时间序列预测——DA-RNN模型 作者:梅昊铭 1. 背景介绍 传统的用于时间序列预测的非线性自回归模型(NRAX)很难捕捉到一段较长的时间内的数据间的时间相关性并选择相应的驱动数据来进行预测。本文将介绍一种基于 S…
由表1可以看出,DA-RNN模型相对于其他模型,误差更小一些。DA-RNN模型在时间序列预测方面具有良好的表现。 表1:SML 2010数据集和纳斯达克100股票数据集的时间序列预测结果 为了更好的视觉比较,我们将Encoder-Decoder 模型,Attention RNN 和 DA-RNN 模型的在纳斯达克100股票数据集上的预测结果在图2中展示出来。我们不难...
通过这个两种注意力机制,DA-RNN 模型能够选择最相关的输入特征,并且捕捉到较长时间内的时间序列之间的依赖关系,如图1所示。 image 图1:DA-RNN 模型结构 2.3 编码器 编码器本质上是一个 RNN 模型,它能够将输入序列转换为一种特征表示,我们称之为隐藏层状态。对于时间序列预测问题,给定输入 ,在时刻 ,编码器将 映...
DARNN 模型引入了 attention 机制,在编码的时候自适应选择相关程度高的序列信息进行编码,在解码阶段考虑编码阶段所有时间步骤的 hidden state而非传统方法的定长向量从而解决长期依赖问题。 模型的整体架构如下图所示: 输入是n条时间序列 X,X∈Rn×T, 每条时间序列长度为 T xk指的是第k条时间序列,xt是指 n 条序...
DARNN模型代码运行 data模型 轻量级数据迁移(下称LM), Core Data 自动执行,适用模型简单改变(simple changes),包括:实体/表中增加新属性/字段,LM 与普通迁移原理完全一样,只是不需要映射模型(mapping model) (参见“Mapping Overview”),Core Data 自行推测(infers)版本间的差异。
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本文将从RNN模型的基本原理入手,介绍其原理和应用。 RNN模型的基本结构 RNN模型最基本的结构是一个循环体,它接受输入和上一时刻的状态,产生输出和当前时刻的状态。这种循环结构使得RNN能够处理不定长的序列数据,即它能够根据上一个时间步的输出来决定当前时间步的输出。与传统的前馈神经网络不同,RNN还有一种反向传播...
在使用RNN模型时,我们需要评估其性能和效果。本文将介绍RNN模型的评价指标,并对其进行解释和说明。 1.准确率(Accuracy): 准确率是最常见的评价指标之一,用于衡量模型在所有样本上的正确分类比例。准确率计算方法为正确分类的样本数除以总样本数。然而,对于不均衡的数据集,准确率可能会失真,因为模型可能只偏向于预测...
rnn模型公式rnn模型公式 RNN(循环神经网络)的公式如下: ht=f(W⋅[ht−1,xt]+b)h_{t}=f\left(W \cdot \left[h_{t-1}, x_{t}\right]+b\right)ht =f(W⋅[ht−1 ,xt ]+b) 或者从矩阵分块乘法的角度来看,实际上是等价的: ht=f(W⋅ht−1+U⋅xt+b)h_{t}=f\left(W \...
在深度学习中,循环神经网络(RNN)是一种重要的模型,它能够处理序列数据,并在自然语言处理、语音识别和机器翻译等任务中取得优秀的性能。然而,传统的RNN模型存在梯度消失和梯度爆炸等问题,限制了其在长序列数据上的表现。为了解决这些问题,长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等模型被提出,并取得了显著的改进效果...