【LSTM预测】基于卷积神经网络结合双向长短时记忆CNN-BiLSTM（多输入单输出）数据预测含Matlab源码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测雷达通信 无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 电力系统⛄ 内容介绍及时准确的交通流信息对于智能交通系统的实现至关重要.针对现有预测方法不能充分利用交通流的时空特征,进而不....
LSTM(长短期记忆网络)原理介绍
LSTM算法(Long Short Term Memory, 长短期记忆网络 ) 1.概念介绍LSTM算法是一种重要的目前使用最多的时间序列算法，是一种特殊的RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络），能够学习长期的依赖关系。主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。2.网络结构 ....
使用循环神经网络-长短期记忆（RNN-LSTM）预测比特币和以太币价格
2017年对人工智能和加密货币来说是重要的一年, 我们见证了许多新的研究进展和突破。毋庸置疑，人工智能是当今甚至今后很长一段时间内最令人瞩目的技术之一。 而加密货币在这一年中的热度之高是我所没有预料到的，这是加密货币的一波大牛市，投资加密货币（例如，如比特币，以太币，莱特币，瑞波币等）的资回报率几近疯狂。 我从2017年初开始深入研究机器学习的相关技术。如同其他机器学习专家和爱好者一样...
机器学习之阿里云天池大赛—新闻分类（二）双向长短记忆网络
普通的长短时记忆神经网络只能对正向数据进行处理，而双向长短时记忆神经网络可以处理内容的上下文，通过新闻分类大赛结果可以看到双向长短时记忆神经网络具有一定的提升。在pytorch中实现双向长短时记忆神经网络和简单，只需在参数中设置bidirectional=True即可，同时对循环神经网络中的ht和ct的定义num_directions=2，Linear 层in_features参数也变成hidd....
面向任务型对话的异构记忆网络 | EMNLP 2019 论文解读
摘要：人类通过语言将大脑里的知识表达出来，通过对话相互传递知识。机器通过学习大量的语料可以一定程度学会流畅的语句表达，但如果没有知识，则生成的只会是漂亮而无内涵的回复。传统的模块化的对话模型可以通过数据库查询等方式将关键信息填入回答的模版中，但是端到端的对话生成模型则要更复杂一些。为了解决这个问题，记忆网络（Memory Networks）通常是一个不错的技术方法。但是现有的记忆网络结合对话系统....
基于深度前馈序列记忆网络，如何将语音合成速度提升四倍？
小叽导读：我们提出了一种基于深度前馈序列记忆网络的语音合成系统。该系统在达到与基于双向长短时记忆单元的语音合成系统一致的主观听感的同时，模型大小只有后者的四分之一，且合成速度是后者的四倍，非常适合于对内存占用和计算效率非常敏感的端上产品环境。 作者：毕梦霄/Mengxiao Bi，卢恒/Heng Lu，张仕良/Shiliang Zhang，雷鸣/Ming Lei，鄢志杰/Zhijie Yan .....
基于深度前馈序列记忆网络，如何将语音合成速度提升四倍？
研究背景 语音合成系统主要分为两类，拼接合成系统和参数合成系统。其中参数合成系统在引入了神经网络作为模型之后，合成质量和自然度都获得了长足的进步。另一方面，物联网设备（例如智能音箱和智能电视）的大量普及也对在设备上部署的参数合成系统提出了计算资源的限制和实时率的要求。本工作引入的深度前馈序列记忆网络可以在保持合成质量的同时，有效降低计算量，提高合成速度。 我们使用基于双向长短时记忆单元（BLS.....
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