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...
class AutoEncoder(torch.nn.Module): def __init__(self): super(AutoEncoder, self).__init__() # 压缩 self.encoder = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(28 * 28, 128), torch.nn.Tanh(), torch.nn.Linear(128, 64), torch.nn.Tanh(), torch.nn.Linear(64, 12), torch.nn.Tanh(), ...
lstm-autoencoder异常检测的原理 1. LSTM 自编码器结构。 LSTM 自编码器由编码器和解码器两部分组成,核心组件是长短期记忆网络(LSTM)单元。 编码器:负责将输入数据映射到低维的潜在空间,通过 LSTM 对输入序列中的长期依赖关系进行建模,将输入数据压缩成一个低维的特征表示(编码向量)。 解码器:将编码向量再转换回...
这个思路挺简单的,另外一个思路比较有意思,复合LSTM自编码器 # lstm autoencoder reconstruct and predict sequencefromnumpyimportarrayfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInputfromkeras.layersimportLSTMfromkeras.layersimportDensefromkeras.layersimportRepeatVectorfromkeras.layersimportTimeDistributedfromkeras.ut...
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 ...
In this paper, we propose a LSTM-autoencoder-based adversarial learning model for one-class video classification (\"VidAnomaly\") without abnormal samples in the training stage. Our architecture is composed of three sub-networks. LSTM-autoencoder network (R) learns the temporal dependence of the...
我们首先使用这些数据去训练我们LSTM Autoencoder, 之后删除encoder模块,并利用它制作特征生成器,最后再去训练我们forecaster模块中的LSTM 模型做预测任务。基于真实/存在的回归值和人造向量我们可以获得的下周的鳄梨预测价格。 图片来自于Time-series ExtremeEvent Forecasting with Neural Networks at Uber...
Use thetrainDetectorfunction to train the LSTM autoencoder with unlabeled data assumed to be normal. This is an example of unsupervised training. trainAfter = fTrain(fTrain.label=="After",:); trainDetector(detector,t2c(trainAfter),options) ...
在这篇文章中,我复制了优步开发的用于特殊事件预测的端到端神经网络架构。我要强调的是:LSTM Autoencoder在特征提取器中的作用;该方案具有良好的可扩展性,避免了对每个时间序列训练多个模型;能够为神经网络的评估提供一种稳定和有利可图的方法。 我还指出,这种解决方案很适合当你有足够数量的时间序列共享共同的行为...
相比于传统BP、Autoencoder、CNN这些直接利用电流数值特征进行学习而忽略电流时序特性的网络,CNN-LSTM的网络结构充分利用了光伏发电与辐照强度呈正相关的时序性特点,将电流随时间变化而变化的特性引入模型中进行学习训练;与LSTM、Bi-LSTM、Encoder-LSTM这些只考虑电流时序性的网络结构相比,CNN-LSTM的网络结构充分利用了CNN...