有关双向循环神经网络(Bi-LSTM)的说法,下面哪个说法是错误的? A. Bi-LSTM是2个LSTM的简单组合 B. 对于输入的句子,Bi-LSTM可以拟合一个词与前后词的语义关系 C. Bi-LSTM比一般的LSTM更容易产生过拟合 D. Bi-LSTM至少含有2个隐层 相关知识点: 试题来源: 解析 A ...
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..
LSTM是一种拥有输入门、遗忘门、输出门3个门结构的特殊网络结构[11]。LSTM通过这些门的结构让信息有选择性地影响网络中每个时刻的状态[12]。LSTM的结构如图2所示。 Bi-RNN克服了单向RNN当前时刻的输出与之后时刻的输出无关的问题[14]。在Bi-RNN中,将一个RNN网络拆成了两个方向,不仅有从左向右的前向连接层,还...
机器不学习:一文看懂..本文将由浅及深讲解双向LSTM+CRF模型过程。1. Recurrent Neural Network (RNN)尽管从多层感知器(MLP)到循环神经网络(RNN)的扩展看起来微不足道,但是这对于序列
这周阅读了论文"Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging". 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…
随着大数据时代的来临,网络舆情对消费者情感分析和商家营销策略产生重大影响。如何利用大数据技术提高车企舆情情感分析效能,受到文本挖掘研究者广泛关注。针对传统RNN在长文本分类中的长期依赖问题,提出了一种注意力机制与Bi-LSTM结合的混合分类算法(At-Bi-LSTM)。算法
bi-lstm,英文全称是:bi-directionallongshort-termmemory,中文意思是指,双向长短期记忆神经网络。 混合语料,在本专利中,指的是训练或者预测的数据中包含了至少两种语言的语料数据。 分词(wordsegment)是指对输入连续字符串按照语义的信息将其标注成连续的标签序列。在本专利中,指的对亚洲类型的文字(简体中文、繁体中文...
为达到上述目的,本发明所采用的技术方案是:一种基于深度学习的bi-lstm的电负荷预测方法,包括以下步骤:对电负荷数据样本进行归一化预处理;设计多层bi-lstm深度神经网络;将预处理后的电负荷数据输入神经网络模型进行训练;将预测结果反归一化处理。 所述电负荷数据样本包括测试样本和训练样本。
8.一种基于bi-lstm的重点工业设备负荷预测方法,包括如下步骤: 9.步骤1:采集重点工业设备的负荷历史数据,绘制日负荷曲线,分析日负荷曲线的特点,以此来确定预处理方案,对重点工业设备负荷数据进行前置预处理; 10.步骤2:将步骤1中前置预处理后的数据进行归一化处理; ...
深度学习, 中文分词, Bi-LSTM, 条件随机场, Bazel安装 一、深度学习与中文分词简介 1.1 中文分词技术概述 中文分词作为自然语言处理的基础任务之一,在信息检索、文本挖掘等领域发挥着至关重要的作用。不同于英文等西方语言,中文没有明确的词边界标识,这使得中文分词成为了比英文分词更为复杂的技术挑战。传统的中文分...