具体来说,使用两个LSTM神经网络,一个左LSTM L和一个右LSTM R,分别对前面和后面的上下文进行建模。LSTM L的输入是前面的上下文加上目标字符串,LSTM R的输入是后面的上下文加上目标字符串。从左到右运行lstm l,从右到左运行lstm r,因为作者认为将目标字符串作为最后一个单元可以更好地利用目标字符串的语义。然后...
风电功率预测结果的准确性,不仅关系到风力发电厂的综合运行效率,也与区域运行成本具备直接联系,基于BP神经网络、LSTM、GRNN实现风电功率预测。经过实例分析,证明设计的方法对风电功率的预测结果误差均在最优误差范围内,预测的数值具有更高的价值。 2 部分代码 %% ARMA 预测 clc,clear,close all load data%导入数据 T...
容量模型广义回归神经网络长短期记忆神经网络量子粒子群算法为了实现容器配额设置自动化和集群资源利用最大化,本文设计了一种容器配额优化算法.本文在长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络和广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)的基础上设计了深度神经网络(Long short-term memory and...
LSTM L的输入是前面的上下文加上目标字符串,LSTM R的输入是后面的上下文加上目标字符串。从左到右运行lstm l,从右到左运行lstm r,因为作者认为将目标字符串作为最后一个单元可以更好地利用目标字符串的语义。然后,将LSTM L和 LSTM R的最后一个隐藏向量连接到一个softmax层,对情感极性标签进行分类。还可以尝试对...
2、 GRNN 这篇文章引入了一个神经网络,以统一的、自底向上的方式来学习基于向量的文本表示方法。该模型首次使用CNN/LSTM来学习句子表示,利用Gated RNN自适应地对句子的语义及其之间关系进行编码。 图2 文本级情感分类的神经网络模型。(w_i)^n代表第n个句子中的第i个词,l_n是句子长度 ...
2、 GRNN 这篇文章引入了一个神经网络,以统一的、自底向上的方式来学习基于向量的文本表示方法。该模型首次使用CNN/LSTM来学习句子表示,利用Gated RNN自适应地对句子的语义及其之间关系进行编码。 图2 文本级情感分类的神经网络模型。(w_i)^n代表第n个句子中的第i个词,l_n是句子长度 ...
2、 GRNN 这篇文章引入了一个神经网络,以统一的、自底向上的方式来学习基于向量的文本表示方法。该模型首次使用CNN/LSTM来学习句子表示,利用Gated RNN自适应地对句子的语义及其之间关系进行编码。 图2 文本级情感分类的神经网络模型。(w_i)^n代表第n个句子中的第i个词,l_n是句子长度 ...
container quotacapacity modelgeneralized regression neural network(GRNN)long short-term memory(LSTM)quantum particle swarm optimizationIn order to realize the automation of container quota setting and the maximization of cluster resource utilization, this paper designed a container quota optimization algorithm...