LSTM模型的性能差异很大程度上取决于其架构配置,如层数、节点数、激活函数、批量大小和训练轮数等。手动优化的LSTM模型采用了一层50个节点的结构,使用“relu”作为激活函数,批量大小设定为1,并进行了100轮训练。相比之下,LLM生成的模型在架构上有更多变化:大多数模型包含1到2层LSTM,但节点数存在显著差异。例如,PaLM...
水质异常报警提出一种基于多元堆叠长短时记忆网络-差值分析(MSLSTM-DA)模型对地表水质异常数据进行报警的方法.该方法首先建立MSLSTM模型对水质指标数据进行预测,再基于预测结果的残差分布建立DA模型,并确定各个指标的数据异常阈值,当实测数据与预测数据差值大于阈值时进行数据报警.以长江流域监测断面的水质数据进行了方法...
图1 :LSTM和GRU结构图 二. 长短期记忆(LSTM) 通过图1可以很明显的发现LSTM比GRU“门”的数量更多结构也更复杂。LSTM 中引入了3种类型的门,即输入门(input gate)、遗忘门(forget gate)和输出门(output gate),以及与隐藏状态形状相同的记忆细胞。 输入门、遗忘门和输出门:此3种控制门与门控循环单元中的重置...
随着深度学习的发展,尤其是卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的应用,这一任务取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用这两种模型在MSCOCO数据集上进行图像字幕生成。 数据集介绍 MSCOCO(Microsoft Common Objects in Context)是一个大型数据集,包含丰富的图像和对应的描述性文本。MSCOCO数据集不仅适用于图像分类...
一、文章简介 名称:《MS-LSTM: a Multi-Scale LSTM Model for BGP Anomaly Detection》 时间:2016年 期刊:2016 IEEE 24thInternational Conference on Network Protocols (ICNP) 二、论文总结 2.1 论文目的 使用LSTM对BGP流量进行异常检测。 2.2 写作动机...
Our results showed that the MSSW-LSTM algorithm can achieve higher prediction accuracy and smaller error, and can be applied to GNSS time-series prediction. Keywords: deep learning; long short-term memory; multi-scale sliding window; GNSS; time series; prediction...
jiali-ms/JLM jiali-ms/JLMPublic NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork23 Star109 master 2Branches0Tags Code README MIT license JLM A fast LSTM Language Model for large vocabulary language like Japanese and Chinese....
遗传算法(GA)优化长短期记忆网络的数据回归预测,GA-LSTM回归预测,多输入单输出模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
针对短期负荷预测精度问题,提出一种基于Prophet加法模型和长短期记忆LSTM(long-short term memo?ry)网络的组合模型的短期负荷预测方法.首先分别建立Prophet预测模型和LSTM预测模型,然后采用最小二乘法对两种方法取不同的权重组合,得到新的模型并进行预测.以2014年全球能源预测竞赛(GEFCom2014)的电力负荷数据作为算例验证....
本发明的基于ATTENTIONLSTM的网络故障预测方法,对多个时间段用户时间序列状况特征数据进行模型训练,利用HMM优秀的能力预测用户时间序列故障数据最可能出现的状态序列;将状态序列连同日志数据,一同输入到数据增强模块产生故障率样本数据;根据故障率样本数据,输入到LSTM全连接层对提取的故障数据特征向量进行故障预测;最终对预测的...