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...
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 反馈 收藏 ...
bi-lstm(双向长短时记忆网络)是一种深度学习模型,能够处理序列数据。这种模型在分析商品评价时,可以同时考虑上下文信息,从而更准确地判断用户的情感倾向。 例如,当一位用户在评价中提到“这款手机拍照效果很好,但是电池续航不足”,bi-lstm模型能够理解到这条评价包含了正面和负面的情感。通过这种方式,商家可以得到更全...
1、本发明的目的在于提供一种基于注意力机制融合的bi-lstm模型的退补电量计算方法及系统,基于注意力机制融合的bi-lstm模型的退补电量计算方法通过挖掘计量故障前后用户的用电量数据的特征,进而推断用户在故障期间的用电量数据,从而避免直接对计量故障进行建模,同时基于注意力机制融合的bi-lstm模型,对序列的局部和全局特...
5、步骤三、将根据优化bi-lstm模型预测负荷数据。 6、有益效果 7、本申请的一种基于bi-lstm的短期电力负荷预测方法,通过负荷-气象特征数据集和评价指标对bi-lstm模型进行超参数优化,根据优化后的bi-lstm模型超参数得到优化bi-lstm模型,根据优化bi-lstm模型预测负荷数据;本发明能够能充分挖掘电力负荷数据中的时序特征...
同时对相关细节进行了适当的拓展讲解。涉及SIF Sentence Embedding、InferSent、Bi-LSTM和BERT等算法及相关...
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、波动性等特点使得使用传..
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…
金融界2024年12月2日消息，国家知识产权局信息显示，国网山西省电力公司电力科学研究院申请一项名为“一种基于Bi-LSTM与迁移学习的谐波源建模方法”的专利，公开号 CN 119046702 A，申请日期为2024年7月。专利摘要显示，本发明属于电网谐波源建模技术领域，具体公开了一种基于Bi‑LSTM与迁移学习的谐波源建模方法，...
usv_states_integrator 代码中,将基于Bi-LSTM和MPC的无人船避碰决策与航迹跟踪控制一体化方案封装在LSTM-MPC类中。以上展示了初始化、变量定义、离散的无人船数学模型以及Runge-Kutta法数值积分的代码。 然后,创建Bi-LSTM神经网络来预测USV航迹预测误差序列. 未完待续 编辑于 2024-11-08 10:35・IP 属地天津...