LSTM自动编码器是使用编码器-解码器LSTM体系结构的序列数据自动编码器的实现。 对于给定的序列数据集,编码器/解码器LSTM配置为读取输入序列,对其进行编码,对其进行解码并重新创建。基于模型重新创建输入序列的能力来评估模型的性能。 一旦模型达到重建序列所需的性能水平,就可以删除模型的解码器部分,只剩下编码器模型。然...
近年来,人工智能在各行各业的应用逐渐普及,仓储管理领域也不例外。2024年10月18日,金航数码科技有限责任公司正式申请了一项名为“基于LSTM编码器-解码器的仓储货量预测方法及系统”的专利,标志着其在智能仓储解决方案上的又一创新。 该专利的核心在于利用长短期记忆(LSTM)网络,一种广泛应用于时间序列预测的递归神经...
编码器-解码器 Seq-to-Seq 编码器-解码器:将输入数据转换为另一种输出数据。 实现可能是这样: 英文转中文:一个 RNN 后,再接一个 RNN 文字转图像:一个 RNN 后,再接一个 CNN 为什么要这样? 输入数据转换为另一种输出数据,他们之间存在一个概率关系。 那能不能直接找到一个函数描述: 但发现不知道函数映射...
1 概述 水质预测是一个重要的环境问题,可以通过基于注意力的双向 LSTM 和编码器-解码器模型来实现准确的水质预测。 首先,我们需要收集水质数据,包括水质指标(如溶解氧、氨氮、总磷等)和相关环境因素(如温度、pH值、降雨量等)。这些数据可以来自于实时监测站、传感器网络或者历史记录。 接下来,我们可以使用基于注意力...
我们将模型分成两部分,首先,我们有一个编码器,输入西班牙语句子并产生一个隐向量。编码器是用一个嵌入层将单词转换成一个向量然后用一个循环神经网络(RNN)来计算隐藏状态,这里我们将使用长短期记忆(LSTM)层。 然后编码器的输出将被用作解码器的输入。对于解码器,我们将再次使用LSTM层,以及预测英语单词的全连接层。
常用的序列-序列模型(编码器-解码器)的整体结构如下图所示 该模型由编码器、中间矢量和解码器三部分组成。 编码器 该编码器基本上由一系列LSTM/GRU单元组成(请查看LSTM/GRU文档以更好地理解架构)。编码器接受输入序列并将信息封装为内部状态向量。解码器使用编码器的输出和内部状态。在我们的文本摘要问题中,输入序...
TFT 是一种用于时间序列的多层纯深度学习模型，该模型具有LSTM 编码器-解码器以及提供有可解释预测的全新注意力机制。DeepAR 是一个复杂的时间序列模型，它结合了自回归和深度学习的特征。上图 4 中的 h_i,t 向量实际上是 LSTM 单元的隐藏状态，它们被用来计算高斯分布的 μ 和 σ 参数。从这个分布中，选择n...
我们将模型分成两部分,首先,我们有一个编码器,输入西班牙语句子并产生一个隐向量。编码器是用一个嵌入层将单词转换成一个向量然后用一个循环神经网络(RNN)来计算隐藏状态,这里我们将使用长短期记忆(LSTM)层。 然后编码器的输出将被用作解码器的输入。对于解码器,我们将再次使用LSTM层,以及预测英语单词的全连接层。
6. 使用编码器-解码器架构 你可以使用自编码器来让长序列表示为新长度，然后解码网络将编码表示解释为所需输出。这可以是让无监督自编码器成为序列上的预处理传递者，或近期用于神经语言翻译的编码器-解码器 LSTM 网络。当然，目前机器学习系统从超长序列中学习或许仍然非常困难，但通过复杂的架构和以上一种或几种...