Advanced hybrid LSTM‑transformer architecture for real‑time multi‑task prediction in engineering systems 方法:论文提出了一种新颖的LSTM-Transformer混合架构,专门用于多任务实时预测。该模型结合了LSTM和Transformer架构的核心优势,通过在线学习和知识蒸馏技术,动态适应可变的操作条件并持续吸收新的现场数据。 创新...
创新模型LSTM+Transformer交通流量预测(Python代码,GRU/LSTM/CNN_LSTM作为对比模型,多特征输入,单标签输出,可以替换为其它时序数据集) 测试集效果图(区域放大可以自己调整坐标,想放大哪部分都可以) 编辑 对比模型的指标差异 创新模型LSTM+Transformer: 训练集上的MAE/MSE/MAPE 1.5886282463946906 0.1361822564577711 12… 深...
1Advanced hybrid LSTM-transformer architecture for real-time multi-task prediction in engineering systems方法:论文提出了一种新颖的LSTM-Transformer混合架构,专门用于多任务实时预测。该模型结合了LSTM和Transformer架构的核心优势,通过在线学习和知识蒸馏技术,动态适应可变的操作条件并持续吸收新的现场数据。
今天,谷歌发布该模型最新版本——Universal Transformer,弥补了在大规模语言理解任务上具有竞争力的实际序列模型与计算通用模型之间的差距,其 BLEU 值比去年的 Transformer 提高了 0.9。在多项有难度的语言理解 Universal 机器翻译 建模 机器翻译解码过程 机器翻译lstm 课程内容概述重要概念和公式回顾机器翻译机器翻译任务...
一些常见的深度学习框架可以用于实现 LSTM 与 Transformer 的创新融合,例如 TensorFlow、PyTorch等。 在这些框架中,你可以自定义模型结构,将 LSTM 层和 Transformer 层结合起来构建融合模型。 以PyTorch 为例,你可以使用其提供的模块和类来定义 LSTM 和 Transformer 层,并按照你的需求将它们组合在一起。通过继承 torch...
LSTM 和 Transformer 都是当下主流的特征抽取结构,被应用到非常多的领域,各有它的擅长和优缺点。关于 LSTM 与 Transformer 结构的强弱争论,笔者认为还是要根据具体的研究领域进行讨论才有意义,毕竟目前很多模型改进的方向,其实就是改造使得它更匹配领域问题的特性。
本文立足于探讨一种基于LSTM(RNN)和Transformer模型生成的语言模型的实际应用。实验中,该模型能够选择最有可能的候选单词,从而将英语句子扩展成添加一个新的单词的新句子。 译者|朱先忠 审校| 重楼 简介 GPT等语言模型最近变得非常流行,并被应用于各种文本生成任务,例如在ChatGPT或其他会话人工智能系统中。通常,这些语...
将卡尔曼滤波器应用于状态估计。通过将Transformer或LSTM模型的输出与卡尔曼滤波器的观测模型相结合,可以得到更准确的状态估计结果。 将Transformer和LSTM与EM算法结合到卡尔曼滤波器中的方法具有许多优势。首先,通过使用深度学习模型,可以更好地捕捉序列中的依赖关系,从而提高状态估计的准确性。其次,EM算法能够通过迭代优化...
LSTM在训练时可能比较困难,特别是当处理非常长的序列时,因为反向传播期间梯度信号可能会消失或爆炸。Transformer更容易训练,因为它使用自注意力机制,使模型能够更有效地学习输入序列的不同部分之间的关系。 4.性能: LSTM和Transformer都已在各种自然语言处理任务上取得了最先进的结果,但它们的相对性能取决于具体的任务和...
谷歌研究科学家 David Ha:Transformer 是新的 LSTM。2017 年 6 月谷歌发布论文《Attention is All You Need》时,我们或许都没有意识到它提出的 Transformer 架构将带来多少惊喜。在诞生至今不足四年的时间里,Transformer 不仅成为自然语言处理领域的主流模型(基于 Transformer 的预训练语言模型成为主流),还开始了...