平时很少写总结性的文章,感觉还是需要阶段性总结一些可以串在一起的知识点,所以这次写了下。因为我写的内容主要在时序、时空预测这个方向,所以主要还是把rnn,lstm,gru,convlstm,convgru以及ST-LSTM
3.3 LSTM和GRU的结构区别 可以参考 四、 ConvLSTM和ConvGRU 为了构建时空序列预测模型,同时掌握时间和空间信息,所以将LSTM中的全连接权重改为卷积。 4.1 convLSTM结构图 4.2 convLSTM公式(原paper中) \begin{aligned} i_{t} &=\sigma\left(W_{x i} * \mathcal{X}_{t}+W_{h i} * \mathcal{H}_{t-...
实际应用中一般不采用单层的lstm,而是多层,在很多时序数据中双向的表现也很不错 2.3.1 双向lstm 2.3.2 深层双向lstm 三、 GRU 因为LSTM的训练比较慢,而GRU在其上稍微修改,速度可以快很多,而精度基本不变,所以GRU也十分流行 3.1 结构图 3.2 公式 3.3 LSTM和GRU的结构区别 可以观看【Deep Learning】详细解读LSTM...
五、 ST-LSTM 这里主要给出 ST-LSTM结构及公式。 5.1 ST-LSTM结构图 5.2 ST-LSTM公式 5.3 stacking结构 这个模型的复现和编写我会在不久之后专门写一篇文章来讲,并且因为是这种直接stacking的结构会有一些训练的trick,比如Scheduled Sampling等。 Reference ...
ST-LSTM的公式 现在这图结构图迎刃而解了。相当于在原始的基础结构上，多了一个M 状态，用M状态进行折线连接上一时刻top层的信息流入到此时刻的bottom层。并且在垂直方向引入M状态。其实你再仔细看看，这个结构其实就相当于把前面3.1（left）所讲的结构中的两个状态整合在一起成为一个状态M，之后把...
ST-LSTM的公式 现在这图结构图迎刃而解了。 相当于在原始的基础结构上,多了一个M 状态,用M状态进行折线连接上一时刻top层的信息流入到此时刻的bottom层。并且在垂直方向引入M状态。其实你再仔细看看,这个结构其实就相当于把前面3.1(left)所讲的结构中的两个状态整合在一起成为一个状态M,之后把这个结构和3.1(...
中的BP神经网络模型分析学生成绩matlab使用长短期记忆(LSTM)神经网络对序列数据进行分类R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化用R语言实现神经网络预测股票实例使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译用于NLP的Python:使用Keras的多标签文本LSTM神经网络...
对于时空图神经网络Spatail-Temporal Graph来说,最简单的描述就是在原来的Graph基础上增加了时间这一个维度,也就是说我们的Graph的节点特征是会随着时间而变化的。 GNN模型和序列模型(如简单RNN、LSTM或GRU)本身就复杂。结合这些模型以处理空间和时间依赖性是强大的,但也很复杂:难以理解,也难以实现。所以在这篇文章...
一方面,STNE模型使用两个LSTM网络将内容和原始输入的网络结构信息融合。另一方面,通过LSTM网络的记忆可以灵活的学习高阶邻近,以捕获远程结构信息。该模型不再需要将节点的内容和结构分离学习表示,无需进行后期处理组合。更可以捕获网络的远程结构信息。 2 实验 ...
对于时空图神经网络Spatail-Temporal Graph来说,最简单的描述就是在原来的Graph基础上增加了时间这一个维度,也就是说我们的Graph的节点特征是会随着时间而变化的。 GNN模型和序列模型(如简单RNN、LSTM或GRU)本身就复杂。结合这些模型以处理空间和时间依赖性是强大的,但也很复杂:难以理解,也难以实现。所以在这篇文章...