Thereinto, LSTM is adopted as the main framework to learn the temporal features of all snapshots of a dynamic network. While for each snapshot, GCN is applied to capture the local structural properties of nodes as well as the relationship between them. One benefit is that our GC-LSTM can ...
其中n为输入数据集和标签的个数,n的值根据训练数据集中时间段t决定,标签是输入数据集的下一时刻的资源利用率,标签用于训练gc-lstm神经网络模型计算损失函数值;将历史时间段的资源使用率作为训练gc-lstm神经网络模型输入数据,将后一时间t+m的资源使用率作为标签,得到整理后的...
在建模长文本信息的过程中,存在一些依赖关系需要处理,比如在侦探小说中,如果最后侦探说的是“凶手就是你”,这个“你”指代的凶手名字在前文很前面,读者可能就不知道这个指代的是谁。 为了解决这个问题,学界提出了一个重要的模型叫做LSTM,它能够处理长依赖和短依赖的长时记忆和短时记忆。LSTM设计了许多遗忘门,能够决...
Transformer 是一个完全依赖于自注意力机制来计算其输入和输出的表示的转换模型, 所以与 LSTM 的顺序处理不同,它可以并行同时处理所有的输入数据,模仿人类联系上 下文的习惯,从而更好地为 LLM 注入意义并支持处理更大的数据集。 人类反馈信号强化学习(RLHF)指使用强化学习的方式直接优化带有人类反馈的语言模 型,使得...
LSTM的全称是Long Short Term Memory，顾名思义，它具有记忆长短期信息的能力的神经网络。该网络是对RNN（循环神经网络）的进一步扩展和改进，在RNN网络的基础上增加了"门"的概念，它通过“门”来控制不同时刻的信息流入和流出。LSTM首先在1997年由Hochreiter & Schmidhuber 提出，由于深度学习在2012年的兴起，LSTM又...
2015年,谷歌推出了基于长短时记忆网络(LSTM)的大规模语言模型—— LSTM-LM。该模型采用了一个具有多层LSTM单元的循环神经网络架构,模型使用大量的无标注文本训练,能够预测下一个单词或字符的概率分布。 2016年,Google推出了WaveNet,这是一种用于生成高质量语音的深度学习模型,标志着深度学习技术开始被应用于语音合成领...
2023年以来,随着生成式AI技术取得突破性进展,将不断优化公司数字技术在应用领域的体验感。例如,公司旗下杭州城市大脑公司积极探索机器学习、NLP(自然语言处理)、LSTM(长短时间记忆模型)、知识图谱等技术。截至目前,浙数文化的相关AI技术还处于探索阶段,尚未对公司业绩构成影响。
5. LSTM 模型分析 小结 系列链接 0. 前言 自回归模型 (Autoregressive Model) 通过将生成问题视为一个序列过程来简化生成模型。自回归模型将预测条件建立在序列中的先前值上,而不是一个以随机潜变量为条件。因此,自回归模型尝试对数据生成分布进行显式建模,而不是尝试近似数据分布。在本节中,将介绍一类经典的自回...
LSTM网络通过引入一种称为“记忆单元”的特殊结构来实现长期依赖的建模。每个LSTM单元都包含三个门：输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输出门（Output Gate）。这些门结构使得LSTM能够控制信息的流入和流出，从而实现长期记忆的存储和访问。1. 输入门：决定是否将新的信息添加到记忆单元中。2. 遗忘门：...
序列生成:RNN通过其循环结构,能够在生成过程中记忆并处理长序列中的依赖关系。LSTM(长短期记忆网络)和GRU(门控循环单元)通过门控机制,解决了标准RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题,从而更有效地生成长序列数据。 多模态生成 多模态生成模型可以同时处理和生成多种模态的数据,例如图像与文本、音频与视频等。CLIP和DALL-E...