图中所示的长期短期记忆变分自编码器(LSTM-VAE)模块被用于编码行人轨迹,该轨迹由行人位置和速度组成[36]。对于轨迹编码来说,LSTM-VAE是一个最佳选择,因为它有效地捕捉到了长期依赖性,并利用了处理序列数据的强大能力,这对于保持轨迹预测的时间连贯性至关重要。此外,LSTM处理序列数据的能力与变分自编码器(VAE)的生...
按需维保的核心技术是异常状态检测,为了有效解决电梯状态的时序数据异常检测问题,提出了 LSTM ( Long Short-Term Memory Networks ,长短期记忆网络) 与 VAE( Variational Auto-Encoder,变分自编码器) 结合的模型 LSTM-VAE。 基于电梯门机开合与垂梯升降的加速度时序数据,使用长短期记忆网络对加速度数据进行编码并提取...
编码器由一个LSTM单元组成。它接收原始交通数据的拼接和分类特征的嵌入产生的3D序列作为输入。像在VAE架构中的每个编码器一样,,它会产生一个2D输出,用于逼近潜在分布的平均值和方差。解码器从二维潜在分布上采样,形成三维序列。然后将生成的序列与通过LSTM单元传递的原始分类嵌入序列连接回去,以重建原始的流量序列。 对...
其次,凭借长短时记忆神经网络(LSTM)在时间序列预测中的优势,建立多通道LSTM-VAE的道岔故障诊断模型,选择含有电流特征的多变量特征参数作为多通道LSTM模型训练的数据输入,进行道岔电流和功率数据多变量预测;并对预测得到的道岔电流和功率数据与健康态数据进行余弦相似度分析,将故障态数据带入到变分自动编码器(VAE)中进行...
基于LSTM-VAE的多变量时序异常检测 - 哥廷根数学学派于20240922发布在抖音,已经收获了12个喜欢,来抖音,记录美好生活!
VAE LSTM无监督学习 无监督模型怎么训练 一、聚类学习(Clustering) 有监督学习:给定一个含有原始数据x和标签y的数据集进行训练 无监督学习,只有输入x的数据集,没有标签或者目标标签y。 聚类学习会将数据集分组成簇(clusters),一组彼此相似的点 K-均值聚类算法(K-Means)...
本发明公开了一种基于LSTM‑VAE的动设备健康状况评估方法,包括以下步骤:收集、整理动设备传感器历史监测数据,选取工况指标数据;设计基于k‑means聚类的工况识别方法对设备运行工况进行划分;按工况类别分组进行预处理、标准化,将各工况标准化结果集重组;将数据集拆分为封装着子序列的窗口序列;设计LSTM‑VAE模型,并计算...
一种基于LSTM-VAE的动设备健康状况评估方法.pdf,本发明公开了一种基于LSTM‑VAE的动设备健康状况评估方法,包括以下步骤:收集、整理动设备传感器历史监测数据,选取工况指标数据;设计基于k‑means聚类的工况识别方法对设备运行工况进行划分;按工况类别分组进行预处理
作者提出结合VAE和LSTM。宏观上模型是一个VAE,这样可以利用采样隐向量 的方式生成多个与原短语相似的多个释义。具体结构如下图所示,其中 分别是原短语和释义短语的向量表示, 是模型的隐向量模型(encoder), 是释义生成模型(decoder)。值得注意的是,无论是encoder还是decoder,模型都基于原短语向量 ...
sketch pytorch sketch-generation sketchrnn handwriting-generation sketch-rnn mmd-loss lstm-vae transformer-vae Updated Sep 14, 2020 Python Improve this page Add a description, image, and links to the lstm-vae topic page so that developers can more easily learn about it. Curate this topic...