AT-LSTM实战 模型代码 部分问题 结果分析 (本文为个人入门学习笔记,图片大多源于其它作者的博客,结尾已标明参考文章,侵删) Attention原理 注意力机制的来源 注意力机制是上世纪九十年代,一些科学家在研究人类视觉时,发现的一种信号处理机制。人脑的注意力机制实际上是一种资源分配机制,在某一时刻,人的注意力总是聚...
首先将 sequence 经过 LSTM layor 之后得到的 output h_i与当前考虑的 aspect v_a进行拼接。用 H 表示 [h_1,…,h_N]这个矩阵,其中 N 为该 sequence 的长度,H∈R^{d×N}, d 为h_i的维度也即 LSTM layer 中神经元个数。之后对拼接后的向量做 Attention 操作得到整句话的表示 r : 最后的句子表示...
在仿真实验中,我们比较了基于At-LSTM模型的音/视频双流语音识别算法和传统的音频识别算法的识别准确性和鲁棒性。 三、实验结果与分析 在实验中,我们将基于At-LSTM模型的音/视频双流语音识别算法与传统的音频识别算法进行了比较。实验结果显示,基于At-LSTM模型的算法在识别准确性和鲁棒性方面均优于传统算法。由于At-...
LSTM layer:句子向量作为LSTM模型的输入,输出是隐藏层向量H,模型参数向量维度为 d。 Word-Aspect Fusion Attention Layer:这一层是模型的重点。首先,对于LSTM的每个输出向量hiϵ H,都会学习word与aspect的联合表示,结果记为miϵR^d 。它对上下文单词h_i和aspect之间的关系进行了编码,为了学习h和s的联合表示,论...
在AT-LSTM实战中，针对文本分类任务，遇到数据集大小与batch_size不匹配导致的错误，以及模型输出维度不一致导致的loss计算错误等问题。解决这些问题的关键在于调整数据预处理和模型结构，确保数据和模型输出保持一致。虽然在加入注意力机制后模型性能未能达到预期，但通过学习调参技巧，可以优化模型性能。实践项目...
一种基于cnn-at-lstm的轴承剩余使用寿命预测方法 技术领域 1.本发明涉及一种基于cnn-at-lstm的轴承剩余使用寿命预测方法,属于数据挖掘领域。 背景技术: 2.故障预测和健康管理(prognostic and health management,phm)是指利用大量状态监测数据和信息,借助统计算法或模型来评估和管理装备的健康状态的技术。phm可以提前对...
Attention-based LSTM with Aspect Embedding (ATAE-LSTM) Aspect Embedding 对于ABSA问题,aspect 信息对于最终的情感判别是非常重要的。因此作者对每个 aspect 都学习一个相应的 aspect embedding 来表示 AT-LSTM 那么如何把aspect embedding结合进模型里呢?这里使用的是注意力机制,如下图所示 ...
基于LSTM-GRU模型的血糖预测及低血糖预警评价 研究背景:2019年国际糖尿病联盟(International Diabetes Federation,IDF)发布的最新报告显示:糖尿病(Diabetes mellitus,DM)的发病率在逐年上涨,从2009年的2.85亿增至2... 彭秀丽 - 河南大学 被引量: 0发表: 2022年 基于LSTM-AT 的温室空气温度预测模型构建 An accurate...
语音中的噪声会影响语音信号中的正常信息,影响语音识别效果,为提升音/视频双流语音识别准确率与效率,提出基于注意力LSTM的音/视频双流语音识别算法.使用小波阈值方法对音/视频双流语音数据实施去噪处理,依据去噪结果对语音数据矢量量化;基于语音数据量化结果构建At-LSTM模型,运用该模型提取语音数据的局部与整体特征,并融合...
LSTM-AT模型,LSTM模型,门控循环单元,递归神经网络,双向长短记忆网络 5种模型温室空气温度预测均方根误差平均值分别为:0.89,1.42,1.89,2.10,1.51 ℃,平均绝对百分比误差平均值分别为:4.26%,8.96%,13.57%,17.70%,10.67%.由此可知,相较于其他 4种模型,该研究提出的LSTM-AT模型具有更高的预测精度,能够精确预测温室...