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长短时记忆神经网络LSTM

循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类专门用于处理时间序列性数据的神经网络,它的每一层网络在输出时不仅会输出到下一层,同时还会输出一个隐藏状态,用于在当前层处理下一个数据样本的时候使用。因此循环神经网络当前状态的方法为:???????? = ????(???????????? + ????????????−1)。但是由于存在梯度消失的原因,在时刻 t 产生的梯度仅仅能够在时间层上传播几层就会消失,从而使得循环神经网络无法捕捉到长距离的影响。长短时记忆网络(Long

2020-06-27 17:45:00

Encoder-Decoder LSTM Model模型对家庭用电进行多步时间序列预测

在本节中,我们可以更新普通的LSTM以使用编解码器模型。这意味着模型不会直接输出向量序列。相反,该模型将由两个子模型组成,用于读取和编码输入序列的编码器,以及读取编码的输入序列并对输出序列中的每个元素进行一步预测的解码器。这种差别很细微,因为实际上这两种方法都可以预测序列输出。重要的不同之处在于,解码器使用了LSTM模型,这使得解码器既可以知道前一天在序列中预测了什么,又可以在输出序列时积累内部状态。让我们仔细看看这个模型是如何定义的。和前面一样,我们定义了一个包含200个单元的LSTM隐藏层。这是解码器模

2020-06-16 21:21:10
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