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...
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...
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...
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...
lstm-autoencoder异常检测 文心快码BaiduComate 在使用LSTM自编码器进行异常检测时,我们需要遵循以下步骤: 理解LSTM自编码器的基本原理和结构: LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够有效处理时间序列数据中的长距离依赖问题。 自编码器是一种无监督学习算法,其目标是学习一个输入数据的压缩表示(...
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，...
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。
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 ...
今天我们就来从头开始构建一个LSTM Autoencoder,构建这个LSTM Autoencoder的作用就是一旦这个LSTM Autoencoder的重建能力和预测能力达到我们的阈值,我们就可以利用它的中间层,进行自监督学习。我们今天就从拟合模型开始,一直做到“利用它的中间层”结束。 #我们首先拟合一个用于上面提到的“重建”原始数据的LSTM模型 ...
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...