创新点如下:将 CNN 和 LSTM 两种深度学习模型结合,构建了一个时空深度学习框架,充分利用 CNN 在空间特征提取和 LSTM 在时间特征挖掘方面的优势,更全面地建模城市供水数据的内在规律;在 LSTM 网络中引入了注意力机制(AM),可以自适应地调整不同时刻隐藏层输出的权重,突出关键时刻的作用,提高预测精度并增强模型的可解...
卷积神经网络(CNN):通过卷积和池化操作有效地处理高维图像数据,降低计算复杂度,并提取关键特征进行识别和分类。 网络结构 卷积层:用来提取图像的局部特征。 池化层:用来大幅降低参数量级,实现数据降维。 全连接层:用来输出想要的结果。 卷积神经网络(CNN) 解决问题 提取特征:卷积操作提取图像特征,如边缘、纹理等,保留...
方法:论文提出了一种将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆循环神经网络(LSTM-RNN)与自注意机制(CNN-LSTM-SA)相结合的方法,用于处理网络入侵行为,通过实验证明该方法在网络入侵检测中的优越性能,并探讨了进一步研究方向和未解决的问题。 创新点: 提出了一种综合了CNN、LSTM和SA的深度学习方法,用于网络入侵检测。通过结合...
在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的组合,特别是结合长短时记忆单元(LSTM)或门控循环单元(GRU),已成为处理时间序列数据的强大工具。 3.1 CNN基础 卷积神经网络(CNN)最初设计用于图像识别,但其强大的特征提取能力同样适用于时间序列数据。CNN通过卷积层捕获局部特征,池化层降低数据维度,从而提取时...
CNN 是一种前馈神经网络,通常由一个或多个卷积层(Convolutional Layer)和全连接层(Fully Connected Layer,对应经典的 NN)组成,此外也会包括池化层(Pooling Layer)。 CNN 的结构使得它易于利用输入数据的二维结构。 注意:前馈神经网络(Feedforward NN)指每个神经元只与前一层的神经元相连,数据从前向后单向传播的 NN...
CNN的概念: 1、CNN是一卷积神经网络,包含隐藏层,输入层,输出层,他的隐藏层数是有实际的需求所决定的 2、CNN是在原始的神经网络上,新增了卷积层,池化层,激活层,让CNN可以在实际业务场景中应用性更高 优点: 1、CNN可以用于处理位移、不变形、缩放的二维图像 2、由于CNN是通过数据训练而生成的,能够避免显示特征的...
3.1 CNN基础 卷积神经网络(CNN)最初设计用于图像识别,但其强大的特征提取能力同样适用于时间序列数据。CNN通过卷积层捕获局部特征,池化层降低数据维度,从而提取时间序列中的模式。对于一维时间序列数据,卷积操作定义为: 3.2 LSTM原理 长短时记忆网络(LSTM)是RNN的一种特殊类型,特别擅长处理长序列数据,通过其独特的门机...
CNN 是一种前馈神经网络,通常由一个或多个卷积层(Convolutional Layer)和全连接层(Fully Connected Layer,对应经典的 NN)组成,此外也会包括池化层(Pooling Layer)。 CNN 的结构使得它易于利用输入数据的二维结构。 注意: 前馈神经网络 (Feedforward NN)指每个神经元只与前一层的神经元相连,数据从前向后单向传播的...
一、卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络最初是为图像识别而设计的,但近年来也被广泛应用于时间序列预测。CNN通过卷积层、池化层等结构,能够自动提取时间序列中的局部特征,进而进行预测。在股票价格预测中,CNN可以捕捉股价的短期波动模式,为投资者提供决策依据。 二、长短时记忆网络(LSTM) 长短时记忆网络是一种特殊的循...
我来解释一下,一个cell其实就是一层神经元,只是LSTM和CNN不同的是,它的每一层t时刻的输出和t-1时刻的状态有关。也就是说当前cell的输出ht不仅仅影响到下一cell(图中右边的那列),还影响本cell下一时刻的状态和输出(图中按时间顺序堆叠的三个绿色的cell)。