CNN网络如果需要更大的感受野,需要配合池化操作来增加感受野,但这个也会带来特征分辨率的降低,需要酌情添加。 下面动图是卷积过程的一个实例,其使用的卷积模板是[[0,1,2],[2,2,0],[0,1,2]]。 3、RNN/LSTM RNN/LSTM是循环网络结构如下图所示,LSTM的输入一共有3个:第t帧的特征向量、第t-1帧的隐藏状态...
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。
CNN-LSTM的网络结构充分利用了光伏发电与辐照强度呈正相关的时序性特点,将电流随时间变化而变化的特性引入模型中进行学习训练;与LSTM、Bi-LSTM、Encoder-LSTM这些只考虑电流时序性的网络结构相比,CNN-LSTM的网络结构充分利用了CNN模型的升降维功能,解决了数据特征类型少的问题;与Autoencoder网络相比,CNN-LSTM的网络结构在...
本文设计了基于CNN-LSTM的心血管疾病预警系统,利用物联网技术采集心率和心肺音等健康指标数据,对老人的健康状况进行实时监测、预警,采用基于CNN-LSTM模型的智能算法对心肺音信号进行智能分析预警。系统着重考虑了适用性、稳定性和成本,具有较高的实用价值和完整的结构框架,是利用智慧医疗从应用层面解决心血管疾病问题的...
在TCN 之前,我们经常将 LSTM 和 GRU 等 RNN 关联到新的序列建模任务中。 然而,论文表明 TCN(时间卷积网络)可以有效地处理序列建模任务,甚至优于其他模型。 作者还证明了 TCN 比 LSTM 保持更多的扩展记忆。 我们通过以下主题讨论 TCN 的架构: 序列建模 ...
技术标签:Image captionLSTMCNN看图说话 看图说话是深度学习波及的领域之一。其基本思想是利用卷积神经网络来做图像的特征提取,利用LSTM来生成描述。但这算是深度学习中热门的两大模型为数不多的联合应用了。 本文是参考文献[1]的笔记,论文是比较早的论文,15年就已经发表了,不新。但还是想写下来它的细节以备后用。
CNN lstm联合应用 cnn和lstm结合效果不好,翻译|张涛2014年RNN/LSTM起死回生。自此,RNN/LSTM及其变种逐渐被广大用户接受和认可。起初,LSTM和RNN只是一种解决序列学习和序列翻译问题的方法(seq2seq),随后被用于语音识别并有很好的效果,比如Siri,Cortana,Alexa等;此
本周为大家推荐《地质力学学报》2024年4期的封面文章《基于EEMD-CNN-LSTM的新型综合模型在滑坡位移预测中的应用》。 文章概况 作者:刘航源,陈伟涛,李远耀,徐战亚,李显巨 摘要:滑坡位移预测是滑坡稳定性评价的重要环节。尽管基于深度学习范式...
《农业工程学报》2022年第38卷第7期刊载了大连海洋大学等单位王书献、张胜茂、唐峰华、石永闯、范秀梅、樊伟与孙宇的论文——“CNN-LSTM在日本鲭捕捞渔船行为提取中的应用”。该研究由国家自然科学基金项目(项目号:61936014)等资助。 引文信息:王...
LSTM_CNN算法 实验步骤 1:本次实验采用insuranceQA数据,你可以在这里获得。实验之前首先对问题和答案按字切词,然后采用word2vec对问题和答案进行预训练(这里采用按字切词的方式避免的切词的麻烦,并且同样能获得较高的准确率)。 2:由于本次实验采用固定长度的LSTM,因此需要对问题和答案进行截断(过长)或补充(过短)。