2025热门创新点!CNN-LSTM:神经网络时间序列预测代码逐行解读,迪哥带你手把手搭建自己的多特征变量时间序列预测模型!共计20条视频,包括:1-卷积神经网络应用领域、2-卷积的作用、3-卷积特征值计算方法等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
可以看到,该CNN-LSTM由一层一维卷积+LSTM组成。 通过前面文章我们知道,一维卷积的原始定义如下: nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 本文模型的一维卷积定义: nn.Conv1d(in_channels=args.in_channels, out_channels=args.out_channel...
II. CNN-LSTM CNN-LSTM模型搭建如下: classCNN_LSTM(tf.keras.Model):def__init__(self,args):super(CNN_LSTM,self).__init__()self.args=args# (batch_size=b, seq_len=24, input_size=7)# (b, 24, 7)-->(b, 22, 64)self.conv1=Sequential()self.conv1.add(layers.Conv1D(64,2,activat...
2.4 slim.arg_scope() 有了以上3个函数,你完全可以搭建任何你想要的神经网络,只是有一个问题:这3个函数的参数非常之多,并且这3个函数有很多相同的参数,这会造成代码冗余、代码的可读性和维护性差,不信你看: net = slim.conv2d(inputs, 64, [11, 11], 4, padding='SAME', weights_initializer=tf.trunc...
简介:【自然语言处理NLP】Bert预训练模型、Bert上搭建CNN、LSTM模型的输入、输出详解 一、BertModel的输入和输出 from transformers import BertModelbert=BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')out=bert(context, attention_mask=mask) 1. 输入
pytorch搭建CNN+LSTM+Attention模型实战详细教程 模型: 行车速度预测:
CNN-LSTM-Attention神经网络时间序列预测代码实战 37:03 LLM跨模态对齐应用实战(结合时序预测) 1:13:53 1-时间序列模型 09:25 2-网络结构与参数定义 07:53 3-构建LSTM模型 06:42 4-训练模型与效果展示 11:16 5-多序列预测结果 11:10 6-股票数据预测 07:15 7-数据预处理 08:04 8-预测结果展示 06:25...
CNN-LSTM模型 这篇文章将带大家通过Tensorflow框架搭建一个基于CNN-LSTM的简单股票价格预测模型,这个模型首先是将一个窗口的股票数据转换为一个2D的图像数据,然后通过CNN进行特征提取。具体地,定义一段股票序列为: 其中,每个x是一个m维的向量,这样得到的就是一个r乘m的矩阵形式,因此对于这个矩阵可以通过CNN进行特征...
简介:【自然语言处理NLP】Bert预训练模型、Bert上搭建CNN、LSTM模型的输入、输出详解 一、BertModel的输入和输出 from transformers import BertModelbert=BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')out=bert(context, attention_mask=mask) 1. 输入
CNN-LSTM-Attention神经网络时间序列预测代码实战 37:03 LLM跨模态对齐应用实战(结合时序预测) 1:13:53 1-时间序列模型 09:25 2-网络结构与参数定义 07:53 3-构建LSTM模型 06:42 4-训练模型与效果展示 11:16 5-多序列预测结果 11:10 6-股票数据预测 07:15 7-数据预处理 08:04 8-预测结果展示 06:25...