# 双层的LSTM作为循环神经网络主体并共享Embedding层和Softmax层的参数importnumpyasnpimporttensorflowastfimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'path='../9.2.1 PTB数据集的预处理'TRAIN_DATA=os.path.join(path,'ptb.train')EVAL_
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为了改变这种现状,提出了双层的双向长短时记忆神经网络条件随机场模型(Bi-LSTM-CRF),并将其应用到糖尿病领域命名实体识别任务中。实验结果表明该模型在包含15种实体类别的数据集上准确率达到了89.14%,且在外部测试集上平均F 1值为72.89%,充分揭示了双层Bi-LSTM-CRF模型的有效性。 著录项...
针对此问题,通过构建一个双层LSTM模型来学习和刻画空气质量时序数据内部的时序依赖关系和不同观测站点空气质量数据间的空间依赖关系,该模型以所有观测站点过去12小时的空气质量时序数据为输入,并输出所有观测站点未来1~6小时每小时的PM2.5指数。实验结果显示该模型在测试集上达到了较高的分类精度、召回率和全局准确率,...
基于双层LSTM 模型的股票趋势预测研究 李见平 （首都经济贸易大学，北京100070）摘要：为预测股票的趋势，建立了双层LSTM 的分类模型。模型的输入为常用的10个技术指标，以下一日收盘价的涨跌作为标签，模型的评价采用准确率、精确率、召回率和F1值四个准则。实验结果表明，双层LSTM 的表现优于常见的支持向量机、决策树...