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...
lstm原理 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...
用户响应机制下基于LSTM的负荷聚合商建模方法.pdf,本发明属于电力系统调度优化技术领域,更具体地,涉及一种弹性环境下基于鲁棒优化的本发明属于需求响应潜力预测领域,更具体地,涉及一种用户响应机制下基于LSTM的负荷聚合商用电模型建模方法。首先,分析并建立各类用户的
一种基于ACO-CNN-LSTM的建筑热负荷预测方法.pdf,本发明涉及一种基于ACO‑CNN‑LSTM的建筑热负荷预测方法,先通过数据预处理、相关性分析和特征工程处理方法对参数变量数据进行处理,使用CNN提取深层次的特征,并且降低过拟合风险;采取多变量多步长堆叠式LSTM,是为了实
长时依赖是这样的一个问题.当预测点与依赖的相关信息距离比较远的时候,就难以学到该相关信息.例如对于视频预测第几十分钟的预测和几千分钟后的预测关系.理论上,递归神经网络是可以处理这样的问题,但是实际上,常规的递归神经网络不能很好地解决长时依赖。而LSTM就是为了解决这样的问题. ...
状态单元(Hidden State):状态单元是LSTM的输出部分,它在每个时间步都会有一个输出。状态单元的信息是由记忆单元经过输出门的筛选后得到的,因此它包含了当前记忆单元所保存的,对当前任务有用的信息。 (t)时刻的LSTM单元接受(t−1)时刻的记忆单元以及(t−1)时刻的隐含层状态,以及t时刻的输入Xt,通过一系列的门...
以下这些文字,如果大家需要用这个程序写论文,都是可以直接搬运的! 1.结合CNN和LSTM的优势:CNN通过卷积层处理输入数据,提取局部特征;LSTM则处理序列化的特征,捕捉长期依赖关系。这种结合方式使得模型既能理解局部的输入特征,也能理解这些特征随时间的变化关系,增强了模型对于复杂序列数据的理解能力。 2.引入注意力机制:...
5月 8 日,LSTM 提出者和奠基者 Sepp Hochreiter 在 arXiv 上传了 xLSTM 的预印本论文。 论文的所属机构中还出现了一家叫做「NXAI」的公司,Sepp Hochreiter 表示:「借助 xLSTM,我们缩小了与现有最先进 LLM 的差距。借助 NXAI,我们已开始构建自己的欧洲 LLM。」 ...
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至关重要的作用。近年来,随着技术的不断进步,特别是深度学习领域的飞速发展,神经网络模型在负荷预测中的...
基于CNN、改进LSTM及注意力机制的船舶轨迹预测方法、系统.pdf,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