In this work, an encoder-decoder long short-term memory-based EMPC framework is developed. The key advantage of the approach is that a model may be automatically generated from a list of inputs and outputs. From the definition of inputs and outputs, the constructed model may be trained ...
LSTM-based Encoder-Decoder for Multi-sensor Anomaly Detection(EncDec-AD),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
这两个循环神经网络分别称为编码器(Encoder)和解码器(Decoder),这就是 encoder-decoder框架的由来。如下图所示: 图9. Encoder_Decoder框架 Decoder:根据 x 的中间语义表示 c 和已经生成的 y_1,y_2,...,y_{i-1} 来生成 i 时刻的 y_i,y_i=g(c,y_1,y_2,...,y_{i-1}) 。解码器部分的...
1.主要工作是将机械设备的传感器数据,LSTM-encoder-decoder模型输入正常数据时间序列训练模型,重构时间序列,然后使用异常数据进行测试,产生较高的重构错误,表明时间序列数据为异常的。 ps:在encoder-decoder模型中有score机制,较高的异常分数是更可能为异常的。
基于此,结合弱约束非合作目标的运动特点及轨迹特征,提出了基于LSTM的Encoder-Decoder多步轨迹预测技术(Multi-StepTrajectoryPredictionBasedEncoder-Decode,EDMTP),从而实现了端到端的轨迹预测。 1问题描述 轨迹预测问题认为是通过分析移动目标的历史轨迹,挖掘隐藏的运动规律和运动模式并预测未来的轨迹信息[12]。形式上,可...
9.2 Encoder-Decoder LSTM 模型 9.2.1 序列到序列预测问题 序列预测问题通常涉及预测真实序列中的下一个值或者输出输入 序列的类标签。这通常被构造为一个输入时间步长序列到一个输出时 间步长(例如,one-to-one)或者多个输入时间步长到一个输出时间 步长(many-to-many)类型的序列预测问题。 有一种更具挑战性的序...
基于Encoder-Decoder_LSTM的电梯制动滑移量预测方法研究 机械制造 苏万斌ꎬ等 基于Ｅｎｃｏｄｅｒ－ＤｅｃｏｄｅｒＬＳＴＭ的电梯制动滑移量预测方法研究 基金项目:国家自然科学基金项目(５１８０５３８２)ꎻ２０１９年浙江省省级市场监管科研计划项目(２０１９０３３９)ꎻ２０２０年浙江省市场监管局质量 技术基础建设...
通常使用 Encoder-Decoder 架构来实现翻译模型,其中 Encoder 模块使用 LSTM 网络来学习语言模型并生成隐藏状态向量,而 Decoder 模块则使用 LSTM 来生成翻译结果。 在一个具体的实现中,首先需要准备一些翻译对(源语言和目标语言)的数据,然后训练一个 LSTM Encoder-Decoder 模型来学习这些数据。当训练完成后,就可以使用...
对于IWSLT14德英数据集,我们使用了两层编码器-解码器(encoder-decoder)结构;而由于WMT14英德数据集大小更大,我们使用了更大的三层编码器-解码器结构。机器翻译任务一般由测试集上的BLEU值作为最后的评价标准,BLEU值越高说明翻译质量越高,机器翻译的实验结果下图所示。
9.2 Encoder-Decoder LSTM模型 9.2.1序列到序列预测问题 序列预测问题通常涉及预测真实序列中的下一个值或者输出输入序列的类标签。这通常被构造为一个输入时间步长序列到一个输出时间步长(例如,one-to-one)或者多个输入时间步长到一个输出时间步长(many-to-many)类型的序列预测问题。