III. TCN-RNN/LSTM/GRU TCN的输出尺寸为(batch_size, output_channel, seq_len),这天然满足了RNN类模型的输入要求,因此将时序数据先经过TCN再经过RNN等模型是很自然的想法。 3.1 TCN-RNN TCN-RNN模型搭建如下: class TCN_RNN(nn.Module): def __init__(self): super(TCN_RNN, self).__init__() self...
变道行为是一种基本的驾驶行为,在很大程度上影响了交通效率和安全性。本文使用车辆轨迹数据来开发一种变道意图识别(LC-IR)模型和变道状态预测(LC-SP)模型。为了改进分类和预测性能,开发一种新型的具有长短期记忆单元的集成时间卷积网络和三种多任务模型(MLT-LSTM、MLT-TCN和MLT-LSTM-TCN)。此外,本文还提出一种用于...
TCN 有多种变体,例如基于注意力的 CNN,将 LSTM 与 CNN 相结合,并融合其他类型的架构,但在本篇文章中,我将使用普通的 TCN 以保持简单性。 合成数据 让我们从一个简单的加法函数开始: Y = f(xⁿ)+ f(x¹) 每个人都可以设计自己的函数,现在我们用这个:我们的假设序列越长,LSTM就越难记住X⁰的值,...
a) TCN是时序卷积网络(Temporal convolutional network),主要由因果卷积(causal convolution)和空洞卷积(Dilated Convolution)组成。TCN处理的主要目标是时间序列。 i. TCN中采用了因果卷积,对于上一层t时刻的值,只依赖于下一层t时刻及其之前的值,所以,因果卷积不能看到未来的数据,它是单向的结构;这也正符合了时间序...
(4)LSTM模型训练测试模块。使用模型进行训练,同时通过测试显示出AUC值并保存。 针对DNS隐蔽通道恶意域名的检测主要被划分成以下几个模块。 (1)特征提取模块:从DNS报文中提取子域名并打上 标签。 (2)CNN模型建立模块:该模块建立CNN模型并返回。 (3)CNN模型调用模块:该模块使用模型进行训练,显示 训练结果并保存神经...
在本研究中,我们提出了一种基于TCN和Bi-LSTM网络相结合的文本情感分析方法。我们将TCN用于捕捉文本序列中的局部特征,并利用Bi-LSTM网络对文本的全局特征进行建模。然后,我们通过特征融合方法将这两个网络的特征进行整合,以提高情感分类的准确性。实验结果表明,我们的方法在情感分类任务上取得了较好的效果,证明了其在...
学校代号10731学号1808511006分类号TP391密级公开全日制工程硕士学位论文基于TCN和Bi-LSTM网络特征融合的文本情感分析研究学位申请人姓名高祯培养单位计算机与通信学院导师姓名及职称贵向泉副教授杨裔副教授学科专业计算机技术研究方向自然语言处理论文提交时间01年03月16日
基于STL-LSTM-TCN模型的短期负荷预测方法 为提高模型的预测精度,引入STL算法将负荷序列分解为周期分量,趋势分量,残差分量,利用各分量训练LSTM和TCN模型.在得到LSTM和TCN模型的预测后,为进一步提高模型的预测精... 李飞宏,肖迎群 - 《电子设计工程》 被引量: 0发表: 2023年 基于融合 FCN-TCN-LSTM 的工业大用户 ...
此类任务通常具有长期记忆和短期记忆,因此学习两种模式以进行准确预测和估计非常重要。基于 Transformers 的技术正在兴起,这种技术有助于对长期依赖进行建模并且比lstm好得多,但由于需要大量数据的训练和部署复杂性,Transformer 不能用于每个应用程序。在这篇文章中,我将在 LSTM 和 TCN 的长期信息学习方面进行比较。
此类任务通常具有长期记忆和短期记忆,因此学习两种模式以进行准确预测和估计非常重要。 基于 Transformers 的技术正在兴起,这种技术有助于对长期依赖进行建模并且比lstm好得多,但由于需要大量数据的训练和部署复杂性,Transformer 不能用于每个应用程序。 在这篇文章中,我将在 LSTM 和 TCN 的长期信息学习方面进行比较。