Multimodal Fusion of Optimized GRU–LSTM with Self-Attention Layer for Hydrological Time Series Forecasting 用于水文时间序列预测的优化GRU-LSTM与自注意力层的多模态融合 方法 粒子群优化(PSO):结合PSO算法优化Bi-LSTM和Bi-GRU模型的参数,提高模型性能。 双向长短期记忆网络(Bi-LSTM):使用记忆块来解决梯度消失问...
理论上 Self-Attention (Transformer 50 个左右的单词效果最好)解决了 RNN 模型的长序列依赖问题,但是由于文本长度增加时,训练时间也将会呈指数增长,因此在处理长文本任务时可能不一定比 LSTM(200 个左右的单词效果最好) 等传统的 RNN 模型的效果好。 上述所说的,则是为何 Self Attention 逐渐替代 RNN、LSTM 被...
一、基于LSTM + 注意力机制(self-attention)进行天气变化的时间序列预测 由于大气运动极为复杂,影响天气的因素较多,而人们认识大气本身运动的能力极为有限,因此天气预报水平较低.预报员在预报实践中,每次预报的过程都极为复杂,需要综合分析,并预报各气象要素,比如温度、降水等.现阶段,以往极少出现的极端天气现象越来越...
于多特征 LSTM - Self - Attention 文本情感分类谢斌红1,董悦闰1,潘理虎1 ’2,张英俊1( 1 . 太原科技大学计算机科学与技术学院,山西太原 030024;2 . 中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101)摘要:针对自然语言处理情感分析领域中情感分类的问题,提出了一种基于多特征 LSTM-Self-Attention 的文本情感分类 ...
AdeepLSTM-CNNbasedonself-attention mechanism with input data reduction for short-term load forecasting 方法:论文介绍了一个深度学习模型,该模型基于长短期记忆网络、卷积神经网络以及自注意力机制(self-attention mechanism,简称SAM)来进行短期负荷预测(STLF)。实验证明该模型在减少输入数据的同时提升了预测精度,且...
本研究提出一种基于Self-Attention的Bi-LSTM的模型character-SATT-BiLSTM，具体如下：该模型分为四层，分别为字向量表示层、特征学习层、权重调整层以及情感分类层。进一步进行探究 ：4.3.1 字向量表示层 依赖于词向量的训练方式需要有较高的分词精度，为此作者在此处直接使用了语言单位更小的字向量。通过Skip-gram...
无法做长序列,当一段话达到 50 个字,效果很差了 LSTM LSTM 通过各种门,遗忘门,选择性的可以记忆之前的信息(200 词) Self-Attention 和 RNNs 的区别 RNNs 长序列依赖问题,无法做并行 Self-Attention 得到的新的词向量具有句法特征和语义特征(词向量的表征更完善) 句法特征 语义特征 并行计算...
基于多特征LSTM- Self- Attention文本情感分类 谢斌红1,董悦闰1，潘理虎1’2,张英俊1 (1.太原科技大学计算机科学与技术学院，山西太原030024;2.中国科学院地理科学与资源研究所，北京100101)摘要:针对自然语言处理情感分析领域中情感分类的问题，提出了一种基于多特征L S T M-S e l f-A t t e n t i o ...
从上图可以发现Encoder中包含着两层分别是Self-attention层和一个Feed forward层,decoder中包含着三层,分别是self-attention, encoder-decoder Attention 和 Feed forward 层。 其中所谓的encoder-decoder Attention就和先前讲到的Attention机制一样,需要同时使用encoder和decoder的信息来生成Attention。在Transformer的encoder结...
为了提高滚动轴承剩余使用寿命预测的精度，本次演示提出了一种基于LSTM和SelfAttention的预测方法。首先，对滚动轴承的服役数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和归一化处理。然后，使用LSTM模型对服役数据进行训练，建立输入序列和输出序列之间的映射关系。再利用SelfAttention机制对LSTM模型的输出进行加权求和，以得到更加...