当下热门创新点!CNN-LSTM:神经网络时间序列预测代码逐行解读,迪哥带你手把手搭建自己的多特征变量时间序列预测模型!共计20条视频,包括:1-卷积神经网络的应用、2-卷积的作用、3-卷积特征值计算方法等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
LSTM和GRU组合优化算法全家桶时间序列预测模型 成为深度学习高手 474 0 强推!2025最好出创新点的方向,基于CNN-LSTM-Attention搭建神经网络时间序列预测模块,从零到一逐行代码解读! 人工智能自习室 1148 29 时间序列预测为何舍弃LSTM?最新时间序列预测模型informer,基于AAAI论文通俗讲解算法与源码,非常透彻了 迪哥有些...
model=CNNLSTMModel()optimizer=Adam(model.parameters(),lr=0.001)criterion=nn.CrossEntropyLoss()# 训练过程forepochinrange(10):# 假设训练10个epochmodel.train()optimizer.zero_grad()outputs=model(torch.tensor(X_train,dtype=torch.float32).unsqueeze(1))# 调整尺寸loss=criterion(outputs,torch.tensor(y_...
使用多个小卷积核构成的卷积层代替较大的卷积层,两个3x3卷积核的堆叠相当于5x5卷积核的视野,三个3x3卷积核的堆叠相当于7x7卷积核的视野。一方面减少参数,另一方面拥有更多的非线性变换,增加了CNN对特征的学习能力; 引入1*1的卷积核,在不影响输入输出维度的情况下,引入更多非线性变换,降低计算量,同时,还可以用它来...
CNN 是通过模仿生物视觉感知机制构建而成,能够进行有监督学习和无监督学习[33]。隐含层的卷 积核参数共享以及层间连接的稀疏性使得 CNN 能够以较小的计算量从高维数据中提取深层次局部特征,并通过卷积层和池化层获得有效的表示[34]。CNN 网络的结构包含 2 个卷积层和 1 个展平操作,每个卷积层包含 1 个卷积操...
class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Sequential( # 输入大小 (1, 28, 28) nn.Conv2d( in_channels=1, # 灰度图: 1 * 28 * 28,channels 通道数(高度)是1,对应的卷积核的高度也应该是1 out_channels=16, # 要得到几多少个特征图,...
基于CNN(卷积神经网络)和Bi-LSTM(双向长短期记忆网络)的单变量时间序列预测是一种结合空间特征提取和时间依赖建模的方法。以下是一个基于Python和TensorFlow/Keras实现的示例,展示了如何构建和训练这种混合模型来进行时间序列预测。 二、实现过程 2.1 读取数据集 # 读取数据集 data = pd.read_csv('data.csv') # ...
预训练模型是基于序列到序列框架的基于注意力机制的CNN-LSTM模型,其中基于注意力机制的CNN作为编码器,双向LSTM作为解码器。该模型首先利用卷积操作提取原始股票数据的深层特征,然后利用长短期记忆网络挖掘长期时间序列特征,最后采用XGBoost模型进行微调,从而能够充分挖掘多个时期的股票市场信息。我们所提出的基于注意力机制的...
1、就前四篇论文来说,最先是传统的神经网络模型与Log-bilinear CRF;其次就是将NER任务优化的模型是一个前向反馈模型加CRF的联合训练模型;再之后就是词嵌入加CRF模型;最后就是这篇双向LSTM加CNN模型,这也是当前最基础的NER任务模型,代码可深入了解; 2、本文,主要是基于句子级别的对数似然进行计算优化,以及添加了附...