一种融合双向LSTM和CNN的混合情感分析模型*赵星宇1,何浩2, 范双南3, 邓永和4*(1.中南大学湘雅护理学院,湖南长沙410013;2.湘潭大学计算机学院·网络空间安全学院,湖南湘潭411105;3.湖南交通工程学院电气与信息工程学院,湖南衡
随着深度学习技术的广泛应用,采用大规模的数据集,复杂的模型以及高昂的训练代价成为语言模型建模的特点.本文通过模型输入拟人化,卷积神经网络(convolutional neural network)编码以及融合门机制并结合长短时记忆单元(long short-term memory,LSTM)优化了语言模型,提出了结合LSTM和CNN混合架构的深度神经网络语言模型(Gated ...
LSTM(long-short term memory)混合模型的人体跌倒行为识别方法。该模型采用两层结构，将视频以每5帧为一组输入到网络中，CNN提取视频序列的空间特征，LSTM提取视频时间 维度上的特征，最后使用softmax分类器进行识别。实验表明，该方法可以有效提高跌倒识 别的准确率。关键词跌倒行为识别；卷积神经网络；长短期记忆网络...
提出了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)两种网络模型的混合模型C-L的红外人体行为识别方法.首先,通过提取红外视频中的每帧红外图像,对图像信息进行预处理,得到视频中动作的空间和时序信息;其次,分别输入CNN模型进行卷积,池化等空间特征提取操作...
基于cnn和lstm混合模型的人体跌倒行为研究
研究者首先搭建了CNN-Bi-LSTM模型。该模型是将两个经典的神经网络模型——卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆模型(Bi-LSTM)——结合得到的。CNN网络被用于提取样本中包含的城市用水历史信息和气象数据信息,Bi-LSTM模型将这些信息作为输入集。网络结构如图1。
随着深度学习技术的广泛应用,采用大规模的数据集、复杂的模型以及高昂的训练代价成为语言模型建模的特点.本文通过模型输入拟人化、卷积神经网络(convolutional neural network)编码以及融合门机制并结合长短时记忆单元(long short-term memory,LSTM)优化了语言模型,提出了结合LSTM和CNN混合架构的深度神经网络语言模型(Gated ...