Oct, 2018

基于长短期记忆网络的时间序列预测深度学习

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TL;DR本文介绍 LSTM 模型的结构和前向传播机制，提出了 Random Connectivity LSTM（RCLSTM）模型，并通过在电信网络交通预测和用户移动性中的应用证明了 RCLSTM 模型可实现相同的预测准确性，同时具有计算复杂度更低的优点
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发现论文，激发创造
  • 基于长短时记忆循环神经网络的网络流量矩阵预测框架

    本文提出了一种基于 LSTM RNN 框架的网络流量长短期预测方法，并在 GEANT 网络实验数据中验证表明，该方法可以很快地收敛且在相对较小的模型中取得了最先进的短期和长期流量矩阵预测性能。

    May, 2017

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    本文提出了一种新颖的基于 CNN 和 LSTM 结合的深度学习体系结构来预测未来的交通流量，通过开放数据集进行实验，结果表明该方法具有显著的优势，并从 Granger 因果性的角度对其进行了分析探讨。

    Dec, 2016

  • 利用深度神经网络建模长短期时间模式

    本文提出了一个新的深度学习框架 —— Long- and Short-term Time-series network (LSTNet)， 用于解决多元时间序列预测等问题，并在复杂混合循环模式数据上实现了显著的性能提升。

    Mar, 2017

  • 可视化和理解循环网络

    使用字符级语言模型作为可解释的测试平台，本研究分析了 LSTM 的表示、预测和错误类型，并揭示了其提高性能的长程结构依赖性的来源。

    Jun, 2015

  • 短期交通流量预测的混合隐马尔可夫 LSTM 模型

    这篇研究提出了一种混合隐藏马尔可夫 - LSTM 模型，用于交通流预测，相比于传统方法，如 Markov 切换 ARIMA 和 LSTM，该模型具有显着的性能提升。

    Jul, 2023

  • 利用长短期记忆网络对高维混沌系统进行数据驱动的预测

    使用基于数据驱动的长短时记忆（LSTM）循环神经网络的预测方法，展示了该方法在高维混沌系统中的定量预测效果，并提出了一种新的具有混合结构的 LSTM 神经网络。与高斯过程相比，LSTM 在所有应用中都表现出更好的短期预测准确性，并且 MSM-LSTM 可以保证收敛到不变措施。

    Feb, 2018

  • 多流分类的并行长短期记忆网络

    本论文介绍了一种名为平行 LSTM 的 RNN 模型，可以并行处理多个同步输入序列以预测共同输出。在自动电视节目分类任务上的实验表明，该方法优于基线 n-gram 模型和最先进的 LSTM 方法。

    Feb, 2017

  • 利用长短期记忆预测道路交通速度中的动态时空语境

    本研究提出一种动态局部化长短期记忆（LSTM）模型，通过使用局部动态空间权重矩阵和其动态变化，考虑时间和空间上的复杂动态相互作用，对道路之间的时空关系进行建模，能够处理具有长时序依赖和复杂非线性特征的序列数据，并在实验证明了该模型相比基线方法具有更好的预测性能。

    Dec, 2021

  • 使用 LSTM 循环神经网络进行诊断学习

    本文探讨采用长短期记忆（LSTM）深度神经网络来挖掘多元时间序列的临床医疗数据，特别是在重症监护病房（ICU）中的应用，通过将 128 个诊断结果与 13 个临床测试指标进行分类建模，获得了优于其他多层感知机的分类效果。

    Nov, 2015

  • 长短时记忆网络自动规则提取

    本文提出了一种新方法，通过追踪给定输出对 LSTM 的给定输入的重要性来识别一致重要的单词模式，从而将其简化为一组代表性短语，并基于这些短语构造了一个简单的基于规则的分类器，从而近似于 LSTM 在情感分析和问题回答上的输出。

    Feb, 2017