假设输入维度是[1x100x128],FC的隐藏参数为256,那么这一层网络的参数量为100*128*100*256=312M,而一个DNN网络往往有很多个隐藏层,最后的结果就是该模型的参数量非常的巨大,非常难以训练,所以实际应用中往往是堆叠的CNN/LSTM+1~2个FC层。 FC层结构 2、CNN CNN即由卷积层(Conv层)构建的网络结构。深度学习之...
LSTM 是动作识别机制中的重要齿轮,因为它们能够有效地对顺序数据进行建模。它们将时间元素带入识别过程中,这使得它们对于时间动态很重要的任务来说是不可或缺的。随着我们继续通过视频数据探索人类行为的细微差别,LSTM 很可能仍然是这个令人兴奋的领域的基石,帮助我们在监控、人机...
本文基于这一机制改进 CNN 联合 LSTM 的体系结构,通过注意力机制处理被现有结构忽略的短序列特征的重要度差异,提取显著细粒度特征,同时便于LSTM更有效地捕捉时 间依赖性。 针对CNN 联合 LSTM 时,忽略短期特征重要度而导致的重要特征丢失、长期时序规律挖掘有待优化等问题,本文提出基于注意力机制的 CNN-LSTM 预测模型。
长短时记忆网络(Long short-term Memory,LSTM)用LSTM单元代替RNN中的神经元,在输入、输出、忘记过去信息上分别加入了输入门、输出门、遗忘门来控制允许多少信息通过。 LSTM 神经元 论文介绍 时空预测在气候预报和城市规划等方面有着广泛的应用。特别是随着流量相关数据集的不断增长,时空预测在实际应用中越来越受到重视。
将LSTM与CNN的创新点结合起来，可以应用于多个领域，以下是一些具体的案例：股票预测：结合CNN和LSTM的...
2 CNN-LSTM模型 2.1 CNN模型 LECUN Y L[15]于1989年提出的卷积神经网络(CNN)是一种包含卷积操作与神经网络结构的深层前馈型神经网络。近几年随着CNN及其扩展模型在图像领域的成功应用,CNN在深度学习中的地位越来越重要。 通常的CNN模型包含3个主要部分:卷积层、池化层、全连接层。每一个卷积层中会有多个卷积核...
LSTM擅长捕捉序列数据中的长期依赖关系,而CNN则擅长提取图像数据的局部特征。通过结合两者的优势,我们可以让模型同时考虑到数据的时序信息和空间信息,减少参数降低过拟合风险,从而提供更精确的预测、更出色的性能以及更高的训练效率。 因此,LSTM结合CNN也是深度学习的一个热门研究方向,在学术界与工业界都有广泛应用。比如...
cnn和lstm融合常常用来时空建模任务。本文主要从交通流量预测《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。 论文介绍: 时空预测在气候预报和城市规划等方面有着广泛的应用。特别是随着流量相关数据集的不断增长,时空预测在实际应用中越来越受到重视。 例如...
输入：用于预测的数据是交通信号序列，其中每个信号包含道路网络中所有传感器在一定时间间隔内记录的流量 考...
在前面的随笔中,已经分别介绍了CNN算法和LSTM算法在问答系统中的应用。其中LSTM算法在抽取特征之后,针对不同时序产生的特征状态,做max-pooling或者avg-pooling获得最终的特征。无论是max-pooling或者avg-pooling只是对不同的特征做出最后的选择,因此这里我们可以采用一些其他的技巧对特征进行选择。本次实验即时对这里的特征...