在CNN中,”感受野“指的是特征图上的一个像素点能够映射的输入图像的像素区域,如图8所示。LeCun在手写字符识别中发明并使用了CNN,并提出了LeNet-5的网络模型,如图9所示。 图8 卷积神经网络感受野 图9 LeNet-5网络模型 与全连接神经网络不同,卷积神经网络有两个特点,局部连接和权值共享。 局部连接即层与层之间...
我们将经过2D-CNN处理后的特征图输入到LSTM网络中，LSTM模型的结构如图4所示。
一个LSTM单元完成的运算可以被分为三部分:(1)输入到隐层的映射(input-to-hidden) :每个时间步输入信息x会首先经过一个矩阵映射,再作为遗忘门,输入门,记忆单元,输出门的输入,注意,这一次映射没有引入非线性激活;(2)隐层到隐层的映射(hidden-to-hidden):这一步是LSTM计算的主体,包括遗忘门,输入门,记忆单元更...
不过即使RNN的模型非常简单,但提供了一个非常好的循环结构模型,为其它模型的产生提供了非常大的引导作用。 比较成功的一个案例就是LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆模型)。 LSTM是一种拥有三个门结构的特殊网络结构,输入门,遗忘门,输出门。 LSTM通过一些门的结构让信息有选择性地影响RNN中每一个时刻的状态。
图3 LSTM framework (图片来自李宏毅老师) 与简单RNN结构中单一tanh循环体不同的是,LSTM使用三个“门”结构来控制不同时刻的状态和输出。所谓的“门”结构就是使用了sigmoid激活函数的全连接神经网络和一个按位做乘法的操作,sigmoid激活函数会输出一个0~1之间的数值,这个数值描述的是当前有多少信息能通过“门”,0...
cnn-lstm-att的网络结构图,基于注意力机制的cnn-lstm模型结构图 大数据 人工智能 云计算 算法 考研考证 作者其他创作 大纲/内容 LSTM layer2 LSTM layer1 gas saturation b4 b3 b1 CNN layer b2 Attention FC b5 LSTM layer3 data 收藏 立即使用 基于注意力机制的cnn-lstm模型图 收藏 立即使用 cnn...
Attention-CNN-LSTM是一种结合了注意力机制、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的深度学习模型。这种模型在处理序列数据,如自然语言处理、时间序列预测等任务时,能够有效地捕捉长期依赖关系和局部特征。注意力机制使得模型能够动态地关注输入序列中的重要部分,从而提高模型的性能。CNN用于提取局部特征,而LSTM则...
图3.时空深度神经网络融合模型的框架 如图3所示,深度神经网络融合模型包括两个部分,即CNN空间特征提取模块和LSTM模块。CNN空间特征提取模块主要是从卫星数据中提取与网格中心点的降水相关的特征向量。LSTM模块用于获取降水的时间相关性。 3,降水融合与模型性能评价 ...
网络结构 细胞状态(Cell state):负责保存长期依赖信息。 门控结构:每个LSTM单眼包含三个门:输入门、遗忘门和输出门。 **遗忘门(Forget Gate):**决定从细胞状态中丢弃哪些信息。 **输入门(Input Gate):**决定哪些新信息被加入到细胞状态中。 **输出门(Output Gate):**基于细胞状态决定输出的信息。