我们使用LSTM网络(一种广泛流行的RNN变体)和各种聚类算法,如kMeans、DBScan、Partition Around Medoids(PAM)和Snob,评估我们提出的方法。我们的方法在竞争评估程序下的基准数据集上取得了有竞争力的结果。特别是在平均 sMAPE 准确度方面,它一直优于基线 LSTM 模型,并在 CIF2016 预测竞赛数据集上优于所有其他方法。
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单选题 下列哪项不属于聚类算法() A、K-means B、BIRCH C、SVM D、DBSCAN 查看答案 单选题 下述()不是人工智能中常用的知识格式化表示方法。 A、框架表示法 B、产生式表示法 C、语义网络表示法 D、形象描写表示法 查看答案 单选题 下列哪一项在神经网络中引入了非线性? A、随机梯度下降 B、修正线性...
基于核映射的KNN改进算法 将原空间Rn中的样本x映射到一个高维的核空间F中,突出不同类别样本之间的特征差异出。使得样本在核空间中变得线性可分或者近似线性可分,其流程例如以下所看到的: 首先进行非线性映射: Φ:Rn→F,x→Φ(x) 然后在高维的核空间。待分类的样本变为(Φ(x1),...,Φ(xn))。随意两个样...