Building Time series forecasting models, including the XGboost Regressor, GRU (Gated Recurrent Unit), LSTM (Long Short-Term Memory), CNN (Convolutional Neural Network), CNN-LSTM, and LSTM-Attention. Additionally, hybrid models like GRU-XGBoost and LSTM-Attention-XGBoost for Electricity Demand and ...
基于相关性分析的CNN_Attention_LSTM期货价格预测模型. Contribute to sanshuishou/CNN_Attention_LSTM development by creating an account on GitHub.
lstm_out = Bidirectional(LSTM(lstm_units, return_sequences=True))(x) attention_mul = attention_3d_block(lstm_out) attention_mul = Flatten()(attention_mul) output = Dense(1, activation='sigmoid')(attention_mul) model = Model(inputs=[inputs], outputs=output) return model 进行训练 m = a...
一般通过CNN提取图片特征之后(比如VGG的4096输出)降维到RNN的特征维度大小，然后作为unroll RNN的输入X0(...
针对这个问题,本文提出了一种基于Word2Vec的CNN-LSTM开发者项目推荐模型,该模型以Word2Vec训练开发者访问项目的序列,并将项目进行向量化表示,结合CNN-LSTM模型计算项目相似度并为开发者推荐合适的项目序列.通过提取GitHub中62,031个开发者在2015全年的项目访问数据进行项目预测和相似项目发现实验,实验结果表明,该模型推荐...
针对这个问题,本文提出了一种基于Word2Vec的CNN-LSTM开发者项目推荐模型,该模型以Word2Vec训练开发者访问项目的序列,并将项目进行向量化表示,结合CNN-LSTM模型计算项目相似度并为开发者推荐合适的项目序列.通过提取GitHub中62,031个开发者在2015全年的项目访问数据进行项目预测和相似项目发现实验,实验结果表明,该模型推荐...
cnn与lstm如何接在一起 cnn结合lstm Github 项目地址:https://github.com/healthDataScience/deep-learning-HAR 传统图像分类中也是采用的手动特征工程,然而随着深度学习的出现,卷积神经网络已经可以较为完美地处理计算机视觉任务。使用 CNN 处理图像不需要任何手动特征工程,网络会一层层自动从最基本的特征组合成更加...
最近,FaceBook帆布一篇论文:《Convolutional Sequence to Sequence Learning》,提出了完全使用CNN来构成Seq2Seq模型,用于机器翻译,超越了谷歌创造的基于LSTM机器翻译的效果。 1 论文及代码下载地址 论文下载地址:https://arxiv.org/abs/1705.03122 开源代码github地址:https://github.com/facebookresearch/fairseq...
这对于笔者的启发就是:又多了一种算attention的方式诶(可以通过类似LSTM求门控值的方式来计算权值) 4. 多尺度特征融合 这时,已经得到了CNN每一层的编码,但是我们最终的目的是做序列标注啊,还是需要回到字的维度上来,因此通过attention机制,将每个字符在不同卷积尺度下的特征进行融合 ...
GitHub is where people build software. More than 100 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.