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了。在这里把“基于LSTM的auto-encoder”的代码分享出来。 代码参考了Jason Brownlee大佬修改的:具体链接我找不到了,当他的博客我还能找...
num_layers:lstm隐层的层数,默认为1bias:False则bihbih=0和bhhbhh=0.默认为Truebatch_first:True则输入输出的数据格式为(batch,seq,feature)dropout:除最后一层,每一层的输出都进行dropout,默认为:0bidirectional:True则为双向lstm默认为False 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 input(seq_len,...
首先带大家回顾一下AE的主要思想。AE是一种基于重构的无监督学习方法,它的目标是使得重构出来的数据与原始数据的误差尽可能地小。 个人感觉它可以看出是PCA,CCA这些隐变量模型的非线性版本。AE包括两个步骤: Encoder:将高维输入映射成低维的隐含状态 hidden=\sigma_{1}\left(\mathbf{W}_{1} X+B_{1}\right...
% 预测结果评价 ae= abs(Predict_Y - Test_y); rmse = (mean(ae.^2)).^0.5; mse = mean(ae.^2); mae = mean(ae); mape = mean(ae./Predict_Y); disp('机组预测结果评价指标:') disp(['RMSE = ', num2str(rmse)]) disp(['MSE = ', num2str(mse)]) disp(['MAE = ', num2str(mae...
if Mode == 'Test': model = torch.load(LSTM_AE) model.eval() LSTMAutoEncoder( (...
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，...
免费获取全部论文+开源代码 Unsupervised outlier detection for time-series data of indoor air quality using LSTM autoencoder with ensemble method 方法:论文提出了一种基于长短期记忆自动编码器(LSTM-AE)的多元时间序列数据的异常检测算法。在实验室测试中,所提出的基于集成方法的LSTM自编码器异常检测模型在室内环境...
代码实现如下: In [2] import paddle import paddle.nn as nn from paddle.io import Dataset from utils.data import load_vocab class IMDBDataset(Dataset): def __init__(self, examples, word2id_dict): super(IMDBDataset, self).__init__() # 词典,用于将单词转为字典索引的数字 self.word2id_...
机器学习之MATLAB代码--基于MISO的SSA-CNN-LSTM(八) 代码 数据 结果 代码 总的代码顺序,顺序而下: 1、 clc close all clear all %训练数据 data = xlsread('load data3.xlsx',1,'A2:G2001'); input = data(:,1:6); output = data(:,7); ...
在PyTorch中实现LSTM模型进行时序预测的一个基本流程,包括导入必要的库、准备数据、定义LSTM模型结构、编译模型(在PyTorch中通常指的是设置损失函数和优化器)、训练模型并评估性能。下面我将按照这些步骤逐一解释,并附上相应的代码片段。 1. 导入必要的库 在PyTorch中,我们主要使用torch和torch.nn来构建和训练LSTM模型。