Prediction of Remaining Useful Life of Aero‑engines Based on CNN‑LSTM‑Attention 方法:论文介绍了一个结合了卷积神经网络、长短期记忆网络和注意力机制的预测方法,用于预测航空发动机的剩余使用寿命(RUL)。模型首先使用CNN提取输入数据的特征,然后将提取的数据输入到LSTM网络模型中,最后通过加入注意力机制来预测...
我们知道Seq2Seq模型有一个缺点就是句子太长的话encoder会遗忘,那么decoder接受到的句子特征也就不完全,我们看一下下面这个图,纵轴BLUE是机器翻译的指标,横轴是句子的单词量,我们可以看出用了attention之后模型的性能大大提升。 用了注意力机制,Decoder每次更新状态的时候都会再看一遍encoder所有状态,还会告诉decoder要更...
总之,attention机制、LSTM如何选择是要看具体的情况的,并不存在哪个一定优于哪个,不过在现在大数据量的研究背景下倒是确实是attention机制要更适合。
CNN+LSTM+Attention 是一种结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）的深度学习模型，广泛应用于处理具有时空相关性的序列数据。特征提取（CNN）：CNN 用于提取输入数据的局部特征，通过卷积层和池化层对数据进行降维和特征提取。序列建模（LSTM）：将 CNN 提取的特征序列输入 LSTM ...
CNN+LSTM+Attention 是一种结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的深度学习模型,广泛应用于处理具有时空相关性的序列数据。 特征提取(CNN):CNN 用于提取输入数据的局部特征,通过卷积层和池化层对数据进行降维和特征提取。
Enhanced predictive modeling of hot rolling work roll wear using TCN‑LSTM‑Attention 方法:论文中提出了一个基于TCN-LSTM-Attention的新型工作辊磨损预测模型。该模型结合了TCN、LSTM网络和Attention机制。TCN用于提取数据特征,LSTM专注于捕捉长期和更复杂的序列模式,而Attention机制使模型能够更有效地捕捉输入序列中...
Attention机制与LSTM的主要差别如下：网络结构：LSTM：是一种特殊的循环神经网络，它通过引入门控机制来解决传统RNN的长期依赖问题，能够捕获序列数据中的时间依赖性。Attention机制：并非一种独立的神经网络结构，而是一种可以嵌入到各种神经网络中的技术。它通过计算输入序列中每个元素对当前输出的重要性权重，...
Attention机制的基本思想是,打破了传统编码器-解码器结构在编解码时都依赖于内部一个固定长度向量的限制。 Attention机制的实现是通过保留LSTM编码器对输入序列的中间输出结果,然后训练一个模型来对这些输入进行选择性的学习并且在模型输出时将输出序列与之进行关联。
提出了基于TCN-LSTM-Attention的热轧工作辊磨损预测模型,通过Boruta算法进行异常值处理和特征选择,构建数据集。 引入了注意力机制,能够更有效地捕捉输入序列中不同部分之间的关系,显著提高了预测性能。 将工作辊磨损的预测结果与机理相结合,修正了带材冠高预测模型,显著提高了计算精度。
Attention机制允许模型在处理每个输入时动态地对所有输入进行加权,从而使得模型能够关注到关键的信息。具体来说,对于某个时间步 ( t ),Attention分数的计算可以用下列公式表示: [ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V ...