创新点如下:将 CNN 和 LSTM 两种深度学习模型结合,构建了一个时空深度学习框架,充分利用 CNN 在空间特征提取和 LSTM 在时间特征挖掘方面的优势,更全面地建模城市供水数据的内在规律;在 LSTM 网络中引入了注意力机制(AM),可以自适应地调整不同时刻隐藏层输出的权重,突出关键时刻的作用,提高预测精度并增强模型的可解...
多模态数据融合:当前模型主要依赖于单一类型的数据,如访问频率和数据块大小。然而,存储系统的数据访问模式可能涉及多种类型的数据,如用户行为数据和网络流量数据。 更复杂的深度学习架构:尽管CNN-LSTM模型在实验中表现优异,但随着数据规模的增加和复杂性的提升,简单的两层网络结构可能不再足够。 硬件优化与低资源环境适...
这几项成果出现后,这一认知被修正为“CNN和Transformer在图像任务上差不多”。 本研究团队的成果将其进一步修正:在点云、音频、视频上,CNN比我们想象的强太多了。 在时序预测这种并不是CNN传统强项的领域(LSTM等曾是主流,最近两年Transformer越来越多),CNN都能超过Transformer,成功将其“偷家”。 因此,研究团队认为...
这几项成果出现后,这一认知被修正为“CNN和Transformer在图像任务上差不多”。 本研究团队的成果将其进一步修正:在点云、音频、视频上,CNN比我们想象的强太多了。 在时序预测这种并不是CNN传统强项的领域(LSTM等曾是主流,最近两年Transformer越来越多),CNN都能超过Transformer,成功将其“偷家”。 因此,研究团队认为...
例如,可以开发一个模型,先用CNN分析声音的频率特征,再用LSTM识别语音中的单词和短语。这种方法对于提高语音识别的准确性和降低噪声干扰非常有效。📚 文本和图像的多模态学习:在多模态学习中,CNN和LSTM的结合可以同时处理文本和图像数据。例如,可以构建一个模型,先用CNN分析图像内容,再用LSTM处理相关的文本描述。这种...
CNN-LSTM-Attention模型正在向多模态数据融合方向发展,以充分利用不同类型数据之间的互补性,提高预测性能。 轻量化与加速:为了降低模型在部署和运行时的计算成本,研究者们正在致力于开发轻量化的CNN-LSTM-Attention模型。通过剪枝、量化等技术,可以在不牺牲太多性能的前提下,减少模型的参数量和计算量。 可解释性增强:...
这几项成果出现后,这一认知被修正为“CNN和Transformer在图像任务上差不多”。 本研究团队的成果将其进一步修正:在点云、音频、视频上,CNN比我们想象的强太多了。 在时序预测这种并不是CNN传统强项的领域(LSTM等曾是主流,最近两年Transformer越来越多),CNN都能超过Transformer,成功将其“偷家”。
在时序预测这种并不是CNN传统强项的领域(LSTM等曾是主流,最近两年Transformer越来越多),CNN都能超过Transformer,成功将其“偷家”。 因此,研究团队认为,CNN在大一统这一点上可能不弱于Transformer。 第二个问题是,如何将一个为图像任务设计的CNN用于音频、视频、点云、时序数据?
在时序预测这种并不是CNN传统强项的领域(LSTM等曾是主流,最近两年Transformer越来越多),CNN都能超过Transformer,成功将其“偷家”。 因此,研究团队认为,CNN在大一统这一点上可能不弱于Transformer。 第二个问题是,如何将一个为图像任务设计的CNN用于音频、视频、点云、时序数据?
cnn与lstm结合的神经网络 将CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)结合起来,可以形成一种非常适合处理时空数据的强大模型。这种组合利用了CNN的空间特征提取能力和LSTM的时序建模能力,适用于各种需要同时考虑空间和时间信息的任务。 适用学科: 计算机视觉:视频分析、动作识别 自然语言处理:文档分类、情感分析...