论文标题：xLSTM: Extended Long Short-Term Memory论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.04517 具体来说，xLSTM 从三个层面解决了 LSTM 以往所存在的局限性：(i) 无法修改存储决策。可以通过「最近邻搜索」（Nearest Neighbor Search）问题来举例说明这一局限性：在给定参考向量的情况下，必须按顺序扫描序列，寻...
1、LSTM算法论文 1.1、LSTM算法相关论文
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摘要:降水量的预测在当今社会中对人类的生产生活有着重要意义,本文通过attention-LSTM模型进行降水预测,旨在提高降水预测的准确性和可靠性。首先,对LSTM(Long Short-Term Memory)和注意力机制进行了详细的介绍和分析,阐述了它们在序列数据建模中的重要性和优势。其次,结合降水预测领域的特点,设计了基于attention-LSTM的降...
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。 原推中用的rehash这个词,也就是把原先的idea用另一种方式表达而不做创新,妥妥...
LSTM(Long Short-Term Memory)时间序列预测的基础实现原理主要围绕其独特的网络结构和门控机制,这些设计使得LSTM能够有效地捕获和保留时间序列中的长期依赖信息。以下是LSTM进行时间序列预测的核心概念和步骤: LSTM结构基础 LSTM单元由以下关键组件构成: 输入门(Input Gate):决定新信息有多少要加入到单元状态中。 遗忘门...
LSTM模型预测原理LSTM模型预测原理 一、 具有置零锁功能的"单元状态"链贯穿网络全流程,维持数据生命周期中的长程记忆存储。例如央行利率政策对三年后商品价格影响的路径追踪,即依赖此种结构优势 设置三个可训练的门阀机制(输入/遗忘/输出),每个门配备独立的Sigmoid函数调节记忆强度。纽约地铁早高峰时段的客流预测模型中...
本发明涉及一种基于CNN、改进LSTM及注意力机制的船舶轨迹预测方法、系统、计算机设备及存储介质。所述方法包括:通过数据处理提取船舶轨迹数据;融合LSTM模型的遗忘门和输入门,并保留上一时刻的细胞状态,作为F‑LSTM模型,并引入卷积神经网络以及注意力机制,生成初步船舶轨迹预测模型;根据船舶轨迹数据对初步船舶轨迹预测模型...
LSTM(Long Short-Term Memory)即长短期记忆网络,是一种特殊的循环神经网络(RNN),主要用于处理序列数据,比如时间序列数据或文本数据,它的原理可以这样理解: 想象你在看一部很长的电视剧,LSTM就像是一个特别厉害的观众,它能很好地记住电视剧里的各种情节信息,不会轻易忘掉重要的内容,也能根据之前的情节理解现在看到的...
基于CNNLSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法.docx,基于CNNLSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 一、本文概述 随着能源互联网的快速发展,电力系统的负荷预测问题逐渐成为了研究热点。负荷预测的准确性对于电力系统的稳定运行、能源的优化配置以及市场的经济调度具有