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,将预测问题转化为有监督学习问题,研究多步...
LSTM编码器-解码器监督学习多步预测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,将预测问题转化为有监督学习问题,研究多步预测过程中模型性能的变化,实现端到端的...
电梯曳引系统的可靠性是电梯安全性能评估中的重要部分ꎬ紧急制动滑移量是其重要反映指标ꎬ对滑移量进行时序预测能有利保证电梯安全ꎬ具有重要意义ꎮ采用结合Ｅｎｃｏｄｅｒ－Ｄｅｃｏｄｅｒ的ＬＳＴＭ模型学习电梯紧急制动滑移量的增长过程ꎬ进行多步预测来获得未来区间内滑移预测数据ꎮ通过与ＲＮＮ和ＬＳＴＭ...
LSTM的"记忆门"来拟合数据的时序性,采用Encoder-Decoder框架实现供需差值多步预测.(5)对模型进行多次训练,筛选出最佳学习率,最佳Dropout参数,最佳输入区域,将获得的最优模型进行预测,对多步预测结果进行可视化分析,验证模型的实用性.并与单因素输入的... 孙帅沙 - 北京交通大学 被引量: 0发表: 0年 ...
The LSTM Autoencoder is an Encoder-Decoder scheme for Anomaly Detection based on Long Short Term Memory Networks that learns to reconstruct time-series behavior and then uses reconstruction error to identify abnormalities. We introduce the ... W Skaf,T Horváth - Springer, Cham 被引量: 0发表:...
所以,整体来看,大概在2021年之前吧,NLP大模型领域算是天下三分,以bert为代表的encoder-only模型依然强势,以T5为代表的encoder-decoder模型已经展露锋芒,而以GPT3为代表decoder-only模型已经迎来了蜕变。 encoder已死,decoder当立! GPT3是一个在当时严重被低估的大模型,当时GPT3火过一阵儿,有相当一部分原因可能是因...
2019-12-04 16:32 − 机器翻译:相关方法: 1、通过RNN生成序列 Encoder:普通的LSTM,将一句话映射成一个向量C Decoder:对于隐藏层: 对于输出层: 二、 Encoder:单层双向的LSTM Dec... cola_cola 0 1614 论文阅读: Infrastructure-Based Calibration of a Multi-Camera Rig 2019-12-02 15:24 − ## ...
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。
Decoder(解码器): 解码器是Seq2Seq模型中的另一部分,负责从上下文向量生成输出序列。 它同样使用循环神经网络(RNN)或其变体(如LSTM、GRU)来实现生成过程。 在每个时间步,解码器根据上一个时间步的输出、当前的隐藏状态和上下文向量来生成当前时间步的输出。
Encoder-Decoder LSTM for Trajectory Prediction https://datascience.stackexchange.com/questions/86615/encoder-decoder-lstm-for-trajectory-prediction