图 2 右侧给出了 Wikitext103 上不同 token 频率的 token 预测困惑度。由于 LSTM 的存储容量有限,它...
展平也行,不展平也行。LSTM和GRU所接受的输入序列的每个时间步x_i可以是向量(有些框架甚至要求必须是向量,你传入标量它也会转成向量)。假设你最原始的序列的最大长度为100,词嵌入之后,维度为16,那就是[N, 100,16]。假设你CNN相同卷积并输出64通道,那CNN之后的输出就是[N, 100, 64]。然后你可以把...
对当前时刻的待输入信息$a_t$将有选择的输入,最后将两者的结果进行相加,表示向当前LSTM单元即融入了...
6)) plt.plot(train_data, label='Training Data') plt.plot(test_data, label='Testing Data') ...
标签数据处理 标签采用MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)),把标签缩放到0-1之间,方便预测,代码如下...
1 LSTM处理多维时间序列的问题所在 当把数据输入LSTM时,需要从数据矩阵中抽取样本整理为[batch_size,N,...
使用LSTM的另一个优点来自于输出状态的双曲正切函数,它保持平滑的梯度曲线,并将值推到1和1之间。因此...
通过CNN模型来处理输入的长窗口时间序列数据,能够有效地捕获局部模式和特征,将CNN模型的输出作为LSTM模型...
关于如何连接 CNN 和 LSTM,有两种常见的做法:扁平化 (Flatten) 输入:将 CNN 输出的特征图扁平化成...