长短时记忆(LSTM)是一种常用的神经网络模型,被广泛应用于时间序列数据预测任务中。然而,传统的LSTM模型在处理长期依赖关系时存在一定的局限性。为了克服这些局限性,本文提出了一种基于向量加权算法优化的长短时记忆INFO-LSTM模型,以提高时间序列数据预测的准确性和稳定性。 首先,让我们回顾一下传统的LSTM模型。LSTM模型...
长短时记忆(LSTM)是一种常用的神经网络模型,被广泛应用于时间序列数据预测任务中。然而,传统的LSTM模型在处理长期依赖关系时存在一定的局限性。为了克服这些局限性,本文提出了一种基于向量加权算法优化的长短时记忆INFO-LSTM模型,以提高时间序列数据预测的准确性和稳定性。 首先,让我们回顾一下传统的LSTM模型。LSTM模型...
1.Matlab实现INFO-CNN-LSTM-Multihead-Attention向量加权算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测,要求Matlab2023版以上; 2.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 3.data为数据集,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出R2、MSE、...
一种基于LSTM模型由文本中抽取信息的方法及装置专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于LSTM模型由文本中抽取信息的方法及装置说明:本发明提供一种基于LSTM模型由文本中抽取信息的方法,包括对文本进行预处理;通过LSTM模型对...专利查询请上爱企查
一种基于LSTM模型的信息抽取方法、装置及电子设备专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于LSTM模型的信息抽取方法、装置及电子设备说明:本发明公开了一种基于LSTM模型的信息抽取方法、装置及电子设备,方法包括:获取训练样本,对所述...专利查询请上爱企查
基于LSTM模型的人行征信信息处理方法及其系统专利信息由爱企查专利频道提供,基于LSTM模型的人行征信信息处理方法及其系统说明:本申请公开了一种基于LSTM模型的人行征信信息处理方法及其系统。其首先将待检测用户的人行征信报告通过...专利查询请上爱企查
摘要 本发明涉及一种人工智能CNN、LSTM神经网络动态识别系统,包括拍摄终端(100)、服务器(200)、卷积神经网络(300)、长短时记忆神经网络(400)、人工智能预警操作系统(500)、云计算(600)、与云数据库动态黑名单对比分析(700)、确定目标人物身份(800)、本地数据库模块(900)。本发明通过人工智能CNN、LSTM神经网络动态...
摘要 一种基于LSTM网络多模态信息融合的三维模型检索方法,对给定的三维模型,提取三维模型按旋转角度顺序排列的若干张视图;采用多任务多角度的方式提取出若干张视图的骨架特征,由骨架特征得到三维模型的结构化信息;提取出若干张视图的视图特征向量,输入到一层LSTM网络结构中;看是否还要继续提取其他特征向量;将骨架特征向量...
摘要 本发明公开了一种基于LSTM神经网络的网供负荷预测系统及方法,包括CNN‑BiLSTM‑Skip混合神经网络模型,其包括:卷积层,用于从负荷变化的时间序列数据中提短期模式和变量之间的局部依赖关系;循环层,用于捕捉历史信息中相对长期的依赖关系;循环跳过层,用于捕获负荷序列中超长期的重复模式;全连接层,用于组合循环层和...
一种基于LSTM的命名实体识别方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于LSTM的命名实体识别方法说明:本发明涉及一种基于LSTM的命名实体识别方法。该方法包括:1)对命名实体识别的训练语料进行标注...专利查询请上爱企查