摘要 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...
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...
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、遗忘门和输出门来控制信息的流动，这使得模型能够选择性地保留或丢弃信息，从而有效缓解梯度消失和梯度爆炸问题。- 细胞状态 ：LSTM维护一个细胞状态（cell state），这个状态可以通过门控机制在时间步之间...
步骤1、堆叠lstm单元,采用dropout结构,建立多输出堆叠lstm 模型的多输出堆叠lstm模型mo ‑ s ‑ lstms; [0010] 步骤2、建立基于mo ‑ s ‑ lstms模型的时间序列多步预测算法, [0011] 本发明的特点还在于, [0012] 步骤1具体如下: [0013] 步骤1.1、构建mo ‑ s ‑ lstms模型: [0014] lstm单元...
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>|...
现在我们来总结下LSTM前向传播算法。LSTM模型有两个隐藏状态h(t),C(t)h^{(t)}, C^{(t)}h(t),C(t),模型参数几乎是RNN的4倍,因为现在多了Wf,Uf,bf,Wa,Ua,ba,Wi,Ui,bi,Wo,Uo,boW_f, U_f, b_f, W_a, U_a, b_a, W_i, U_i, b_i, W_o, U_o, b_oW...
混合长短期记忆（LSTM）模型是一种结合了长短期记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的混合模型，它可以用于预测股价波动。在股价预测中，时间序列分析是一种常用的方法，而LSTM模型可以有效地处理时间序列数据，因此在股价预测中得到了广泛的应用。本文将介绍混合LSTM模型的原理和应用，以及如何用它来预测股价波动。LSTM...
基手LSTM 模型构建了一个简单交易策略，当模型倾测的T+1 收盘价高于 T日的收盘价时，我们选择在当天的收盘时点进行买入晕作，并在隔日的收盘价进行平仓。反之则进行敬空操作。该策略在沪深 300，中证 500，以及上证 S0 股期货上的收益分别为-5.67%.4.90% 相 10.23% 主要结论 相比传统的时间序列模型，...