基于LSTM的Encoder-Decoder多步轨迹預测技术doi:10.12132/ISSN.1673-5048.2020.0175轨迹预测LSTM编码器-解码器监督学习多步预测李青勇;何兵;张显炀;朱晓宇;刘刚航空兵器
轨迹lstm预测encoderdecoder轨迹数据 基于LSTM的Encoder-Decoder多步轨迹预测技术李青勇何兵张显炀朱晓宇刘刚摘要:针对弱约束非合作目标的轨迹特性和运动特性,提出一种基于LSTM的Encoder-Decoder多步轨迹预测技术(EDMTP)。引入一阶差分处理,降低了轨迹数据的时间依赖性,得到了无趋势的轨迹。构造输入输出的轨迹数据对,将预测...
Encoder-Decoder Multi-Step Trajectory Prediction Technology Based on LSTM Li Qingyong, He Bing, Zhang Xianyang, Zhu Xiaoyu, Liu Gang 航空兵器 . 2021, (2): 49 -54 . DOI: 10.12132/ISSN.1673-5048.2020.0175 版权所有 © 《航空兵器》编辑部 豫ICP备88888888 广告经营许可证:000001010 地址: 河南省...
1.主要工作是将机械设备的传感器数据,LSTM-encoder-decoder模型输入正常数据时间序列训练模型,重构时间序列,然后使用异常数据进行测试,产生较高的重构错误,表明时间序列数据为异常的。 ps:在encoder-decoder模型中有score机制,较高的异常分数是更可能为异常的。
We propose two types of end-to-end trainable Convolutional Long Short-Term Memory (Conv-LSTM) networks that are able to predict the subsequent video sequence from a given input. The first is an encoder decoder based model that ... JR Medel 被引量: 2发表: 2016年 Unsupervised Deep Anomaly ...
Encoder-Decoder是一个十分通用的计算框架,其使用的具体模型如,CNN/RNN/Bi-RNN/GRU/LSTM/Deep LSTM等可根据不同的场景需求确定。此外,Encoder-Decoder框架其本质是实现直观表示(例如词序列或图像)和语义表示之间来回映射。故通过该框架我们可以使用来自一种模态数据的编码器输出作为用于另一模态的解码器输入,以实现将...
encoder decoder 模型是比较难理解的,理解这个模型需要清楚lstm 的整个源码细节,坦率的说这个模型我看了近十天,不敢说完全明白。 我把细胞的有丝分裂的图片放在开头,我的直觉细胞的有丝分裂和这个模型有相通之处 定义训练编码器 ### # 定义训练编码器 #None表示可以处理任意长度的序列 # num_encoder_tokens表示特...
准确的说,Encoder-Decoder并不是一个具体的模型,而是一类框架。Encoder和Decoder部分可以是任意的文字,语音,图像,视频数据,模型可以采用CNN,RNN,BiRNN、LSTM、GRU等等。所以基于Encoder-Decoder,我们可以设计出各种各样的应用算法。 encoder使用decoder进行训练,并且没有label(无监督)。损失函数中包含实际输入(actual input...
seq2seq预测问题的一种被证明是非常有效的方法被称为Encoder-Decoder LSTM。该体系结构包括两个模型:一个用于读取输入序列并将其编码成一个固定长度的向量,另一个用于解码固定长度的向量并输出预测序列。模型的使用相应地给出了该体系结构的名字——Encoder-Decoder LSTM,专门针对seq2seq问题而设计。
这些RNN的输出被串联起来,并作为输入传递到下一层。在单个RNN层中的每个“单元”是一个LSTM单元:一种由简单单元组成的复杂的体系,以乘法的方式相互作用,允许模型学习如何控制信息流,从而跨长时间尺度保存信息。我们使用了Gers等人的LSTM设计。由于前向和后向RNN都有400个单位,所以RNN的总状态是一个800维的向量。