11:01
深度学习
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