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 ...
一个好处是我们的GC - LSTM可以同时预测添加和删除的链接,使其在现实中更具实用性,而大多数现有的动态链接预测方法只能处理删除的链接。大量实验表明,GC-LSTM取得了出色的性能,并优于现有的最先进的方法。 主要内容 对于动态网络链接预测,提出一种新颖的端到端深度学习模型,命名为GC - LSTM,通过图卷积提取每个快照...
14、所述将训练数据集整理并制作用于gc-lstm神经网络模型训练的输入数据集和标签,包括: 15、将训练数据集转化为n个带标签格式的监督性学习数据集,带标签格式的监督性学习数据集是将训练数据集划分为n个输入数据集和标签,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...
针对这个问题,本文提出了改进的CNN-LSTM的DGA域名检测算法,该算法融合了卷积神经网络(CNN),注意力机制和双向长短时记忆网络(BiLSTM),可以同时检测出两种类型的DGA域名.最后进行了不同算法的对比实验,实验结果表明,与其他深度学习模型相比,该算法提高了DGA域名的二分类和多分类的准确率和F1值.在多分类实验中,通过...
本发明公开了一种基于CNNLSTM的实时洪水预报智能方法.本发明基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络构建一个用于水文过程预测的深度学习网络(CNNLSTM).在CNNLSTM中,CNN用于识别和提取空间降水数据,LSTM用于学习降水与流量之间的时间序列关系.这两个网络使得CNNLSTM具有识别空间和时间信息的能力.CNNLSTM在水文建模中...
2.1 定义CNN-LSTM网络模型 2.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 为0.000311,CNN-LSTM多步预测模型预测效果显著,模型能够充分提取序列的时空特征,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 注意调整参数: 可以适当增加CNN层数和每层通道数,微调学习率; ...
本科毕设,基于改进LSTM算法的预测算法. Contribute to ElementGC/LSTM_Predict development by creating an account on GitHub.
编码后的数据通过基于GlobalAttention优化的LSTM网络提取全局时序特征,GlobalAttention是一种用于加强模型对输入序列不同部分的关注程度的机制。在 LSTM 模型中,全局注意力机制可以帮助模型更好地聚焦于输入序列中最相关的部分,从而提高模型的性能和泛化能力。在每个时间步,全局注意力机制计算一个权重向量,表示模型对输入序列...
一种基于时空特征融合的发动机剩余使用寿命预测方法,首先获取到原始的随时间变化的传感器数据,通过数据选择及归一化处理后得到特征数据,将特征数据分别输入到一维全卷积层神经网络和LSTM神经网络中,利用一维全卷积层神经网络实现数据集空间特征信息的提取,... 彭成,唐朝晖,陈宇峰,... 被引量: 0发表: 2021年 一种基于...
units: 正整数,也叫隐藏层,表示的是每个lstm单元里面前馈神经网络的输出维度,每一个门的计算都有一个前馈网络层。 activation: 要使用的激活函数 ,如果传入None,则不使用激活函数 (即 线性激活:a(x) = x)。 recurrent_activation: 用于循环时间步的激活函数 。默认分段线性近似 sigmoid (hard_sigmoid)。 如果传...