在前人基于蘑菇体建模的离散图片学习模型中，存在一些局限性。一方面，忽略了生物层面眼睛连续传感和大脑连续学习的机理；另一方面，单纯的图片记忆会导致机器人在岔路、环路等情况下出现无法判断的情况。该研究中基于蚂蚁大脑时空记忆学习模型解决了上述两种问题，可在小环境中，视觉标志缺乏或环境元素单一重复的情况下，实...
理论上,给定足够的资源,可以创建一个大的复杂模型,整个矢量流作为输入。在实践中,通常将大型系统分解为许多较小的模型。训练较小的模型更容易,因为训练和推理的复杂性比输入维度的大小线性增长快得多(Bishop,2006)。因此,将解决方案组合成一组较小的模型可以提高准确性并且更快地实现性能。然而,即使进行这样的分解,...
本文提出了一种新的基于在线序列记忆算法的异常检测技术——分层时间记忆(HTM)。我们展示了一个实时检测财务指标异常的实时应用程序的结果。我们还在NAB上对算法进行了测试,NAB是一个发布的实时异常检测基准,我们的算法在NAB上取得了最好的结果。 一、概述 在每个行业中,我们都看到流媒体形式的时间序列数据的可用性呈...
在复杂的数据世界中,时间与顺序对于理解信息至关重要。LSTM(长短期记忆网络)不仅仅是算法,更像是机器的时光机,捕捉、存储并有效地处理序列数据。温故知新,从经典论文中洞悉LSTM的核心原理,深刻理解它是如何捕捉时间的细微脉络,在众多实际应用中发挥关键作用。
基于卷积神经网络和长短期记忆模型的交通状态预测 本研究提出一种新型分层深度学习模型H-CLSTM-T,用以预测短期交通速度.模型结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)模型,首先通过深度卷积神经网络学习时空交通特征,... 黎旭成,唐校辉,王卓,... - 中国城市交通规划年会 被引量: 0发表: 0年 加载更多来源...
在时空序列数据预测中,不同的深度学习模型各有优劣。RNN具有较好的记忆能力,但存在梯度问题;LSTM通过门控结构解决了梯度问题,提高了长期依赖性能;CNN则擅长提取空间特征,适用于处理空间相关性强的序列数据。 综合考虑,在选择深度学习模型时,需根据具体任务需求和数据特点进行权衡。未来的研究方向可以探索将不同深度学习模...
视频目标检测技术是提升坦克火控系统战场目标搜索能力的有效手段.针对面向坦克火控系统的视频目标检测任务,提出一种基于时空卷积特征记忆模型的视频目标检测方法.将...
基于时空关联长短时记忆递归神经网络的两种短时交通流预测方法.多模型LSTM的基本思想是对交通流数据做适当的分类,再根据不同类别数据建立对应的预测子模型.通过对每个交通流量数据样本提取一个特征,用于进行K-Means聚类,使数据样本自适应的分为具有不同变化趋势的两类,再针对这两类数据样本训练出对应的LSTM预测子模型...
【百思之10】时光机思维模型 | 时光机是一种转换比喻,同一时间内不同空间的差异,亦指同一空间不同时间的差异,由软银创始人孙正义提出。狭义指充分利用不同国家、不同行业发展中间的不平衡,将先进的技术和思想带到落后的地区。典型案例就是那些充分利用不平衡现实,先在发达市场(如美国)开展业务,等时机成熟了再引入...
工作记忆训练(Working Memory Training, WMT)诱发神经可塑性, 但其具体机制尚不明晰.为探索WMT改变正常人群大脑功能的时空特性, 以"扩展的智力顶额整合理论"和"神经效率假说"为依据, 采用逐层递进的5种方法, 分6个步骤来查究近20年来正常人群WMT的37篇fMRI文献.第一步, 用叙述性综述,频数分析和卡方检验法比较...