基于s-lstm模型利用‘槽值门’机制的说话人意图识别
首先我们来简要介绍一下RNN模型和LSTM模型,这样,我们可以很好的理解后面的延伸的模型。可以参考RNN和LSTM模型详解 2、tree-LSTM模型 tree-LSTM是由Kai Sheng Tai[1]等人提出的一种在LSTM基础上改进的一种算法,这是一种基于树的一种算法,论文中提出了两种模型结构,Child-Sum Tree-LSTMs和N-ary Tree-LSTMs。 LST...
基于WT-SLSTM模型的交通流预测研究 认领 Research on Traffic Flow Forecast Based on WT-SLSTM Model 在线阅读 下载PDF 引用 收藏 分享 摘要 随着机动车保有量的增加,交通问题逐渐成为城市管理中的重要议题。尤其是交通事故频繁发生,给社会带来了巨大的安全隐患和经济损失。为了减少交通事故的发生率,学者们对交通...
本发明提出了一种基于S‑LSTM模型与槽值门的说话人意图识别系统及方法,系统包括词语嵌入模块:用于对用户提供的文本信息进行嵌入,将其转化为对应的词汇向量;特征提取模块:将得到的词汇嵌入进行处理,提取出其中蕴含的语义信息,以及一个句子整体的语义信息;意图判别模块:根据提取出的语义信息,对用户意图做出识别,并完成槽...
因此,针对具有非线性和随机性等特性的地铁进出站短时客流预测问题,文章在堆叠式长短时记忆(SLSTM,Stacked Long Short Term Memory)模型的基础上,引入遗传算法(GA,Genetic Algorithm),构建了GA-SLSTM预测模型。以10 min为预测粒度对地铁历史运营数据进行整理,分析了客流变化特征,并将其与GA-循环神经网络(RNN,...
验证模型。 1.多变量输入,单变量输出 2.多时间步预测,单时间步预测 3.评价指标:R方 RMSE MAE MAPE 对比图 4.数据从excel/csv文件中读取 xLSTM 是对传统 LSTM 的一种扩展,它通过引入新的门控机制和记忆结构来改进 LSTM。XLSTM 的核心是对传统 LSTM 框架的两项主要修改:指数门控和新颖的记忆结构。这些增强...
LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门设计用于解决传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过引入门控机制，能够更有效地捕获长距离依赖关系。以下是LSTM模型的主要优势： 1. 解决梯度消失和梯度爆炸问题 - 门控机制 ：LSTM通过引入输入门、遗忘门和...
LSTM网络模型的核心是记忆细胞，它负责存储和传递信息。记忆细胞由一个线性单元和一个非线性单元组成。线性单元是一个简单的加法器，用于将上一时刻的记忆细胞和当前时刻的输入相加。非线性单元是一个sigmoid函数，用于控制信息的流动。2. 输入门（Input Gate）输入门用于控制信息的输入。它由一个sigmoid函数和一个点乘...
RNN是深度时序模型的基石，重点在于参数共享、延迟传递，输入输出还有很多场景。LSTM Long Short-Term Memory：基于长短期记忆的RNN。普通的RNN具有梯度保障或消失的问题，LSTM就是通过引入线性自循环单元cell，保持梯度的长期存在。结合以下两张图，理解起来比较方便：先忽略下图中的蓝线部分，是LSTM的一种变体。去掉所有...
附图可以认为是一个典型的神经网络语言模型，S处建模的是P(我|<s>)的概率,而e处估计的是P(<e>|...