无监督异常检测之LSTM组成的AE 我本来就是处理时间序列异常检测的,之前用了全连接层以及CNN层组成的AE去拟合原始时间序列,发现效果不佳。当利用LSTM组成AE去拟合时间序列时发现,拟合的效果很好。但是,利用重构误差去做异常检测这条路依旧不通,因为发现异常曲线的拟合效果也很好……算了,这次先不打算做时间序列异常检测...
经常有小伙伴问我区间预测里能不能加上一些优化算法,凸显创新性。因此,今天,对我们之前推出的区间预测全家桶进行更新,将最新推出的阿尔法进化算法AE优化Transformer-LSTM-ABKDE模型加入到我们的全家桶当中,非…
DCNN-AE在建模的过程中,输入矩阵F_i是单独考虑的,即认为它们相互间是独立的。但是由于时序关系的存在F_i和F_j是存在相互关系的,DCNN-AE并不能分析这种关系,因此作者紧接着提出了LSTM-AE。 Long Short Term Memory Neraul Netwok based AE LSTM将经过特征增强后得到的序列看成一个时间序列, F=\left[ H_1,...
DCNN-AE使用了深度卷积神经网络的框架，通过编码层对输入进行卷积操作，实现特征学习。在解码层，通过上采样操作重构原始数据。LSTM-AE则将特征增强后的序列视为时间序列，并利用LSTM的长短期记忆特性在编码器和解码器之间进行信息传递，有效分析时序数据之间的关系。最后，文章提供了实现LSTM-AE的代码链接，...
RNN 传送门:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4ODczMDIzNQ==&mid=2447777478&idx=2&sn=91b23cba430d5bb26610615dd56f1b2a&chksm=843701d2b34088c4e059c0ae8b3059c3cfd3108ef7c57c097b7100b9c7b3c2e985dc80d91811&token=49630053 =zh_CN#rd ...
首先,改进自动编码器(AE)将隐藏层中的神经元替换为LSTM神经元;然后,提取带式输送机火灾无异常监测数据的时序特征并重构输入数据;其次,改进LSTM-AE将重构值与实际值的差值序列经OCSVM训练得到包含无隐患异常样本的超平面;最后,通过计算测试集与超平面距离函数值来划分隐患异常.仿真结果表明,实验中所提出的改进方法与传统...
1. 无监督异常检测之LSTM组成的AE(4016) 2. 无监督异常检测之卷积AE和卷积VAE(2664) 3. BiGAN的复现(721) 4. 用CapsNets做电能质量扰动分类(2019-08-05)(655) 5. 条件DCGAN(2019/09/10)(565) 评论排行榜 1. 用CapsNets做电能质量扰动分类(2019-08-05)(4) 2. BiGAN的复现(1) 3. ...
集合各路大神!强势推出【8大神经网络】原理+实战!绝对是2023年最火的神经网络教程-CNN/RNN/GAN/ANN/GNN/LSTM/AE/transform共计100条视频,包括:卷积神经网络CNN 1.神经网络基础线性函数、2.损失函数、3.向前传播与反向传播等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
如今,深度学习技术应用到推荐系统的主要分为以下5类: 1、自编码器AE:通过一个编码和一个解码过程来重构输入数据,学习数据的隐层表示。 多用于:评分预测、文本推荐、图像推荐 2、受限玻尔兹曼机RBM:是一种生成式随机神经网络,BM能够学习复杂的规则,具有强大的无监督学习能力。R... ...
本文介绍了LSTM模型结构的可视化。 最近在学习LSTM应用在时间序列的预测上,但是遇到一个很大的问题就是LSTM在传统BP网络上加上时间步后,其结构就很难理解了,同时其输入输出数据格式也很难理解,网络上有很多介绍LSTM结构的文章,但是都不直观,对初学者是非常不友好的。我也是苦苦...