2024年10月，ELSTM 推出了名为 Orca 的 3D 打印运动鞋，这款鞋采用了多种 3D 打印材料，包括发泡 TPU 中底、网眼鞋面和TPU 外壳。ELSTM 是一家专注于 3D 打印鞋类设计和生产的创新公司。成立于 2021 年，ELSTM 由 Robert Karklinsh 创立，旨在通过结合尖端技术和传统工艺，打造高性能、高舒适度的鞋类产品。...
堆叠的LSTM模块提高了学习时间特征的能力。 贡献: 我们新提出的E-LSTM-D模型能够在性能略有下降的情况下进行长期预测任务;它通过对模型结构进行微调,即改变不同层中的单元数,适合不同尺度的网络;此外,它还可以预测即将出现或消失的链路,而现有的大多数方法只关注前者。 我们定义了一种新的度量误差率来度量动态网络...
人工智能系列之四:指数门控在LSTM中的应用,eLSTM-240908-东北证券 这份金融工程研究报告介绍了改进版的深度学习神经网络模型——eLSTM。以下是报告的关键点和结论:1. **模型改进**: - eLSTM 是对传统 LSTM 模型的改进,采用指数门控替代了传统的 Sigmoid 门控。 - 通过控制输出和指数门的数值稳定性,提升了模型...
ELSTM，这家成立于2021年的创新公司，专注于3D打印鞋类设计与生产。其总部位于加利福尼亚州，并与洛杉矶的LaLaLand Production & Design携手合作，共同进行设计与生产。公司由Robert Karklinsh创立，致力于融合前沿技术与传统工艺，以打造高性能且舒适度极高的鞋类产品。Orca鞋款特点 Orca这款鞋款巧妙地融合了多种3D打...
这篇论文发表在《Rough Sets》期刊上,主要介绍了一种新型的风速区间预测模型,简称RSAE-LSTM。风速的复杂性和多变性使得准确预测成为一个挑战。这篇论文提出的RSAE-LSTM模型通过处理不确定性,从风速数据中提取重要的特征,然后利用这些特征作为LSTM网络的输入,构建了预测区间。同时,论文还提出了一种新的损失函数,用于...
To mitigate the above problems, in this work, a data-driven deep learning framework is developed for acquiring reliable short-term wind energy prediction, called convolutional ensemble long-short term memory network (Conv-ELSTM). First, this article utilizes a data processing technique to capture ...
siamese lstm代码 引言: 我们在测试过程中经常会遇到批量添加数据的情况,并且这些数据很多时候是具有唯一性的。 比如说当前项目中需要创建一个添加用户的脚本,这些用户都是唯一的,当时采取的是创建file类型的参数,将参数用excel拖曳下来(tester001-tester1000)保存成dat类型的文档,如果参数数量很小这种方案也还算切实可行...
【导读】如何对时间序列进行时空建模及特征抽取,是RGB视频预测分类,动作识别,姿态估计等相关领域的研究热点。清华大学、Google AI 和斯坦福大学李飞飞团队提出了一种具有强记忆力的E3D-LSTM网络,用3D卷积代替2D卷积作为LSTM网络的基础计算操作,并加入自注意力机制,使
ConvLSTM利用的是Conv2D+LSTM,E3D-LSTM提出的是采取Conv3D+LSTM的结构,处理的问题都是视频预测。 在学习E3D-LSTM文章之前,先看一下C3D,C3D其实就是利用Conv3D的一个CNN的网络架构,主要针对的也是视频的数据集,不过处理的问题是识别和分割方面的。C3D文章主要讲Conv2D在池化卷积过程中会丢失时间信息,作为视频数据...
这是RNN循环神经网络经典的结构图,LSTM只是对隐含层节点A做了改进,整体结构不变,因此本文讨论的也是这个结构的可视化问题。 中间的A节点隐含层,左边是表示只有一层隐含层的LSTM网络,所谓LSTM循环神经网络就是在时间轴上的循环利用,在时间轴上展开后得到右图。