编码器(Encoder):一个LSTM网络,负责接收源语言句子并将其编码成一个固定长度的上下文向量。 解码器(Decoder):另一个LSTM网络,根据上下文向量生成目标语言的翻译句子。 流程: 源语言输入:将源语言句子分词并转换为词向量序列。 编码:使用编码器LSTM处理源语言词向量序列,输出上下文向量。 初始化解码器:将上下文向量作为...
1. 算法原理 2. 算法结构 3. 优点与缺点 4. 应用场景 5.python案例 CNN-BiLSTM-Attention代码 CNN-BiGRU-Attention代码 预测算法——CNN-GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM-Attention 本文汇总了基于卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)及其变体(如GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM)组合的多种预测算法,深入探讨了这些算法...
LSTM是一种RNN特殊的类型,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说,就是相比普通的RNN,LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 4.1 LSTM算法原理 下图为LSTM简单的结构,可以同RNN算法进行对比 详细算法结构如下: 4.2 下面对结构中的各个部分拆解解释: 1. 如上图红框的流程,称之为门,...
本文主要从《Modeling Spatial-Temporal Dynamics for Traffic Prediction》这篇论文入手,主要介绍时空网络(CNN+LSTM)的原理以及demo实现。 背景 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称 CNN)是一类特殊的人工神经网络,区别于神经网络其他模型(如,BP神经网络,RNN神经网络等),其最主要的特点是卷积运算操作(Convoluti...
3.3 GRU原理 门控循环单元(GRU)是LSTM的一个简化版本,它合并了输入门和遗忘门为单一的更新门,同时合并了细胞状态和隐藏状态,减少了模型的复杂性,但仍然能够有效处理长序列数据。GRU的更新公式为: 3.4 CNN+LSTM与CNN+GRU对比 共同点: 两者的结合都是先通过CNN提取时间序列的局部特征,然后利用RNN(LSTM或GRU)处理序...
2.2 LSTM原理 LSTM是循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)的一种特殊类型,LSTM不仅具有RNN[10,11]的固有优势,并且LSTM中新增了遗忘门,通过遗忘门把与数据有关的重要信息记住,并将与数据无关的信息选择遗忘,科学地解决了神经网络...
LSTM通过给简单的循环神经网络增加记忆及控制门的方式,增强了其处理远距离依赖问题的能力。类似原理的改进还有Gated Recurrent Unit (GRU),其设计更为简洁一些。这些改进虽然各有不同,但是它们的宏观描述却与简单的循环神经网络一样(如图2所示),即隐状态依据当前输入及前一时刻的隐状态来改变,不断地循环这一过程直至...
首先,我们需要了解卷积神经网络(CNN)和长短记忆网络(LSTM)的基本原理。CNN是一种专门用于处理具有网格状结构的数据的神经网络,例如图像和视频。CNN的主要思想是通过卷积操作提取输入数据的特征。卷积操作可以理解为一种滤波器,它可以在输入数据上滑动并提取出其中的特征。LSTM是一种特殊的循环神经网络,它可以有效地解决...
LSTM在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域都取得了显著的成果,是目前处理长序列数据最常用的模型之一。 综上所述,DNN、CNN、RNN和LSTM各有其特点和适用场景。DNN适用于处理多层次特征提取的任务;CNN适用于处理具有网格结构的数据,如图像;RNN适用于处理具有时序关系的数据,如自然语言和时间序列;而LSTM则适用...