MBLSTM 网络初始层的前向传播过程可以正式表述如下: MBLSTM 网络第二层的前向传播过程可以表述如下: MBLSTM 网络第三层的前向传播过程可以表述如下: 这些元素之中, LSTM 和 LSTM 分别对应前向和反向 LSTM 单元,用t 代表时间步长。需要强调的是,MBLSTM 网络中的每一层都包含前向和反向的 LSTM 单元。提供的数学...
基于Bi-LSTM深度学习的股票价格预测 摘要:股票价格的预测一直受到金融投资者及学者的广泛关注,同时也是学者的研究重点。股票价格的非线性性、波动性等特点使得..
该论文基于双向的LSTM与CRF(条件随机场)的结合,提出了一种序列标注模型Bi-LSTM-CRF。该模型在多项的序列标注任务中取得了SOA的成绩。即使如今Bert满天下的时代,在序列标注类任务中,该模型仍然存在使用的空间,并且由于双向LSTM的处理,使得对于序列标注时特征工程,词向量的依赖大大降低,模型的鲁棒性较高。以下将分三...
In this paper, we propose a variety of Long Short-Term Memory (LSTM) based models for sequence tagging. These models include LSTM networks, bidirectional LSTM (BI-LSTM) networks, LSTM with a Conditional Random Field (CRF) layer(LSTM-CRF) and bidirectional LSTM with a CRF layer (BI-LSTM-CR...
技术标签:船舶航迹预测CNNBi-LSTM航迹预测 查看原文 从零开始开发标准的s57电子海图第二篇--电子海图的主要功能(共一百篇) 电子海图的主要功能1.船舶定位:通过接入GPS等定位系统,获得本船船位,并对数据进行处理,并把数据传入到 ECDIS中。2.海图作业:可完成能在纸质海图上完成的全部作业功能,如航线设计、航迹标绘...
本文提出了一种基于 Wild Horse 优化算法 (Wild Horse optimizer, WHO) [21] 搜索最优时延联合 1983 鲁帆等: 基于 Bi-LSTM 的同时同频全双工数字域自干扰抑制方法 双向长短时记忆神经网络的 CCFD 系统自干扰抑制方法. 首先使用 WHO 对原始信号的时延进行估 计, WHO 算法作为新型群智能优化算法, 具有寻优能力...
1layerT表示该模型为单层双向LSTM 如图4所示,单层双向LSTM模型结构比单层单向LSTM模型结构好。 我们分析其原因是单方向LSTM状态的传递是从前到后单向的,限制了信息传播的方向,而双向LSTM可以同时学习前向和后向信息,增加了神经网络的表现力。至于Bi-LSTM模型的层数,从Table 4可以看出,两层Bi-LSTM模型的性能最好,在...
本文提出的模型由三个部分组成,工单数据预处理、基于Bi-LSTM和CRF的实体识别以及基于TFIDF的事件表达提取。 工单数据预处理部分将对原始数据进行分词,对于电气专有名词等构建词典,并且通过word2vec将文本转化成词向量。 实体识别部分对预处理过的工单数据进行序列标注,通过双向长短期记忆网络捕获句子级特征,将提取到的特...
发明公开了一种基于注意力机制的Bi‑ LSTM的标签推荐方法,该基于注意力机制的Bi‑ LSTM的标签推荐方法包括以下步骤:采集实验数 据集;从实验数据集中解析出特定的文本数据; 对文本数据进行预处理;从预处理后的问题文本 描述中提取语义特征;构建多标签分类模型;通 过构建的多标签分类模型为新问题推荐合适的 标签;...
结合改进残差网络和 Bi-LSTM 的短期电力负荷预测 为充分挖掘电力负荷历史数据的潜在特征,提高短期负荷预测模型的预测精度,提出了一种由改进残差网络(ResNetPlus),注意力机制(Attention mechanism,AM)和双向长短期记忆... 李艳波,尹镨,陈俊硕,... - 《哈尔滨工业大学学报》 被引量: 0发表: 2023年 基于改进Bi-...