Bi-LSTM是一种双向长短时记忆网络,它结合了TextCNN和TextRNN的优点。Bi-LSTM使用两个独立的LSTM网络,一个从左到右处理文本,另一个从右到左处理文本。它可以捕获更全面的上下文信息,并且在处理长序列时更有效。 在这个流程图中,输入文本被转换为嵌入向量,然后经过一个双向LSTM层和一个最大池化层,最后通过一个全...
技术标签:船舶航迹预测CNNBi-LSTM航迹预测 查看原文 从零开始开发标准的s57电子海图第二篇--电子海图的主要功能(共一百篇) 电子海图的主要功能1.船舶定位:通过接入GPS等定位系统,获得本船船位,并对数据进行处理,并把数据传入到 ECDIS中。2.海图作业:可完成能在纸质海图上完成的全部作业功能,如航线设计、航迹标绘...
南京航空航天大学的车畅畅、王华伟等在《机械工程学报》2021年第14期发表了《基于1D-CNN和Bi-LSTM的航空发动机剩余寿命预测》一文。他们在这篇文章中根据工程经验在多状态参数的主成分分析的基础上对退化过程进行随机分布拟合,得到综合性能退化...
并利用词频-词语逆频率(TF-IWF)算法生成加权的句嵌入向量;最后,将特征向量输入一个并列的基于卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络的模型中进行检测.在两个公开的真实数据集上的实验结果表明,所提模型较基准模型LogAnomaly在异常检测的F1-score上分别提高了3.6和2.3个百分点.因此LogCL能够对日志数据进行...
信息技术XINXUISHU2021年第2期结合改进Bi-LSTM和CNN的文本情感分析 郭勇"，赵康S潘力'(1•川北幼儿师范高等专科学校，四川广元628000；2.商丘职业技术学院，河南商丘476100；3.郑州工程技术学院，郑州450044)摘要：针对目前用于文本情感分析神经网络非常缺乏的问题，提出了一种级联RNN的体系结构。该体系结构首先将RNN...
本文提出了一种基于深度神经网络的问句分类方法, 该方法首先将问句用词向量进行表示, 然后用融合双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)和卷积神经网络(CNN)结构并包含注意力机制的深度学习模型提取问句特征进行分类. 该方法的特色在于利用Bi-LSTM和CNN在句子级文本表示的优点, 充分捕捉问句特征,并结合问句的对应答案来表示问句...
(Convolutional Neural Networks,简称CNN),双向长短时记忆网络(Bi-directional Recurrent Neural Network,简称Bi-LSTM)的模型(简称KCBL).该模型使用K-means++对情感文本聚类后重采样以调整数据分布,然后在K-means++和CNN-Bi-LSTM之间构造损失函数.与其它CNN-Bi-LSTM模型不同,KCBL可以针对不同的语料调整数据分布,并...
基于CNN和Bi-LSTM的船舶航迹预测 摘要 天津理工大学电气电子工程学院 天津3OO384; 天津理工大学电气电子工程学院 天津3OO384; 天津理工大学电气电子工程学院 天津3OO384;
本发明公开了一种基于BiLSTM,CNN和CRF的文本命名实体识别方法. The present invention discloses a method based on Bi-LSTM, CNN text and CRF named entity recognition method. 该方法包括如下步骤:(1)利用卷积神经网络对文本单词字符层面的信息进行编码转换成字符向量;(2)将字符向量与词向量进行组合并作为输入传...
南京航空航天大学的车畅畅、王华伟等在《机械工程学报》2021年第14期发表了《基于1D-CNN和Bi-LSTM的航空发动机剩余寿命预测》一文。他们在这篇文章中 根据工程经验在多状态参数的主成分分析的基础上对退化过程进行随机分布拟合,得到综合性能退化量;然后将多变量时间序列样本和对应的性能退化量带入1D-CNN模型进行回归分...