RNN学习：利用LSTM，GRU解决航空公司评论数据预测问题 文章目录RNN学习：利用LSTM，GRU解决航空公司评论数据预测问题1.RNN的介绍1.1 LSTM的简单介绍1.2 GRU的简单介绍2.数据集的介绍3.读取数据并作预处理4.模型的搭建结语 1.RNN的介绍 RNN，即循环神经网络，即一般的神经网络同层节点与节点之间并无连接，比如CNN隐藏单元之间并没有连接，那么这相对于一些序列问题上
转载
2024-06-18 09:15:24
96阅读
显然RNN是预测时间序列的，即前后文有关的一些预测，即在时间排列的基础上前后变量变化相关的预测。本文根据sin曲线规律预测cos曲线规律。偷摸说一句，还有一篇博客写RNN（实际上是LSTM）识别手写照片，，，，不能理解，咋还能识别那个东西，一个手写数字照片，很明显每个照片28*28的像素点没有联系嘛真的是，，奇奇怪怪，非要乱来，置我CNN大法于何地。呸好进入正题。首先解释一下里面的一些东西。首先这
转载
2024-03-31 08:50:00
111阅读
基于多头注意力对抗机制的复杂场景行人轨迹预测４ MAGAM 模型4.1 模型整体框架4.2 轨迹编码器模块4.3 交互特征提取模块4.4 轨迹解码器模块4.5 生成器与判别器５ 实 验5.3 评价标准5.5 实验结果与分析5.5.1 行人轨迹预测误差对比分析5.5.4 模型性能对比６ 总 结 ４ MAGAM 模型一种基于多头注意力机制的生成对抗网络模型4.1 模型整体框架图 ２ 为 ＭＡＧＡＭ
转载
2024-03-22 13:24:33
218阅读
一直对时间复杂度怎么计算不太理解，这次来梳理一下自己的思路。大部分内容是我在看一篇博客后总结复习写出来的。 一、时间复杂度 时间频度：时间频度是指一个算法执行的时间，T（n）表示。即输入规模为n下，所以语句加起来的所耗费的时间。时间复杂度： 一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T(
转载
2024-06-17 21:55:20
54阅读
RNN学习记录——预测代码实现RNN预测连续字符RNN预测股票 RNN预测连续字符abcd->e bcde->fimport numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN, Embedding
import matplotlib.pyplot as pl
转载
2024-03-01 21:09:08
82阅读
最近在做一个RNN的实验，之前其实学习过RNN的一些知识，但由于长时间不用，加上很多API的更新，有些东西也记得不太清了，真的很想吐槽TF这种静态图，看个shape都费劲，现在也不想升级到2.0或者使用PyTorch，只能将就着用吧。 这个正弦预测应该算是入门基本实验了，网上很多资料都是一些小修小改，但是却很多都是错的，而错的人却还一直转载，我也是服了。建议还是去看看官方书籍或者自己调试一下吧，下
转载
2024-05-10 18:57:10
64阅读
1、RNN的基本设定在语言模型任务中，给定特定的单词序列（句子片段）,任务目标是预测该片段的下一个单词(或者符号)。传统的n-gram模型可以应用于该任务，但是它存在着许多难以解决的问题：假设预测序列为 Tom open his ___①强假设问题：n-gram模型的构建依赖于过强的假设，即假设待预测的第n各单词只依赖于它之前的n-1个单词，即：②稀疏问题：由于n-gram模型的预测靠的是第对条件
转载
2024-08-09 12:39:08
117阅读
1. 写在前面今天分享的这篇文章是2017年发表在Nips上的一篇文章，来自于清华的团队。是论文阅读系列的第二篇文章，这篇文章是在ConvLSTM的基础上进行改进的一个版本，所以如果想学习这篇文章，需要先搞懂ConvLSTM的工作原理，可以参考这篇博客：时空序列预测之Convolutional LSTM Network，这是时空序列学习很重要的一种结构，但是存在的问题就是像本篇论文提到的：记忆状态
转载
2024-04-02 11:01:22
175阅读
[Submitted on 9 May 2021] 摘要提出预测COVID-19大流行过程模型的研究论文，要么使用手工的统计学模型，要么使用大型神经网络模型。尽管大型神经网络比简单的统计模型更强大，但在小数据集上训练它们尤其困难。本文不仅提出了一种比其他神经网络具有更大灵活性的模型，而且提出了一种适用于较小数据集的模型。为了提高小数据的性能，我们测试了六种正则化方法。结果表明
转载
2024-06-18 21:33:30
70阅读
序列模型文本预处理序列模型的核心其实就是去预测带时间序列的任务场景神经网络可以解决大部分问题；因为其能够学习到很多线性的和非线性的知识时间序列任务场景：一、语音识别； 二、生成一段音乐； 三、情感分析；四、**轨迹预测（**网格与网格之间是有联系的；只有将它们联系起来才能成为一条轨迹）时间序列：特点；前后关联强，“前因后果”（后面产生的结果，依赖前面产生的结果）标准神经网络建模的弊端弊端～ 针对位
转载
2024-03-08 07:19:34
105阅读
运动预测的输出格式除了轨迹预测之外，还包含意图预测等内容。这三类建模方法也可以进行互相结合，例如基于规划的方法和
原创
2024-08-08 11:44:59
460阅读
* 航空器轨迹预测与车辆轨迹预测较为类似，甚至可以共用一套通用的轨迹预测流程：数据准备-预测-更新-输出。* 航空器轨迹预测与航天器轨迹预测不同 * 航天与航空的界限：卡门线（距地100km），越过卡门线为航空一、预测内容航空器在空域中遵循的路径。四维航迹预测：纬度、经度、高度、时间维度。二、分类1. 按时间尺度分1）短期预测预测时间<10min不做意图预测，不考虑天气，假设操纵固定（因假设
转载
2023-11-25 13:13:06
320阅读
1.引言轨迹预测是自动驾驶领域关注的热点。对周围车辆轨迹的精确预测可以辅助自动驾驶车辆做出合理的决策规划，进而实现车辆在异构高动态复杂多变环境中安全驾驶。在车辆交互场景中，由于驾驶员意图与环境的不确定性，车辆轨迹将呈现多模态属性，即在相同历史轨迹条件下，车辆的未来轨迹具有多种可能性。对车辆的多模态轨迹预测并保证预测的准确性与多样性是当前自动驾驶领域研究的重点与难点。近年来，Transformer在
转载
2023-11-19 08:50:25
323阅读
7.5 Social LSTM轨迹预测算法Social LSTM（Long Short-Term Memory）是一种基于LSTM的神经网络模型，专门设计用于处理多智能体系统（multi-agent systems）中的轨迹预测问题。Social LSTM 扩展了传统的LSTM模型，以便更好地处理由多个移动智能体组成的系统的时空数据。在本节的项目中，利用Social-LSTM算法进行行
转载
2024-06-10 08:45:02
376阅读
时间序列预测——DA-RNN模型作者：梅昊铭1. 背景介绍传统的用于时间序列预测的非线性自回归模型（NRAX）很难捕捉到一段较长的时间内的数据间的时间相关性并选择相应的驱动数据来进行预测。本文将介绍一种基于 Seq2Seq 模型(Encoder-Decoder 模型)并结合 Attention 机制的时间序列预测方法。作者提出了一种双阶段的注意力机制循环神经网络模型（DA-RNN），能够很好的解决
转载
2024-04-02 11:08:47
44阅读
这篇文章的三个主要亮点就是：lstm的encoder和decoder，用cnn抓住局部车辆相对位置来弥补lstm不能感知相对位置的缺点，以及把驾驶行为量化成六个并且计算分布。本文的前题是只考虑基于公路中心线的横向位移以及沿着公路的加速减速，所以路的弧度并不影响模型。因此作者得以把每辆车的前后一定距离单独拿出来，看下这个区域里面其他车辆的相对位置。Convolutional Socia
转载
2023-07-24 22:02:46
1004阅读
Traffic forecastAbstract对现实世界交通的模拟可以用来帮助验证交通政策，但是检测出的真实世界的轨迹是稀疏的，这就使得我们的模拟变得非常的困难。那么需要我们去解决的一大问题就是根据现有的稀疏轨迹，去尽可能准确的模拟还原真实轨迹。因为现实世界大量的需求，轨迹预测成为当前一个比较前沿的课题。本文从选题的价值和意义，当前研究是如何做的，当前方法的主要问题，如何解决这些问题，解决方案的
转载
2023-10-31 11:48:28
154阅读
前言 通过阅读相关文献及测试，找到了一种基于多模板匹配的改进方法，可以对遥感视频卫星中的移动目标进行探测，并绘制其轨迹。根据实验结果发现，可以比较有效的对运动目标进行跟踪。一、原理 核心思想比较简单。即通过不同旋转角度的模板同时匹配，在多个结果中，找到相似度最大的结果，即认为匹配成功。 在视频的某一帧将这些模板分别进行匹配，即可获得较为准确的结果。 某一帧的物体搜索窗口如上图所示
转载
2023-11-06 14:49:06
11阅读
目录阅读总结： 关键词 内容 评价摘要1 简介方法提出的新机制多样化的样本生成基于IOC的排名与细化场景上下文的融合特性2 相关工作经典方法经典方法的限制用于
转载
2024-01-03 06:31:40
251阅读
# 使用 RNN 进行预测的入门指南
在机器学习领域，循环神经网络（RNN）是一种非常有效的序列数据处理模型。特别在时间序列预测方面，RNN 的表现尤为突出。本文将带领你一步一步实现一个简单的 RNN 预测模型，使用 Python 进行演示。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 | 代码/性质 |
|------|-
