创新点如下:将 CNN 和 LSTM 两种深度学习模型结合,构建了一个时空深度学习框架,充分利用 CNN 在空间特征提取和 LSTM 在时间特征挖掘方面的优势,更全面地建模城市供水数据的内在规律;在 LSTM 网络中引入了注意力机制(AM),可以自适应地调整不同时刻隐藏层输出的权重,突出关键时刻的作用,提高预测精度并增强模型的可解...
本文采取了并行结构,基于脑电图的时空特征,构建了一个CNN-LSTM并行结构模型,如上图所示, CNN由一个输入层、一个一维卷积层、一个可分离的卷积层和2个扁平层组成。LSTM由输入层、LSTM层和扁平层组成。最后,这两个部分被归类为完全连接的层。除此之外,这个混合模型使用直系线性单元(ReLU)激活和批量归一化(BN)来...
序列到类别模式是将一串输入映射为一个向量，如图3所示。在这种模式下，模型的输入是一个序列$=[x_1,...
SpectroNet:作者提出了一个名为SpectroNet的低复杂度的关键词识别模型,该模型基于深度学习的CNN-LSTM架构,并使用Mel Spectrogram作为音频特征提取方法。SpectroNet模型具有较低的复杂度和较高的准确性,适合实时关键词识别系统的实现。 TensorRT优化:为了进一步优化SpectroNet模型的性能,作者使用了TensorRT库进行优化,主要采用...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 应该是最流行的深度学习模型,在计算机视觉也是影响力最大的。下面介绍一下深度学习中最常用的CNN模型,以及相关的RNN模型,其中也涉及到著名的LSTM和GRU。 基本概念 计算神经生物学对构建人工神经元的计算模型进行了重要的研究。试图模仿人类大脑行为的人工神经元是构建人工...
GPT也是一种基于Transformer的预训练语言模型,它的最大创新之处在于使用了单向Transformer编码器,这使得模型可以更好地捕捉输入序列的上下文信息。 GPT架构 1. 输入层(Input Embedding): 将输入的单词或符号转换为固定维度的向量表示。 可以包括词嵌入、位置嵌入等,以提供单词的语义信息和位置信息。
基于注意力机制的 CNN-LSTM 模型由数据预处理、基于注意力机制的 CNN 单元、LSTM 单元和输出单元三部分构成,详细介绍如下。 (1)数据预处理:针对异常数据,采用临近均值进行 替换;针对不同变量取值大小相差较大,进行归一化。 按照 4.3节介绍的划分方法将数据集划分为训练集、测 试集和验证集。
cnn_lstm模型是什么 cnn,rnn,lstm 最近在整理tensorflow,经常用到RNN与lSTM,故整理如下: -RNN:循环神经网络(Recurrent Neural Networks) -LSTM:长短时记忆网络(Long Short-Term Memory) 在看这篇文章之前,如果之前没有接触过-神经网络,请先阅读-神经网络调优...
其中损失函数选择了cnn和lstm模型最常用的Tanh(双曲正切函数), 起初遇到了模型未收敛的问题,如下所示 模型未收敛的主要原因如下: 学习率设置不合理,优化算法设置不合理,出现了过拟合问题,训练批次设置问题等等。 对于学习率的设置通常可以有如下几个策略
这提高了模型捕捉微妙和语境相关信息的能力。本文基于CNN+LSTM+Attention实现单变量时间序列预测。二、实现...