模型构建与训练 在模型构建阶段,我们采用了一个基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)的深度学习模型。该模型包含以下组件:一个双向LSTM层,用于捕捉时间序列数据中的双向依赖关系;一个Dropout层,用于防止过拟合;两个全连接层(Dense层),其中第一个使用ReLU激活函数,第二个使用Softmax激活函数,用于输出多分类结果。 在模型训练...
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 ...
金融界2024年12月9日消息，国家知识产权局信息显示，安徽灿邦电气有限公司申请一项名为“基于CNN-Bi-LSTM神经网络模型的短期碳排放预测方法”的专利，公开号CN 119090067 A，申请日期为2024年8月。专利摘要显示，本发明涉及短期碳排放预测，具体涉及基于CNN‑Bi‑LSTM神经网络模型的短期碳排放预测方法，构建CNN‑Bi...
MATLAB实现IWOA-BiLSTM和BiLSTM时间序列预测(改进的鲸鱼算法优化双向长短期记忆神经网络) 算法的基本步骤如下: 步骤1:实验数据分为训练集和测试集. 步骤2:把BiLSTM模型中学习率、训练次数、正则化率、神经网络隐藏层单元数目作为优化对象,初始化IWOA算法. 步骤3:计算每个个体的适应度值.以各鲸鱼对应参数构建BiLSTM...
文章提出一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化的双向长短时记忆(Bi-directional LSTM,Bi-LSTM)神经网络的母线负荷预测方法。该方法充分利用Bi-LSTM神经网络捕获先验知识信息的能力,然后利用SSA进行优化。最后,以实际10 kV...
基于Bi-LSTM 神经网络的人类行为识别研究 詹秀菊，陈凤 （广州中医药大学医学信息工程学院，广州510006）摘要：人类行为识别研究在医疗服务、智能环境和网络空间安全等领域有许多重要应用，但是大多数的分类方法识别率不是很高。从UCI 公开数据集中获取人类行为动作数据，并对数据进行预处理，利用TensorFlow 深度学习平台...
同时,考虑到灰狼优化(GWO)算法可能过早收敛的情况,提出了一种采用GWO结合粒子群(GWO-PSO)算法优化Bi-LSTM神经网络的单灯定位方法。通过优化网络中的学习率、隐藏神经元个数等超参数,提高系统的稳定性和定位精度。最后,采用加权K邻近(WKNN)算法对误差较大的点进行优化,以获得更精确的定位位置。仿真结果表明,在3 m...
一种基于Bi-LSTM神经网络的文本规范性检测系统及检测方法.pdf,本发明涉及文本规范性检测技术领域,更具体而言,涉及一种基于Bi‑LSTM神经网络的文本规范性检测系统及检测方法。包括数据采集整理模块、数据标注模块、数据转换处理模块、数据集构建模块和数据文本规范性检测
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...
基于BI-LSTM神经网络的宽采样频率电池SOH估算[J]. 车用发动机, 2022, 0(5): 44-. NI Xianggan,HE Zhigang,HU Shuai,LI Weiquan,GUO Xiaodan. Battery SOH Estimation with Wide Sampling Frequency Based on BI-LSTM Neural Network. , 2022, 0(5): 44-. 链接本文: http://www.cyfdjjournal.com/...