解码:解码器LSTM逐步生成目标语言的词序列,直到生成完整的翻译句子。 目标语言输出:将解码器生成的词序列转换为目标语言句子。 优化: 通过比较生成的翻译句子与真实目标句子,使用反向传播算法优化LSTM模型的参数,以提高翻译质量。 (2)情感分析 应用描述: LSTM用于对文本进行情感分析,判断其情感倾向(积极、消极或中立)。
CLDNN网络的通用结构是输入层是时域相关的特征,连接几层CNN来减小频域变化,CNN的输出灌入几层LSTM来减小时域变化,LSTM最后一层的输出输入到全连接DNN层,目的是将特征空间映射到更容易分类的输出层。 自然语言处理:利用LSTM能够自动提取特征和LSTM能够捕捉时间序列前后依赖关系的能力,将简单预处理后的心电信号数据直接输入...
与传统的机器学习算法不同,CNN不需要手动设计功能,它从原始数据中自动学习抽象特征进行分类,从而避免丢失有用信息。与通常有两个独立步骤(包括特征学习和分类)的经典框架相比,CNN可以学习特征,并同时由多层神经网络进行分类。 LSTM通常用于处理时间序列的非线性特征。LSTM的主要特点是存在三个门:忘记门、存储单元和输出...
An Improved Network Intrusion Detection Method Based On CNN-LSTM-SA 方法:论文提出了一种将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆循环神经网络(LSTM-RNN)与自注意机制(CNN-LSTM-SA)相结合的方法,用于处理网络入侵行为,通过实验证明该方法在网络入侵检测中的优越性能,并探讨了进一步研究方向和未解决的问题。 创新点: 提...
提出了一种新颖的混合Boruta-XGB-CNN-LSTM模型,用于有效预测河流的EC值。 该模型在训练期间和测试期间的预测性能优于其他比较模型,具有更高的准确性和较低的误差。 通过优化输入特征和利用CNN-LSTM架构,提高了水质预测模型的性能和适用性。 Deep Learning Approaches for Water Stress Forecasting in Arboriculture Using...
采用了集成的CNN-LSTM模型来预测浙江省的GDP。 通过使用先进的神经网络技术,如CNN和LSTM,研究展示了深度学习方法在经济预测中的有效性,为经济数据的分析提供了新的技术手段。 通过实证分析展示了神经网络在经济预测中的高效性和准确性,尤其是集成模型在预测浙江省经济发展方面的优越性,验证了该方法在实际应用中的可靠...
解读:一种基于CNN-LSTM混合神经网络的股价预测模型 CNN-LSTM混合神经网络来预测股票价格。除此之外,作者还添加了一种注意力机制来提高CNN-LSTM模型的预测准确性。在实验部分中,作者在两个真实的股票数据集中比较了提出的模型和几种对比方法。结果证实了提出的方法的有效性。 简单概括,这篇文章的主要贡献是:1)作者考...
综上考虑针对cnn-lstm模型,最稳定并且正确率最高的模型是采用如1所示的固定学习率,如果想要快速收敛并且较为稳定的模型可采用2中学习率衰减策略并且采用早停技术进行实现。 除了对学习率和学习轮次的优化也可以从模型自身来改动,在训练的过程中也有可能会出现过拟合的问题。例如当训练轮次为100的时候效果较好,当时当挑...
时间序列预测-基于LSTM-CNN的人体活动识别 本文主要利用LSTM和CNN来处理移动传感器产生的数据识别人类活动。 回到顶部 传感器数据集 数据组成 这个项目使用了WISDM (Wireless Sensor Data Mining) Lab实验室公开的Actitracker的数据集 其中数据: 测试记录:1,098,207 条...
cnn与lstm结合的神经网络 将CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)结合起来,可以形成一种非常适合处理时空数据的强大模型。这种组合利用了CNN的空间特征提取能力和LSTM的时序建模能力,适用于各种需要同时考虑空间和时间信息的任务。 适用学科: 计算机视觉:视频分析、动作识别 自然语言处理:文档分类、情感分析...