GCN-CS-LSTM模型结构如图2所示,由LSTM编码器、CS层、GCN层和LSTM解码器组成.LSTM编码器对预测车辆和周围车辆的历史特征进行编码;社会卷积池化层用于提取车辆之间的相对状态信息;GCN层用于提取预测车辆与周围车辆之间的交互特征;根据不同的预测行为,LSTM...
3. 机器人轨迹规划 这篇论文很有意思,它以图像为输出,直接输出机械臂的关节角。它有两个网络,一个是VAE-GAN,用它的Encoder来提取特征;再有是LSTM,LSTM的输入是Encoder提取出来的特征,输出是机械臂关节角。LSTM还有一个作用,它能利用历史图像,从而更好地预测机械臂关节角。反正我是看不懂。Anyway,它有点颠传统...
可视分析平台基于地图API的高铁运行地图的设计与实现基于大数据技术的职业岗位画像设计与实现基于协同过滤的用户移动轨迹信息预测研究可视化展示数据处理中心的设计和实现基于新浪微博的分布式爬虫以及对数据的可视化处理基于公共自行车数据的城市居民职住地分析动态网络上的表征学习基于社交网络交换的物品分配问题基于复杂网络的QQ...
我们通常不能假设各时间步的信息是独立的, 因为单个观测实际上不足以表示整个 hidden state. 我们在 model-based RL 中讨论过了多种选择, 其中一个是q_\phi(\boldsymbol{z} \mid \boldsymbol{o}) = \prod_{t} q_\phi(\boldsymbol{z}_t \mid \boldsymbol{o}_{1:t}).\\我们通常可以利用 LSTM, ...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
输出是预测行动的序列,正如我在上一张幻灯片中展示的。我们使用因果变换器,因此我们按顺序预测所需的行动。注意力。 将在变换器内部计算,关键的一个重要超参数是上下文长度。我们在感知中也看到了这一点,接下来在整个讲座中,我将使用符号 K 来表示我们在过去需要关注多少个标记以预测当前时间步的行动。好的,再...
NLP 入门课程内容覆盖了词向量、RNN、LSTM、Seq2Seq 模型、机器翻译、注意力机制、Transformer 等等 NLP 领域的核心知识点。 【书籍】语音与语言处理 Speech and Language Processing #豆瓣 本书将深入的语言分析与健壮的统计方法结合起来,新版更是涉及了大量的现代技术,将自然语言处理、计算语言学以及语音识别等内容融...
线性回归是一种监督学习算法,即给定一个训练集,去学习一个假设函数,用来尽量精确地预测每个样本对应的输出。从输出变量的离散程度来看,监督学习算法可以分为两类。线性回归属于回归算法,其输出变量连续;而另一类监督学习算法是分类算法,其输出变量离散。 口仆 2020/08/17 3860 深度学习-从感知器到LSTM(目的是处理序...
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类 2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类 2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类 2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测 2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类 2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类 2.14 PNN脉冲神经...
App 创新点!CNN与LSTM结合,实现更准预测、更快效率、更高性能! 639 0 03:27:24 App 比啃书好太多!【AI大模型完整版教程】从入门到精通,2025最新版,全程干货无废话!存下吧,真的很难找全的!人工智能|机器学习|深度学习|大模型|自然语言处理 184 0 00:45 App 人人都能用的创新点:魔改GNN!