模型lstm-阿里云

文章 2024-06-18 来自：开发者社区

【自然语言处理NLP】Bert预训练模型、Bert上搭建CNN、LSTM模型的输入、输出详解

一、BertModel的输入和输出 from transformers import BertModel bert=BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') out=bert(context, attention_mask=mask)...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力负荷数据

此示例中，神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测公民办公室的电力消耗。每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。 LSTM简介 LSTM（或长短期记忆人工神经网络）允许分析具有长期依赖性的有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络体现出不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。与ARIMA等模型相比，L...

文章 2024-04-16 来自：开发者社区

Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力消耗数据

此示例中，神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测都柏林市议会公民办公室的能源消耗。每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。 LSTM简介 LSTM（或长期短期存储器网络）允许分析具有长期依赖性的顺序或有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。与AR...

文章 2023-12-19 来自：开发者社区

PyTorch搭建RNN联合嵌入模型（LSTM GRU）实现视觉问答（VQA）实战（超详细附数据集和源码）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、视觉问题简介视觉问答（VQA）是一种同时设计计算机视觉和自然语言处理的学习任务。简单来说，VQA就是对给定的图片进行问答，一个VQA系统以一张图片和一个关于这张图片形式自由，开放式的自然语言问题作为输入，生成一条自然语言答案作为输出，视觉问题系统综合运用到了目前的计算机视觉和自然语言处理的技术，并设计模型设计，实验，以及可视化。VQA问题的....

文章 2023-11-20 来自：开发者社区

深入解析序列模型：全面阐释 RNN、LSTM 与 Seq2Seq 的秘密

探索序列建模的基础知识和应用。简介序列建模是许多领域的一个重要问题，包括自然语言处理 (NLP)、语音识别和语音合成、时间序列预测、音乐生成和生物信息学。所有这些任务的共同点是它们需要坚持。接下来的事情的预测是基于历史的。例如，在“哈桑以前踢足球，而且他踢得非常好”的序列中。只有将“哈桑”的信息推进到该特定点，才能对“他”进行预测。因此，您需要某种历史记录块来存储以前的信息并将其用于进一...

文章 2023-11-06 来自：开发者社区

时间序列预测模型之LSTM CNN+LSTM 单步多步输入输出详细代码教程

项目演示：时间序列预测LSTM CNN+LSTM 单步多步输入输出完整代码评论区链接自取_哔哩哔哩_bilibili本博客附完整代码数据：# univariate data preparation from numpy import array # 构造一元监督学习型数据 def split_sequence(sequence, n_steps): X, y = list(), lis...

文章 2023-11-06 来自：开发者社区

时间序列预测模型分享 MLP CNN LSTM 完整代码可直接运行

项目演示：https://www.bilibili.com/video/BV1oX4y197pQ/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=8f3cf4ad6c08a40d40ca6809c9c9e8ca # 时间序列基础模型分享时间序列模型分享 MLP CNN LSTM时间序列预测的MLP时间序列预测的CNN时间序列预测的LSTM# 深度学习环境 ....

文章 2023-07-06 来自：开发者社区

【MATLAB第51期】基于MATLAB的WOA-ORELM-LSTM多输入单输出回归预测模型，鲸鱼算法WOA优化异常鲁棒极限学习机ORELM超参数，修正LSTM残差

【MATLAB第51期】基于MATLAB的WOA-ORELM-LSTM多输入单输出回归预测模型，鲸鱼算法WOA优化异常鲁棒极限学习机ORELM超参数，修正LSTM残差一、效果展示 1.鲸鱼算法优化ORELM隐含层节点及C值2超参。 2.ORELM优化前后对比 3.WOA-ORELM修正LSTM残差效果。二、数据展示一列数据，案例数据为541个样本&...

文章 2023-06-20 来自：开发者社区

时间序列模型算法 - Prophet，LSTM（二）

1.时间序列简介在做时间序列时，首先要知道什么样的数据可以做时间序列。满足时间序列的数据：时间序列具备平稳性条件，数据有规律的，不是随机性的，这里的规律就可以是数据有明显季节性，周期性的变化。平稳性：平稳性表示的是数据整体的均值和方差不发生“明显”变化，在这种现象下，平稳性又分强稳定和弱平稳。强平稳 vs 弱平稳强平稳：强平稳的分布不随时间的改变而改变，存在一些白噪声弱平稳：期望与相关系数不变，....

文章 2023-06-15 来自：开发者社区

深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM

深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM 1.Learning to Learn Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent提出了一种全新的优化策略，用 LSTM 替代传统优化方法学习一个针对特定任务的优化器。在机器学习中，通常把...