Parameter prediction of coiled tubing drilling based on GAN–LSTM 方法:论文开发了一个基于生成对抗网络(GAN)和长短期记忆网络(LSTM)的融合模型,用于预测盘管钻井中的循环压力、钻井速度、井口压力和总重量。该模型通过GAN优化LSTM的输入数据,提高了多参数预测的准确性,并通过数据预处理增强了模型的泛化能力。实验表...
1-LSTM和GAN创新结合14种创新方法。 00:33 2.视频资料这里拿 00:45 论文创新点!卷积结合注意力机制 MatthewOrr 75 0 一个非常实用的方法!研一小白,不懂代码,也能快速发一篇深度学习论文! MatthewOrr 83 0 2024最新时间序列预测基准 MatthewOrr 29 0 即插即用,全新的多尺度特征融合方法 MatthewOrr 69...
他在Quora上公开表示,“我从没有否认GAN跟另外一些模型有联系,比如NCE,但是GAN跟PM之间我真的认为没太大联系。”更有意思的是,Goodfellow还透露说,“Jürgen和我准备合写一篇paper来比较PM和GAN——如果我们能够取得一致意见的话。”想必真要写出来,背后又要经过一番激烈的争论了。 说了这么多,所谓的PM模型究竟是...
我使用的是由Yi Yu和她的同事设计和训练的Lyrics-to-Melody AI模型。他们称之为有条件的LSTM-GAN，用于从歌词中生成旋律[6]。系统接受了约12K带有歌词的MIDI歌曲进行训练。 它使用单词及其音节作为输入，并经过训练以预测音乐的音符，持续时间和静息持续时间作为输出。 这是对“I’ve Been Working on the Railroad...
PlowmenA plow, they say, to plow the snow.They cannot mean to plant it, no–Unless in bitterness to mockAt having cultivated rock.- Robert Frost 这是将每个单词分解为音节并将其输入LSTM-GAN的代码段。您可以看到它使用Word2Vec [13]为单词和音节创建并输出了嵌入内容。Google表示:“事实证明,通过Wo...
飞行数据的异常检测是保障无人机飞行安全的关键.为了提升异常检测的准确率,以更好地构建无人机飞行数据正常样本的数据模式,提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)的异常检测算法.设计了由生成网络,判别网络和重构网络组成的循环学习网络,同时为了避免网络学习产生梯度爆炸的风险,设计了一种由两个...
长短期记忆网络(LSTM,Long Short-Term Memory)是一种时间循环神经网络,为了解决一般的RNN(循环神经网络)存在的长期依赖问题而专门设计出来的,论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构,LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。 RNN通过在时间共享参数引入了记特性,从而可以将先前的信息应用在当前的...
但Jürgen不这么认为，他还专门强调了一下，Highway Net也是基于LSTM的思想才得以解决深度训练的问题的。意思是ResNet“一脉相承”了他两个成果。AlexNet和VGG Net 对于这俩在引用次数排第二、第三的神经网络，Jürgen表示：都类似DanNet——他们在2011年提出的第一个赢得图像识别比赛的深度卷积神经网络，并且DanNet...
最基本的GAN的loss如下: 2.3.2 LSTM(Long Short-Term Memory Networks) 这个就不需要多讲了吧,我个人写了好几篇LSTM相关了,可以去看看。 这个模型中的LSTM输入为卫星云图的序列数据,输出为提取的特征数据,也就是更深层的表现。 LSTM提取序列的一些深层时间特征, 比如云的motion特征 ...
8.一种基于lstm网络的gan晶体管行为模型的建模方法,具体包括如下步骤: 9.101)搭建lstm神经网络结构; 10.在宽频带状态下,提取gan器件的输入与输出,其中输入特征样本为x t ,对应的输出特征样本为y t ,t表示当前时刻,可理解为样本中的一个数据。首先,当前的输入x ...