应用LSTM Encoder-Decoder提出了机械设备剩余使用寿命预测方法;对获取的传感器数据进行预处理,利用LSTM Encoder对数据序列进行编码,得到设备状态信息的中间表示,其中蕴含了设备状态的特征信息,利用LSTM Decoder对中间表示信息进行解码,利用解码后的信息预测剩余使用寿命;研究了LSTM Encoder-Decoder方法在公开的C-MAPSS数据集上...
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，en...
print( 'Loss: %f, Accuracy: %f' % (loss, acc*100)) 表 9.27 评价拟合 Encoder-Decoder LSTM 拟合的例子 运行该示例同时打印模型的 log 损失和准确性。由于神经网络的 随机性,您的特定值可能有所不同,但是模型的精度应该是在 90%以 内的。 1. Loss: 0.128379, Accuracy: 100.000000 表 9.28 评估拟合...
但直接在 LSTM 后接一个 softmax 层并不足以实现机器翻译。这是因为机器翻译任务涉及到两个不同的序...
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。
基于LSTM的Encoder-Decoder多步轨迹预测技术李青勇何兵张显炀朱晓宇刘刚摘要:针对弱约束非合作目标的轨迹特性和运动特性,提出一种基于LSTM的Encoder-Decoder多步轨迹预测技术(EDMTP)。引入一阶差分处理,降低了轨迹数据的时间依赖性,得到了无趋势的轨迹。构造输入输出的轨迹数据对,将预测问题转化为有监督学习问题,研究多步...
Build a LSTM encoder-decoder using PyTorch to make sequence-to-sequence prediction for time series data - zhangfan-algo/LSTM_encoder_decoder
CNN-LSTM Encoder-Decoder 一、导论 Twitter上用户千千万万,twitter上的发文有140字符限制,嘈杂和其他一些怪异的特征使得传统的信息检索和数据挖掘的方法在twitter上并不合适。因此,新的IR和数据挖掘研究文献开始转向如何在twitter上运作。不过,目前的论文主要集中在扩展特征工程上,即如何搞出任务中心和手工定制的特征方便...
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; ...
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...