long-short term memory | BriefGPT

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在飓风疏散时为高效管理实际大型交通网络部署可扩展的流量预测模型
基于多层感知器与长短期记忆模型的交通预测系统应用于路易斯安那州实施的真实交通预测系统中，在 7 天飓风影响期间 6 小时的长期拥堵状态预测准确率达到 82％，并且短期速度预测模型在 1 至 6 小时的疏散时段中表现出 7％至 13％的均方绝
PDF17 days ago
跨领域顺序推荐的用户检索集成探索
跨领域顺序推荐 (CDSR) 旨在挖掘和转移用户在不同领域的顺序偏好以减轻长期存在的冷启动问题。传统的 CDSR 模型通过用户和物品建模来捕捉协作信息，而忽视了有价值的语义信息。最近，大型语言模型 (LLM) 展现出强大的语义推理能力，激发
PDFa month ago
利用太阳风数据预测地球有影响事件并通过机器学习方法评估最具预测能力的特征
利用机器学习技术预测地磁扰动，采用适用于长时间序列分析的长短时记忆循环神经网络 (LSTM)，通过对在 L$1$ 点获取的太阳风等离子体和磁场的现场测量数据进行研究，使用二元分类方式预测 SYM-H 地磁活动指数在 - 50 nT 的阈值以
PDF4 months ago
利用 MODIS 多光谱时间序列和辅助数据进行盲解混淆土地利用 / 覆盖类型的深度学习
通过深度学习模型，结合光谱 - 时间序列数据和地理 - 地形和气候信息，提高多光谱遥感数据中土地利用和土地覆盖类型的成分估计，该研究还提供了一个新的标记数据集和代码。
PDF9 months ago
时空深入克里金插值和概率预测
本文提出了一种基于深度神经网络的两阶段模型来进行时空插值和预测，并应用于 $PM_{2.5}$ 数据的快速插值和带不确定性的预测。
PDFa year ago
如何为预测每个时间序列的行为选择最佳的 RNN 单元结构？
本研究旨在提供所有时间序列行为的全面分类法以及为每种行为提供最佳循环神经网络结构的见解，表明 MGU-SLIM3 细胞最适合确定性和非线性行为，MGU-SLIM2 细胞最适合随机游走行为，FB1 细胞最适合长记忆行为，LSTM-SLIM1
PDF2 years ago
AAAI利用多任务多模态神经融合对教育数据库中的大学生留存风险进行分析
利用多模态时空神经融合网络开发了多任务学习模型 (MSNF-MTCL), 通过结合 BERT 和 LSTM 对学生的学术信息进行建模，可以预测 5 种重要的学生保留风险。该模型在数据量达 36,445 个学生的教育数据库上表现良好，且考虑到
PDF3 years ago
AAAI移动用户画像的增强式图像学习：对抗训练视角
本文提出了一种基于强化学习的模仿式移动用户画像框架，是一种利用精确用户画像来完美重现用户移动轨迹的预测模型，并利用 LSTM 来整合用户特征进行增量更新。
PDF3 years ago
卷积循环神经网络用于心电图分类
本文介绍了两种针对心电图记录的深度神经网络架构，并通过 Physionet / CinC Challenge 2017 提供的房颤分类数据集对它们进行了评估。我们引入了 ECG 数据的简单数据增强方案，并证明了其在房颤分类任务中的有效性。我
PDF7 years ago
探索语言建模的极限
本文研究了递归神经网络在大规模语言建模中的最新进展和应用，对语料库和词汇量的大小和语言的复杂性和长期结构等问题进行了探讨，并在 One Billion Word Benchmark 上进行了详尽的研究，最佳单一模型将习惯度从 51.3 降低
PDF8 years ago
基于 FPGA 的循环神经网络硬件实现
本文利用 Xilinx 公司的可编程逻辑器件 Zynq 7020 FPGA，实现了基于 Long-Short Term Memory（LSTM）的循环神经网络（RNN）硬件加速，并测试了该实现在字符级语言模型上的表现。结果表明，相较于 Zy
PDF9 years ago
深度循环回归用于面部关键点检测
提出一种新颖的端到端深度架构用于面部标记检测，它基于卷积和反卷积网络，以及经过精心设计的循环网络结构，并在多个基准数据集上得到了比当前最先进方法更卓越的表现。
PDF9 years ago