LSTM-Autoencoder Deep Learning Model for Anomaly Detection in Electric Motor 还在愁小论文?不如考虑考虑这个方向:LSTM+时间序列异常检测。 这是个比较活跃且热门的研究方向,因为LSTM具有非常优秀的时序数据深度处理能力,能够灵活适应不同复杂度的数据,给我们提供高精度的预测结果,在处理时序异常检测任务方面遥遥领先。
首先复习一下Recurrent Neural Network,这个专有名词我看大量的中文翻译翻译成循环神经网络和翻译成递归神经网络的比例大概是5:1,所以我们就叫它循环神经网络,它处理的是sequence类型的数据,比如文本,图像,声音和时间序列。和分类问题一样,我们生成一个LSTM Autoencoder,它的模型评价标准同样是对原始数据的重塑能力。关于...
1.AutoEncoder: AutoEncoder: 自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络;自动编码器必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素;类似PCA,找到可以代表原信息的主要成分。 作用:降维表示。也相当于一个神经网络。 2.六种方法解决LSTM循环神经网络中的超长序列问题 http://www.ednchina.com/news/article/20170627LS...
LSTM-Autoencoder架构 其中包括一个spatial LSTM(又被称作multi-dimensional LSTM)读取输入的图片进行特征编码;一个双通道的LSTM解码器,用于对于输入的特征进行多次解码,以此来生成无遮挡的图片和遮挡区域的预测图片,最终用以合成无遮挡的图片。 1.Spatial LSTM Encoder 首先将图片划分成2*2的网格分块,一个图片分为四...
基于YOLOv8和LSTM-Autoencoder的异常鼠标行为识别演示#哔哩哔哩动画# O基于YOLOv8和LSTM-Autoencoder的异常鼠标行为... 基于YOLOv8和LSTM-Autoencoder的异常鼠标行为识别演示 28.6万播放 2.4万点赞 562弹幕 û收藏 转发 评论 ñ赞 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在...
一个完整的AI模型项目,可以简单的概况为,建立模型,训练,和数据分析。东南倾丶主要完成了前两个部分,这里简单介绍一下。他先写了个识别LOL指针的图像识别程序,用于收集对局中的指针移动数据,接着把从职业选手的对局回放中收集的指针移动数据作为样本,来训练神经网络模型,用于对比其他玩家和职业选手的指针移动数据。
什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有: 1、跟数据相关程度...
Adversarial Autoencoders 对抗自编码器,AAE 将GAN的技术应用到了autoencoder上面 AAE是根据VAE发展来的 encoder把真实分布x映射成隐层的z, decoder 再将z解码还原成x。 AAE的特点就在于在隐层hidden layer中引入了对抗的思想来优化隐层的z
autoencoder），是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器（autoencoder）内部有一...
TensorFlow LSTM-autoencoder implementation Usage # hidden_num : the number of hidden units in each RNN-cell# inputs : a list of tensor with size (batch_num x step_num x elem_num)ae=LSTMAutoencoder(hidden_num,inputs) ...sess.run(init) ...sess.run(ae.train,feed_dict={input_variable...