风速预测(二)基于Pytorch的EMD-LSTM模型 - 知乎 (zhihu.com) 前言 本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),先经过经验模态EMD分解,然后通过数据预处理,制作和加载数据集与标签,最后通过Pytorch实现EMD-LSTM-Attention模型对风速数据的预测。风速数据集的详细介绍可以参考下文: 风速预测(一)数据集介绍和预处理 - ...
Attention机制则能够让模型更加关注数据中的重要信息,从而提高预测的准确性和鲁棒性。所以,将LSTM和Attention机制相结合来进行交通流量预测是非常适宜的选择。 一、数据收集与预处理 数据来源 本研究的数据来源于北京市交通管理局的智能交通系统数据库。这个数据库包含了城市中各个主要路段的详细交通数据信息。 我们重点...
Stacked Attention Networks for Image Question Answering 用于图像问答的堆叠注意力网络 方法 图像模型：使用卷积神经网络（CNN）提取图像的高级特征表示，保留空间信息。问题模型：使用CNN或长短期记忆网络（LSTM）提取问题的语义向量。堆叠注意力模型：通过多步推理，逐步定位与问题相关的图像区域，最终预测答案。创新点 ...
Attention-based CNN-LSTM and XGBoost hybrid model for stock prediction 方法:本文提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM和XGBoost混合模型,用于预测中国股市股票价格,通过整合ARIMA模型和神经网络的非线性关系,解决传统时序模型难以捕捉非线性的问题,提高预测准确性,帮助投资者实现收益增长和风险规避。 创新点: 提出了一...
3.采用混合CNN-LSTM模型,捕捉负荷模式中的时空相关性,提高预测精度。 Prediction of Remaining Useful Life of Aero-engines Based on CNN-LSTM-Attention 文章解析 准确预测航空发动机的剩余使用寿命(RUL)对于维护财务稳定和航空安全至关重要。本文提出了一种基于深度学习的RUL预测方法,通过卷积神经网络(CNN)、长短期记...
Bi-LSTM + Attention 就是在Bi-LSTM的模型上加入Attention层,在Bi-LSTM中我们会用最后一个时序的输出向量 作为特征向量,然后进行softmax分类。Attention是先计算每个时序的权重,然后将所有时序 的向量进行加权和作为特征向量,然后进行softmax分类。在实验中,加上Attention确实对结果有所提升。其模型结构如下图: ...
Attention 机制为 LSTM 模型增添了动态分配权重的能力。使得模型对不同部分的输入有着灵活的关注度。基于 Attention 机制的 LSTM 模型在文本分类任务中表现出色。可以更好地理解文本的语义和上下文。其对于长序列数据的处理具有独特优势。避免了传统 LSTM 模型可能出现的信息丢失问题。Attention 机制有助于突出关键的特征...
基于attention机制的LSTM/RNN模型的5个应用领域:机器翻译、图片描述、语义蕴涵、语音识别和文本摘要。 让我们开始学习吧。 一、长输入序列带来的问题 使用传统编码器-解码器的RNN模型先用一些LSTM单元来对输入序列进行学习,编码为固定长度的向量表示;然后再用一些LSTM单元来读取这种向量表示并解码为输出序列。
# 构建带有注意力机制的 LSTM 模型的函数,用于 Keras Tunerdef build_attention_model(hp):# 超参数(可增加范围)embedding_dim = hp.Choice('embedding_dim', [128, 256, 300, 400, 512, 600], default=512)units = hp.Choice('units', [64, 128, 256, 512, 1024], default=512)dropout_rate = ...
我们不禁想问:是否有比LSTM更好的模型?学者一致认为:那就是attention注意力机制。核心观点就是让RNN每一步都监视一个更大的信息集合并从中挑选信息。例如:如果你使用RNN去为一个图像生成注释,它会从图像中挑选一部分去预测输出的单词。接下来在讲解attention之前,我们会先聊聊Seq2Seq。