LSTM(长短期记忆网络)是一种循环神经网络(RNN)的改进版本,能够更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。通过结合ResNet和LSTM的优势,我们可以构建一个强大的ResNet-LSTM模型,用于网络异常流量的检测。 模型训练 模型训练需要大量的数据集,以便进行模型的有效学习和训练。我们采用公开可用的网络异常流量数据集,并进行数据预...
用3D卷积代替2D卷积作为LSTM网络的基础计算操作，并加入自注意力机制，使网络能同时兼顾长时和短时信息依...
2019-243基于 CNN-ResNet-LSTM 模型的城市短时交通流量预测算法蒲悦逸 1 , 王文涵 1 , 朱强 1 , 陈朋朋 1,2(1. 中国矿业大学 计算机科学与技术学院, 徐州 221116;2. 中国矿业大学 矿山数字化教育部工程研究中心, 徐州 221116)摘要: 针对交通流量特性和外部因素对交通流量预测结果的影响,提出了一种对城市...
出租车需求预测主要指根据历史数据和当前环境特征,通过建立模型来预测未来某一时刻或某一地区内的出租车需求数量。为了提高预测的准确性,我们提出了一种基于深度CNN-LSTM-ResNet组合模型的出租车需求预测方法。 首先,我们介绍一下模型的结构和原理。该模型由三个主要组成部分构成:卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(...
摘要:基于北部湾单站位浮标采集数据,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)和残差网络(ResNet)相融合的网络模型,将研究结果运用到短时波高预测中,并将模型的数值预测结果与LSTM网络、反向传播(BP)网络和ResNet网络在短时波高预测中的数值计算结果进行对比...
技术细节:熟悉项目底层原理(如“使用ResNet50模型时,通过调整学习率缓解过拟合”),避免只谈功能不谈技术。 创新点提炼:说明项目独特之处(如“首次将XX算法应用于XX场景”),体现独立思考能力。 3. 有经历无成果细节为王 技术栈描述:具体到工具、框架、设备(如“用PyTorch搭建LSTM模型,在NVIDIA V100显卡上训练”)...
选项A(长短时记忆网络LSTM)是循环神经网络(RNN)的经典变体,专门设计用于处理序列数据并解决长期依赖问题。 选项B(深度信念网络DBN)是深度学习的生成模型,基于受限玻尔兹曼机构建,属于前馈神经网络的一种,与循环结构无关。 选项C(残差网络ResNet)是卷积神经网络(CNN)的优化结构,未涉及循环机制。 选项D(生成对抗网络GA...
clNET: OpenCL for Nets A Deep Learning Framework based on OpenCL, written by C++. Supports popular MLP, RNN(LSTM), CNN(ResNet) neural networks. 基于OpenCL的深度学习计算框架,C++开发,支持多层感知器,长短时记忆模型,卷积神经网络。 Progress: Currently clnet can successfully run fully connected ne...
摘要:基于北部湾单站位浮标采集数据,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)和残差网络(ResNet)相融合的网络模型,将研究结果运用到短时波高预测中,并将模型的数值预测结果与LSTM网络、反向传播(BP)网络和ResNet网络在短时波高预测中的数值计算结果进行对比分析。结果表明:该模型在短时波高预测中,预测结果偏差较小且实用性...
基于ResNet和双向LSTM融合的深度学习方法构建物联网入侵检测分类模型.对分类模型的网络结构、可复用性进行综合优化实验,得到最终优化模型,分类准确率达到96.77%,综合优化后的模型构建时间为39.85 s.与其他机器学习算法结果相比,该优化方法在分类准确率和效率两个方面取得了很好的效果,综合性能优于传统的入侵检测分类模型....