接下来,我们将添加大小为64的LSTM层。即使LSTM的每一个时间步都输出一个隐藏向量,我们会把注意力集中在最后一个,因此参数「return_sequences」是'False'。我们将看到LSTM层如何在解码器的return_sequences=True的情况下工作。 input_sequence=Input(shape=(max_spanish_len,)) emb
基于双向 LSTM 模型的文本情感分类 任勉,甘刚+ 【摘要】为解决文本情感分类研究中传统循环神经网络模型存在梯度消失和爆 炸问题,提出一种基于双向长短时记忆循环神经网络模型(Bi-LSTM)。通过双 向传播机制获取文本中完整的上下文信息,采用 CBOW 模型训练词向量,减 小词向量间的稀疏度,结合栈式自编码深度神经网络...
基于XGBoost 和 LSTM 加权组合模型在销售预测的应用 ①冯晨 1,2,陈志德 1,3 1(福建师范大学 数学与信息学院,福州 350007) 【摘要】摘要:针对多变量的商品销售预测问题,为了提高预测的精度,提出了一 种 ARIMA-XGBoost-LSTM 加权组合方法,对具有多个影响因素的商品销售序 列进行预测,本文采用 ARIMA 做单变量预测,...
(T-Bi-LSTM-CRF).该模型首先对专利数据的每个词提取语义 词向量和时间特征向量并进行拼接;然后通过 Bi-LSTM 层获得专利数据的长距 离上下文特征,再通过 CRF 层捕获序列标签的转移特征,自动完成特征标注;最后 通过训练已经内嵌时间特征的损失函数引导该模型学习焊接新词.焊接专利新词 发现实验结果表明,该模型的平均 ...