论文设计了一种融合区块链和深度学习技术的市场监管方法,采用区块链技术进行交易评论数据可信存储,采用长短时记忆(LSTM)模型挖掘评论数据中用户的情绪倾向。为了证明所提出的方法的有效性,我们使用了不同的实验进行验证,所有的结果都表明,所...
水位预测的精度提高对河道管理、水利建设、水资源调度、防洪减灾和航运安全等方面具有重大意义。本文利用长短时记忆神经网络(LSTN)在处理长时间序列问题上的优势和支持向量回归机(SVR)能够很好地处理非线性数据的优势以及粒子群优化算法(PSO)自适应全局搜索的优势,提...
在构造函数中,我们创建变量hidden_layer_size,lstm,linear和hidden_cell。LSTM算法接受三个输入:先前的隐藏状态,先前的单元状态和当前输入。该hidden_cell变量包含先前的隐藏状态和单元状态。lstm和linear层变量用于创建LSTM和线性层。 在forward方法内部,将input_seq作为参数传递给lstm图层。lstm层的输出是当前时间步的隐...
LSTM 是一种特殊的循环神经网络(RNN)。Sepp Hochreiter 在 1991 年分析了随时间反向传播(BPTT)带来的梯度爆炸和梯度消失问题;1997 年,Sepp Hochreiter 与 Jürgen Schmidhuber 在 LSTM 论文中引入 CEC 单元解决 BPTT 带来的梯度爆炸和消失问题。之后又有许多研究者对其进行了改进和普及。 LSTM 单元的基本结构(图源:...
为了进一步提高水位预测的准确性,本文提出一种融入改进注意力机制的长短期记忆网络(Long Short TimeMemory,LSTM)预测模型。该模型将输入序列拆分为时间序列和特征序列,在LSTM网络模型前引入注意力机制对两个序列分别进行注意力计算,然后再进行融合,LSTM网络能...
没错,此人正是「LSTM之父」Jürgen Schmidhuber。 Schmidhuber表示,LeCun的这篇论文并未提及1990-2015年期间的重要成果,文中所提及的「主要原创成果」,包括「学习子目标、可预测的抽象表征、多个时间尺度」等概念,他们也已经发表过了。 原推...