# define model【Encoder-Decoder Model】 model = Sequential() model.add(LSTM(100, activation='relu', input_shape=(n_steps_in, n_features))) model.add(RepeatVector(n_steps_out)) model.add(LSTM(100, activation='relu', return_sequences=True)) model.add(TimeDistributed(Dense(1))) model.com...
seq2seq由两部分组成:Encoder和Decoder。seq2seq的输入是一个序列,输出也是一个序列,经常用于时间序列预测。 我们根据前24个时刻的负荷以及该时刻的环境变量来预测接下来12个时刻的负荷(步长pred_step_size可调)。数据处理代码和前面的直接多输出预测一致。 模型搭建分为三个步骤:编码器、解码器以及seq2seq。 首先...
Y = self.model_embeddings.target(target_padded) # 对目标句子进行编码,(tgt_len, b, e) 随后就是decoder中的单向LSTM计算过程,由于LSTM会直接计算完整的句子,而decoder中额外添加了关于encoder注意力信息的计算,所以其计算过程需要手动逐步计算,所以用nn.LSTMCell定义decoder,手动在数据集中按照顺序获取不同的时...
为了实现这一任务，我们需要一种可以处理两个序列的模型结构，例如编码器-解码器（encoder-decoder）结构。
Encoder将源语言转换成向量表示，Decoder将该向量解码成目标语言。这种端到端的方式能够捕捉长程依赖关系，...
model.add(TimeDistributed(Dense(...))) 表 9.4 Encoder-Decoder 模型的例子 总的来说,使用 RepeatVector 作为编码器的固定大小的 2D 输出, 以适应解码器期望的不同长度和 3D 输入。TimeDistributed wrapper 允许相同的输出层用于输出序列中的每个元素。 9.3 加法预测问题 加法问题是一个序列到序列,或者 seq2seq ...
model = TransformerModel(input_chunk_length=30,output_chunk_length=15,batch_size=32,n_epochs=200, # model_name="air_transformer",nr_epochs_val_period=10,d_model=16,nhead=8,num_encoder_layers=2,num_decoder_layers=2,dim_feedforward=128,dropout=0.1,optimizer_kwargs={"lr": 1e-2},activat...
最常见的Seq2Seq模型是解码器-编码器(Encoder-Decoder)模型,由于时序数据的序列性质,通常情况下,我们使用RNN(Recurrent Neural Network)在Encoder中得到输入序列的特征向量,再将此特征向量输入Decoder中的另一个RNN模型,逐一生成目标序列的每一个点。本文使用多层长短期记忆网络(LSTM)将输入序列映射到一个固定维度的向量...
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。
应用LSTM Encoder-Decoder提出了机械设备剩余使用寿命预测方法;对获取的传感器数据进行预处理,利用LSTM Encoder对数据序列进行编码,得到设备状态信息的中间表示,其中蕴含了设备状态的特征信息,利用LSTM Decoder对中间表示信息进行解码,利用解码后的信息预测剩余使用寿命;研究了LSTM Encoder-Decoder方法在公开的C-MAPSS数据集上...