虽然LSTM确实能够解决序列的长期依赖问题,但是对于很长的序列(长度超过30),LSTM效果也难以让人满意,这时我们需要探索一种更有效的方法,即注意力机制(attention mechanism)。在介绍注意力机制前,我们先了解一种常用的框架:Encoder-Decoder框架。 在上文的讨论中,我们均考虑的是输入输出序列等长的问题,然而在实际中却大量...
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。
在上面的代码中,我们定义了一个 LSTMEncoder 类,并继承了nn.Module类。在__init__方法中,我们初始化了 LSTMEncoder 的输入维度(input_dim)、隐藏层维度(hidden_dim)和 LSTM 层数(num_layers),然后创建了一个 nn.LSTM 对象作为 LSTMEncoder 的成员变量。 2. 初始化 LSTMEncoder 类 在LSTMEncoder 类的初始化...
实现对输入序列和输出序列的自动编码和解码。如果不使用encoder和decoder模型，可以将LSTM网络用于单语言的...
Encoder-Decoder LSTM的结构以及怎么样在Keras中实现它; 加法序列到序列的预测问题; 怎么样开发一个Encoder-Decoder LSTM模型用来解决加法seq2seq预测问题。 9.1 课程概览 本课程被分为7个部分,它们是: Encoder-Decoder LSTM; 加法预测问题; 定义并编译模型; ...
LSTM网络可以用于语言翻译，但是不使用encoder-decoder架构的LSTM网络可能会表现不佳。在语言翻译任务中，...
Multi-Sensor Prognostics using an Unsupervised Health Index based on LSTM Encoder - Decoder 1. Introduction 工业互联网使得各个领域的传感器数据都很容易获得。传感器的数据表明了系统的健康状态。这就导致了越来越多的企业想要根据机器的健康状态进行维护而不是根据时间来维护(例如每隔3个月维护一次)。实验表明根据...
Specifically, the generator uses the Long Short-Term Memory (LSTM) Encoder-Decoder structure, and the discriminator uses the bi-directional LSTM with self-attention. Also, the keyword for input to the encoder of the generator is input together with two words similar to oneself. This method ...
机器学习5. RNN/LSTM/GRU 反向传播公式推导;encoder-decoder框架/attention机制汇总,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
LSTM-Autoencoder架构 其中包括一个spatial LSTM(又被称作multi-dimensional LSTM)读取输入的图片进行特征编码;一个双通道的LSTM解码器,用于对于输入的特征进行多次解码,以此来生成无遮挡的图片和遮挡区域的预测图片,最终用以合成无遮挡的图片。 1.Spatial LSTM Encoder ...