1. 🔍 稀疏注意力机制: 为了解决长时间依赖性问题,可以改进Transformer模型,引入稀疏注意力机制来处理长时间序列数据。通过与标准Transformer和LSTM等传统模型进行对比实验,评估改进模型在预测精度和计算效率上的提升。2. 🔄 自监督学习: 为了解决数据稀疏性和不平衡性问题,可以使用自监督学习框架来预训练Transformer模...
由进行多种尺度卷积的多尺度fcn模块和lstm模块组成,多尺度fcn模块对时间序列曲线多种粒度的几何空间特征进行充分地提取,lstm模块用于学习序列值随时间变化的特征,两个模块输出的特征向量经一层神经元进行拼接和学习,转换为分类结果。
2输入2输出 权值时间维度共享 可以双向RNN(相当于增加了从右向左阅读),多层RNN,并且输出尺寸不一定等于输出尺寸,也存在GAP,全连接层等。 先横向传导,后纵向传导 https://zhuanlan.zhihu.com/p/371849556 LSTM–long short term memory 3输入3输出 功能上类似resnet,利用浅层特征,有效解决梯度爆炸/梯度弥散的问题 ...
with Improved LSTM,MCIL)模型㊂MCIL 模型首先通过多尺度卷积并行处理航迹数据,利用不同大小的卷积核提取航迹数据的空间特征,再利用最大池化与平 均池化操作对特征进行采样,在降低特征空间维度的同时保持特征的稳定性㊂然后将特征送入改进的LSTM 网络中捕获数据的长期依赖关系,LSTM 网络通过调整相邻时刻航迹数据的偏差...
论文辅导 | 基于多尺度分解的LSTM⁃ARIMA锂电池寿命预测,论文辅导|基于多尺度分解的LSTM⁃ARIMA锂电池寿命预测
本发明公开了一种基于改进DBSCAN算法和多尺度LSTM神经网络的气体浓度预测方法,包括:1、获取气体吸收光谱数据、实验环境的温度和湿度数据;2、使用改进DBSCAN聚类算法对原始数据进行筛选构造数据集并进行归一化处理;3、使用特征提取网络提取变量之间的特征并构造多尺度的LSTM神经网络气体浓度预测模型;4、使用气体浓度预测模型和...
对conv-lstm子网络的五个conv-lstm层的输出计算损失,最终损失函数值为5个层的损失函数值之和。 其中,所述conv-lstm子网络由5个conv-lstm层组成,分别与多尺度卷积网络5个conv模块对应;conv-lstm层接收对应的多尺度融合特征和上一个conv-lstm模块的输出作为输入。
第46卷第11A期2019年11月计算机科学COMPUTERSCIENCEVol.46No.11ANov.2019张旭东1982-男博士主要研究方向为人工智能、数据处理、计算机图形图像EGmail:xdzhang@zjut.edu.cn通信作者.基于多尺度层级LSTM网络的时间序列预测分析张旭东1 杜家
云南电网申请基于多尺度多通道 CNN-LSTM 模型对变压器绕组变形的检测方法专利，提高对绕组变形诊断的准确性 金融界 2024 年 12 月 18 日消息，国家知识产权局信息显示，云南电网有限责任公司楚雄供电局申请一项名为“基于多尺度多通道 CNN-LSTM 模型对变压器绕组变形的检测方法”的专利，公开号 CN 119125964 A，申请...
摘㊀要：针对以往身份认证大多基于单一模态信号㊁准确率不够高等问题，提出了一种基于多尺度卷积和长短期记忆网络融合的多模态隐式认证方案（ＭＭＣ－ＬＳＴＭ）㊂结合智能移动设备在多传感器下的运动特征和触摸特征作为多模态特征进行输入，根据并行的多尺度卷积层捕获多维度的行为特征，并使用长短期记忆网络弥补...