lstm neural networks | BriefGPT

关键词lstm neural networks

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关于船舶位置预测和联邦学习的影响
使用 LSTM 神经网络，我们提出了一种高效的集中式和联邦式学习方法，分别称为 Nautilus 和 FedNautilus，以解决准确的船只位置预测 (VLF) 这一复杂且动态的海上交通问题，并展示了集中式方法相对于现有技术的优势和联邦式
PDFa month ago
从惯性传感器预测地面反作用力
本研究旨在确定是否可以使用惯性测量单元（IMUs）采集的数据来预测足底反作用力（GRF），以足够的准确性分析其衍生的生物力学变量，并比较简单的机器学习方法（如线性回归和 K 最近邻回归）与 LSTM 神经网络的效果。
PDF8 months ago
辅助英语学习过程的机器人系统原型基于 DNN 的文本生成
利用长短期记忆神经网络和交互设备，通过生成文本来辅助英语学习者的自学过程。通过英语水平测试，初步结果显示与系统互动的学习者的语法范围有所增加。
PDF10 months ago
利用深度学习在瓦伦西亚市建立实时交通警报
该研究分析了城市交通通量与污染之间的相关性，并开发了一个警报系统来预测未来 30 分钟内某条街道是否会遇到异常高的交通流量，使用每 10 分钟更新的交通数据和长短期记忆（LSTM）神经网络进行预测。
PDF10 months ago
利用长短期记忆网络提高量子电路保真度
本文介绍了将量子电路信噪比预测问题转化为时间序列预测问题的方法，通过 LSTM 神经网络的强大功能来解决。引入了建立训练电路数据集和 LSTM 架构的完整工作流程，包括计算量子电路保真度的直观方法。通过 QASMbench NISQ 基准套
PDFa year ago
KDD用于整个网络交通速度预测的深度双向和单向 LSTM 递归神经网络
本文提出了一种基于深度双向和单向 LSTM 神经网络的交通速度预测模型，该模型可以处理缺失值，适用于高速公路和城市道路等复杂网络，比其他模型更准确和稳健。
PDF6 years ago