因此,将LLM对空间特征的理解能力与使用历史数据进行预测的Conv-LSTM的预测结合起来,将有助于模型提供整体全面的股票预测,并在现实世界场景中表现良好。 VI. 模型的工作方式 层次LSTM-LLM架构的第一层包括将历史数据输入conv-LSTM以生成基于历史模式的朴素预测。数据被分割成基于测试的最优长度序列。 A. 数据预处理:...
ConvLSTM模型是一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优点，用于处理序列数据中的空间信息和时间信息。以下是ConvLSTM模型原理的详细介绍。一、卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它通过卷积操作对输入图像进行特征提取，提取出图像中的局部特征。卷积...
为了获得更好的时空关系,我们将传统的FC-LSTM思想扩展到Conv-LSTM。方法是将FC-LSTM的输入到状态和状态到状态用卷积代替前馈计算。通过将多个Conv-LSTM层叠加形成预测结构,可以建立一个用于短期地铁拥堵延迟预测的端到端的训练模型。Conv-LSTM可以克服传统LSTM在网络空间依赖性方面的缺点。与传统的LSTM相比,Conv-LSTM将...
2.1 卷积替代hadamard乘积 普通的LSTM是这样的 其中的 o 表示hadamard乘积,其实就是矩阵相乘,相当于全连接神经网络(一层全连接网络就是相当于一个矩阵相乘),全连接网络参数量巨大,不能有效提取空间信息,把它换为卷积之后则能有效提取空间信息(花书中使用卷积层替代全连接层的动机),于是把hadamard乘积改为卷积。 于是...
对conv-lstm子网络的五个conv-lstm层的输出计算损失,最终损失函数值为5个层的损失函数值之和。 其中,所述conv-lstm子网络由5个conv-lstm层组成,分别与多尺度卷积网络5个conv模块对应;conv-lstm层接收对应的多尺度融合特征和上一个conv-lstm模块的输出作为输入。
CONV-LSTM网络输入与输出格式分别为XYshape，其中参数分别表示批次大小、时间戳、图像宽度、高度与通道数。网络结构配图展示了具体的实现方式与激活函数选择，伪代码示例展示了训练流程，包括epoch、batch_size、优化器与损失函数的配置。训练过程中的损失函数随epoch迭代逐渐减小，提示模型学习能力增强。然而，应...
This project was for the pattern recognition course I studied in college. This project's aim was to classify the type of each modulation technique used using CNN, RNN, LSTM and CONV-LSTM. cnnlstmrnnpattern-recognitionmodulation-classificationconv-lstm ...
基于时空序列的Conv-LSTM航班延误预测模型_屈景怡 下载积分: 500 内容提示: 计算机应用 Journal of Computer Applications ISSN 1001-9081,CN 51-1307/TP 《计算机应用》网络首发论文 题目: 基于时空序列的 Conv-LSTM 航班延误预测模型 作者: 屈景怡,杨柳,陈旭阳,王茜 收稿日期: 2021-09-13 网络首发日期: 2022-...
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本发明公开了基于Conv‑LSTM和CBAM的轴承剩余使用寿命估计模型设计方法。本发明能够准确捕捉新能源汽车减速器性能退化过程中的时间依赖性和空间特征,实现对新能源汽车减速器RUL的高效估计。设计了一种基于Conv‑LSTM的网络结构,用于处理新能源汽车减速器振动信号等时间序列数据,提取新能源汽车减速器性能退化的特征。引入...