因此,受多任务学习的启发(Caruana, 1997; Liu et al., 2015, 2019b),我们提出了一个混合神经网络(HNN)模型,结合了神经语言模型和语义相似性模型的优势。如图1所示,HNN由两个组件模型组成,一个是mask的语言模型,一个是深度语义相似性模型。这两个组件模型共享相同的文本编码器(BERT),但使用不同的特定模型输入...
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视 102 0 00:59 App R语言贝叶斯广义线性混合(多层次水平嵌套)模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据 1481 0 07:59 App 【视频讲解】Python、R时间卷积神经网络TCN与CNN、RNN预测时间序列实例附代码数据 2250 0 06:10 App ...
本文认为单一神经网络模型对序列所包含的线性信息和非线性信息的挖掘是有限的,因此本文为了进一步的提高对这两类数据的预测效果,将神经网络与传统的时间序列模型ARIMA模型相结合建立混合模型,并提供了数据和代码应用于预测股票收盘价数据。 一、时间序列数据来源及研究目的 本项目选取的时间序列为国家数据库公布的 2010 年...
例如,可以研究具有更复杂连接模式的神经网络模型,以提高网络的表示能力和泛化性能。 混合式学习策略:结合多种学习策略,如强化学习、迁移学习等,可以使反馈神经网络在解决复杂问题时具有更强的自适应能力和泛化性能。 高效训练方法与优化技术:针对反馈神经网络的训练过程,研究更为高效的训练方法和优化技术可以提高训练速度...
最近,一个名为混合专家模型(MoE)的东西在机器学习界引起了不小的轰动。简单来说,MoE 是一种由多个简单的前馈神经网络专家模型组成的稀疏门控层。它的工作原理是根据输入内容,通过条件计算选择部分专家模型来处理请求。MoE 本身是一个神经网络组件,可以灵活地集成到各种神经网络架构中。那么...
基于循环神经网络(RNN)的模型非常耗时,并且在处理长序列时可能会遇到梯度消失或爆炸的情况;Transformer的推断过程同样耗时;而基于CNN的方法则需要堆叠多层以捕获长序列的全局相关性。另一方面,作者认为现有的基于GNN的模型[1,2,5]只能考虑到全局和局部性其中之一,而无法兼顾。
摘要:在法律文书智能化处理过程中,针对罪名预测、法条推荐、刑期预测,该文提出了一种长文本分类的混合深度神经网络模型HAC (hybrid attention and CNN model),该模型利用残差网络融合了改进的层次注意力网络(iHAN)和深度金字塔卷积神经网络(DPCNN)。在“中国法...
浙江芯科物联申请GMM聚类和神经网络混合的模型结构逆向方法专利，更精确实现模型逆向 金融界2024年11月11日消息，国家知识产权局信息显示，浙江芯科物联科技有限公司申请一项名为“ 一种GMM聚类和神经网络混合的模型结构逆向方法”的专利，公开号CN 118916756 A，申请日期为2024年7月。专利摘要显示，本发明公开一种GMM...
基于CNNLSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 一、本文概述 随着能源互联网的快速发展,电力系统的负荷预测问题逐渐成为了研究热点。负荷预测的准确性对于电力系统的稳定运行、能源的优化配置以及市场的经济调度具有至关重要的作用。近年来,随着技术的不断进步,特别是深度学习领域的飞速发展,神经网络模型在负荷预测中的...
基于与混合神经网络模型的自动调制识别是这一领域的新兴研究方向。该方法结合了奇异值分解的数学优势和神经网络的强大学习能力,通过对接收信号的深度分析与特征提取,实现对不同调制方式的准确识别。 首先,奇异值分解作为一种有效的信号处理技术,能够提取信号的结构化特征,对信号的矩阵表示进行降维处理,突出关键信息,为后续...