但是,在LSTM的应用中,通常堆叠三层以上的LSTM训练困难,存在梯度消失或爆炸的问题 因此,借鉴GNMT(谷歌翻译系统)的思想,提出一种基于稠密跳跃连接的深度LSTM(Skip Deep LSTM) 实验表明,在图像理解任务上,训练loss优于传统LSTM,同时,在时序预测等任务(发电预测等)上,该模型设计方式优于常用LSTM。 模型设计参考了GNMT思想...
LSTNet的出现可以认为是研究人员通过注意力机制提升LSTM模型时序预测能力的一次尝试,文中共提出了LST-Skip与LST-Atten两种模型。其中,LST-Skip需要手动设置序列的周期,比较适用于交通流预测等周期明确可知的时间序列,而LST-Atten模型则可以自动捕捉模型的周期。实验表明,上述两种模型在周期序列预测中表现出了良好的性能。 ...
因为语义相似的词汇有着相似的语境,在直观上会表现为词向量在高维空间内距离越来越近。常用的训练模型有两种:Skip-gram模型和cbow模型。CBOW模型是多个周边词对一词的预测,Skip-gram模型是由一个词汇对多个周边词的预测。在训练时,可以直接使用python的gensim工具包。训练语料可以采用中文维基数据或者搜狗实验室的语料。
Skip thought 是一种利用句子之间顺序的半监督模型,利用一个encoder和两个decoder,同时预测句子的上一句和下一句,训练目标是使预测的上一句和下一句和label数据的error最小。 难点:句子的上一句和下一句可能的搭配情况非常多,即使是对于人来说也猜测上一句和下一句也是非常困难的事情,更何况是机器。
本发明提供了一种基于SkipLSTM网络的机场群延误预测方法,包括如下步骤:数据预处理:将两个机场群的数据集进行对比,并分别对数据进行均衡处理,数据均衡处理后,对数据进行融合,特征选择和数据编码;特征提取:将数据预处理中得到的数据编码输入到SkipLSTM网络,提取数据在时间维度上的依赖关系,得到最终的特征矩阵;分类预测:将...
以人工智能领域为例,它包含计算机视觉、自然语言处理等多个范围,按照不同范围分别以年单位统计科技文献数量、研究经费数量、技术成果量等数值,经过数据预处理后构建时间序列,输入到模型的双分支结构中,其中一条分支是具有Attention机制的LSTM网络,另一条是Skip-LSTM网络,通过结合两条分支的输出值得到最终结果,反复迭代,...
针对传统的预测模型大多存在准确度低,收敛速度慢的问题,并且为达到长时预测的效果,提出一种基于注意力(Attention)机制和跳层(Skip)连接优化的长短期记忆网络预测模型(简称ASLNet).LSTM是循环神经网络(RNN)的一种,它有效地改善了RNN梯度弥散的问题,添加了长短时记忆的功能,保持了模型的持久性,可以很好的解决长期...
我们选择 20 年的跳跃跨度(skip= 12 x 20),将样本均匀分布到 11 组中,跨越整个 265 年的太阳黑子历史。最后,我们选择cumulative = FALSE来允许平移起始点,这确保了较近期数据上的模型相较那些不太新近的数据没有不公平的优势(使用更多的观测数据)。rolling_origin_resamples是一个 tibble 型的返回值。
跳过连接(Skip Connection): 跳过连接直接将输入传递到块的输出,与主路径输出相加。 这样的设计有助于网络在深层传递时保持信息不丢失,同时减轻梯度消失的问题。 标准化层(如层归一化或批归一化): 在残差块的输入或输出端通常会加入标准化层,以稳定训练过程中的数据分布,提高模型的训练效率和泛化能力。
RNN主要用来解决序列问题,强调的是先后顺序,在NLP中引申出上下文的概念,一个翻译问题,这个词的含义可能和前后的单词形成的这个组合有联系(Skip-gram),也可能是它之前的所有单词都有联系(Attention),并且,借助RNN的state这样的记忆单元,使得一个序列位置的输出在数学上和之前的所有序列的输入都是有关系的。当然原始的...