解码:解码器LSTM逐步生成目标语言的词序列,直到生成完整的翻译句子。 目标语言输出:将解码器生成的词序列转换为目标语言句子。 优化: 通过比较生成的翻译句子与真实目标句子,使用反向传播算法优化LSTM模型的参数,以提高翻译质量。 (2)情感分析 应用描述: LSTM用于对文本进行情感分析,判断其情感倾向(积极、消极或中立)。
与传统的机器学习算法不同,CNN不需要手动设计功能,它从原始数据中自动学习抽象特征进行分类,从而避免丢失有用信息。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...
卷积模块(CNN):负责提取空间特征。 时间序列处理模块(GRU):处理序列特征,学习时间依赖。 全连接层:将提取的特征进行组合和映射,输出结果。 流程图 3. 优点与缺点 优点 特征提取能力强:CNN可以高效提取数据的空间特征,GRU捕捉时间特征,两者结合大幅提高模型表现。 计算效率高:GRU相较于LSTM,参数更少,计算速度更快,...
该论文探索应用双向卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)架构来预测股票价格,特别关注 CNX IT 股票指数。其创新点在于通过结合 CNN 和 LSTM 的双向卷积神经网络长短期记忆(CNN-LSTM)架构,提出了一种创新的预测股票价格的方法,能够捕捉历史股价数据中的时间依赖性和空间模式,提高预测准确性,并更好地理解市场动态。...
An Improved Network Intrusion Detection Method Based On CNN-LSTM-SA 方法:论文提出了一种将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆循环神经网络(LSTM-RNN)与自注意机制(CNN-LSTM-SA)相结合的方法,用于处理网络入侵行为,通过实验证明该方法在网络入侵检测中的优越性能,并探讨了进一步研究方向和未解决的问题。
提出了一种新颖的混合Boruta-XGB-CNN-LSTM模型,用于有效预测河流的EC值。 该模型在训练期间和测试期间的预测性能优于其他比较模型,具有更高的准确性和较低的误差。 通过优化输入特征和利用CNN-LSTM架构,提高了水质预测模型的性能和适用性。 Deep Learning Approaches for Water Stress Forecasting in Arboriculture Using...
综上考虑针对cnn-lstm模型,最稳定并且正确率最高的模型是采用如1所示的固定学习率,如果想要快速收敛并且较为稳定的模型可采用2中学习率衰减策略并且采用早停技术进行实现。 除了对学习率和学习轮次的优化也可以从模型自身来改动,在训练的过程中也有可能会出现过拟合的问题。例如当训练轮次为100的时候效果较好,当时当挑...
本文提出了一种基于CNN-LSTM的光伏组件诊断方法: (1)从光伏组件运行时采集到的现场支路电流数据及其历史故障记录出发,并结合实际生产中对不同故障类型处理的紧急程度作为对光伏组件故障进行分类的依据,提出了一种新的故障分类方法。 (2)提出了一种根据不同光伏阵列的布局而设计的特征提取算法,用以表示理想发电状态,来...
1.1 CNN 模型 1.2 完整代码 1. CNN-LSTM 1.1 CNN 模型 卷积神经网络(CNN)可用作编码器-解码器结构中的编码器。 CNN不直接支持序列输入;相反,一维CNN能够读取序列输入并自动学习显着特征。然后可以由LSTM解码器解释这些内容。CNN和LSTM的混合模型称为CNN-LSTM模型,在编码器-解码器结构中一起使用。CNN希望输入的数...
采用了集成的CNN-LSTM模型来预测浙江省的GDP。 通过使用先进的神经网络技术,如CNN和LSTM,研究展示了深度学习方法在经济预测中的有效性,为经济数据的分析提供了新的技术手段。 通过实证分析展示了神经网络在经济预测中的高效性和准确性,尤其是集成模型在预测浙江省经济发展方面的优越性,验证了该方法在实际应用中的可靠...