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...
与通常有两个独立步骤(包括特征学习和分类)的经典框架相比,CNN可以学习特征,并同时由多层神经网络进行分类。 LSTM通常用于处理时间序列的非线性特征。LSTM的主要特点是存在三个门:忘记门、存储单元和输出门,这极大地提高了LSTM处理时间信息的能力。 (ps: Conv1D 不代表卷积核只有一维,也不代表被卷积的特征只有一维,...
长短期记忆网络(LSTM,Long Short-Term Memory)是一种时间循环神经网络,为了解决一般的RNN(循环神经网络)存在的长期依赖问题而专门设计出来的,论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构,LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。 RNN通过在时间共享参数引入了记特性,从而可以将先前的信息应用在当前的...
LSTM在机器翻译中用于将源语言句子自动翻译成目标语言句子。 关键组件: 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LST...
图像理解(Image Captioning)(1)CNN部分 一、 应用领域 图像搜索 安全监控 鉴黄 二、 原理 CNN(卷积神经⽹络) 图像特征提取 迁移学习(transfer learning) LSTM(递归神经⽹络) ⽂字串(sequence)的特征提取 DNN(深度神经⽹络) 从图像特征和⽂字串(sequence)...
lstm图像分类和cnn图像处理 lstm做图像分类 最近论文需要用到深度学习,发现一年没用过的tensorflow,基本上都忘了。这篇文章是北大软微曹健老师的视频笔记 基础 在tensorflow中,用张量表示数据,用计算图搭建神网络,用会话(session)执行计算图,优化线上的权重,得到模型。
LSTM是一个逻辑回路,其设计受到了计算机内存单元设计的启发。与只存储两个状态的循环神经元相比,LSTM可以存储四个状态:输出值的当前和先前值,记忆神经元状态的当前值和先前值。它们都有三个门:输入门,输出门,遗忘门,同时,它们也还有常规的输入。 这些门它们都有各自的权重,也就是说,与这种类型的神经元细胞连接需...
定义与描述 CNN-LSTM模型是卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的结合体。CNN用于从输入数据中提取空间特征,而LSTM用于处理时间序列数据,捕捉长时间的序列依赖性。该模型适用于需要同时分析空间特征和时间特征的数据,如文本生成、视频分析等任务。 工作原理 输入层:首先输入数据(如图像或序列)进入CNN。 卷积层:...
图像理解(Image Captioning)(1)CNN部分 总体步骤: 一、 应用领域 图像搜索 安全监控 鉴黄 二、 原理 CNN(卷积神经⽹络) 图像特征提取 迁移学习(transfer learning) LSTM(递归神经⽹络) ⽂字串(sequence)的特征提取 DNN(深度神经⽹络) 从图像特征和⽂字串(sequence)...
看图说话——CNN和LSTM的联合应用 技术标签:Image captionLSTMCNN看图说话 看图说话是深度学习波及的领域之一。其基本思想是利用卷积神经网络来做图像的特征提取,利用LSTM来生成描述。但这算是深度学习中热门的两大模型为数不多的联合应用了。 本文是参考文献[1]的笔记,论文是比较早的论文,15年就已经发表了,不新。