例如,可以使用两个具有不同参数的LSTM模型进行机器翻译。一个汉译英模型的架构,如图14-1所示。 图14-1 在以上模型中,将待翻译的中文“我爱你”分成了三个词,顺序输入LSTM1,最后一个时刻的上下文信息 C 包含中文“我爱你”的完整信息,LSTM1就是编码器。 在翻译阶段,将 C 作为LSTM2的起始状态。LSTM2的第一...
首先给出模型结构图: 如图所示,模型由5部分组成 第一层:输入层。将一个句子输入到模型。 第二层:编码层。使用Embedding查找的方式,将句子中的每一个词映射为一个低维向量表示。 第三层:LSTM层。使用双向的LSTM完成对第二层数据的特征提取。(两个方向的h 对应元素相加合并为一个H输入的下一层)LSTM相关内容可以...
上图是输出示意图 优点 解决了RNN梯度消失的问题 自我认为:LSTM存在梯度消失的问题,因为最后hidden state输出:hi=ot∗tanh(ft∗ci−1+ii∗σ(wi[h,x]+bi))hi=ot∗tanh(ft∗ci−1+ii∗σ(wi[h,x]+bi)),引起梯度消失的两条途径是:激活函数和连式法则,这里使用了tanh函数,所以存在梯度消失...
长短时记忆神经网络(LSTM)是一种循环神经网络,具有强大的时序数据建模能力,被广泛用于风电功率预测。然而,传统的LSTM网络存在参数优化困难和对重要特征关注不足的问题。 SSA-Attention-LSTM模型 为了解决上述问题,本文提出了一种基于麻雀优化注意力机制的长短时记忆神经网络(SSA-Attention-LSTM)模型。该模型主要包括以下...
LSTM模型结构剖析: 上面我们给出了LSTM的模型结构,下面我们就一点点的剖析LSTM模型在每个序列索引位置t时刻的内部结构。 从上图中可以看出,在每个序列索引位置t时刻向前传播的除了和RNN一样的隐藏状态h(t),还多了另一个隐藏状态,如图中上面的长横线。这个隐藏状态我们一般称为细胞状态(Cell State),记为C(t)。如...
本文设计并实现的基于Attention机制的CNN-LSTM模型(以下简称为CLATT模型)一共分为五层,具体结构与原理如图所示。 第一层是输入层。规定输入数据的格式(批大小,时间步数,特征维度),将批大小默认为1,时间 步数记为t,特征维度记为n,则一条样本可表示为一个实数序列矩阵Rt×n,记xi 为Rt×n中第i个时间步数据的向量...
模型背景 LSTM模型 Attention-LSTM 模型 程序设计 参考资料 致谢 基本介绍 本次运行测试环境MATLAB2020b; 文章针对LSTM 存在的局限性,提出了将Attention机制结合LSTM 神经网络的预测模型。采用多输入单输出回归预测,再将atte...
Bi-LSTM + Attention 就是在Bi-LSTM的模型上加入Attention层,在Bi-LSTM中我们会用最后一个时序的输出向量 作为特征向量,然后进行softmax分类。Attention是先计算每个时序的权重,然后将所有时序 的向量进行加权和作为特征向量,然后进行softmax分类。在实验中,加上Attention确实对结果有所提升。其模型结构如下图: ...
BiLSTM:前向和方向的两条LSTM网络,被称为双向LSTM,也叫BiLSTM。其思想是将同一个输入序列分别接入向前和先后的两个LSTM中,然后将两个网络的隐含层连在一起,共同接入到输出层进行预测。 BiLSTM attention注意力机制 attention 一维卷积 一维卷积 cnn+lstm+attention 网络结构图 ...
本文尝试将LSTM与Attention机制结合,用于公交行程时间预测,本文提出的Attention⁃LSTM预测模型整体结构如图1所示。 由图1可见,该模型由4个部分组成:输入层负责将预处理后的数据转换成模型可读的形式;多变量LSTM模块负责对包含多种影响因素的输入数...