强心剂！EEMD-MPE-KPCA-LSTM、EEMD-MPE-LSTM、EEMD-PE-LSTM故障识别、诊断
原创
2024-10-30 15:17:30
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问题引入熟悉PCA的都知道其是一个降维的算法，那么也知道KPCA是一个降维的算法，这个算法是基于核的，那么KPCA和PCA的区别是啥呢？问题解答应用PCA算法前提是假设存在一个线性超平面，进而投影。那如果数据不是线性的呢？该怎么办？这时候就需要KPCA，数据集从n维映射到线性可分的高维，然后再从n维降维到一个低维度。PCA所做的是对坐标轴线性变换，即变换后的新基还是一条直线。而KPCA对坐标轴做了
原创
2021-01-29 19:51:29
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pca与kpca
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2023-02-02 08:45:36
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特征抽取 可以将原始数据集变换到一个维度更低的新的特征子空间，在尽可能多地保持相关信息的情况下，对数据进行压缩。 3. 核主成份分析 Kernel Principle Component Analysis3.1 简单介绍现实世界中，并不是所有数据都是线性可分的通过LDA，PCA将其转化为线性问题并不是好的方法线性可分 VS 非线性可分引入核主成份分析可以通过kPCA将非线性数据
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2024-01-15 23:27:07
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快速梳理LSTM（Long Short-Term Memory）长短期记忆人工神经网络是对RNN的一种改进，可以有效解决RNN存在的长期依赖问题。下图展示了LSTM的网络结构，我们可以看到其中有许多奇怪的部分，被称之为“门”。下面就具体介绍一下遗忘门，输入门和输出门以及重要的细胞状态（Cell）。遗忘门遗忘门（Forget gate）顾名思义，是用来控制模型以多少比例或者说概率“遗忘”存贮在细胞\
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2021-04-21 10:57:34
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train data file_num1 file_num2 type num5 20180927151119 1 1-100 holdsafetybelt_f6 20180927151505 2 101-200 holdsafetybelt_b 7 20180927151745 5 201-300
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2018-10-25 19:24:00
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Training iter #122180: Batch Loss = 0.516407, Accuracy = 0.8109999895095825
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2019-04-28 14:21:00
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LSTM 针对RNN网络中存在的问题，我们升级出LSTM网络。 核心是控制参数Ct如何更新。 LSTM可以做自然语言处理，序列化预测的问题。
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2021-07-22 09:53:50
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LSTM
原创
2021-08-02 15:24:14
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1.原始RNN的问题 RNN 面临的较大问题是无法解决长跨度依赖问题，即后面节点相对于跨度很大的前面时间节点的信息感知能力太弱 。 如 图 2.1.1( 图 片 来 源 :https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29)中的两句话：左上角的句子中 sky 可以由较短跨度
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2020-08-27 11:14:00
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PERFORMANCE ON TEST SET: Batch Loss = 0.6423985362052917, Accuracy = 0.9051185846328735 Training iter #584292: Batch Loss = 0.357018, Accuracy = 0.966
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2019-04-07 20:52:00
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LSTM的介绍，通俗易懂：https://zhuanlan.zhihu./p/32085405 keras LSTM实战：Keras进行LSTM实战
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2022-01-17 16:30:45
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1.入门必看：万字长文带你轻松了解LSTM全貌 https://mp.weixin.qq.com/s?_
原创
2022-10-13 10:10:32
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一、LSTM网络long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层LSTM也有与RNN相似的循环结构，但是循环模块中不再是简单的网络，而是比较复杂的网络单 元。LSTM的循环模块主要有4个单元，以比较复杂的方式进行
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2023-06-25 13:04:32
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LSTM网络LSTM网络和传统MLP是不同的。像MLP，网络由神经元层组成。输入数据通过网络传播以进行预测。与RNN一样，LSTM具有递归连接，使得来自先前时间步的神经元的先前激活状态被用作形成输出的上下文。和其他的RNN不一样，LSTM具有一个独特的公式，使其避免防止出现阻止和缩放其他RNN的问题。这，以及令人影响深刻的结果是可以实现的，这也是这项技术得以普及的原因。RNNs一直以来所面临的一个
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2024-02-19 11:40:37
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目标本文的目标是解释一个可用于构建基本LSTM模型的简单代码。我不会讨论和分析结果。这只是为了让您开始编写代码。设置环境我将在本文中使用python编写LSTM代码。环境设置如下：我建议您下载pycharm IDE并通过IDE将Tensorflow和所有其他库下载到您的项目中。您可以按照以下步骤设置环境。下载PyCharm IDE创建一个项目将Tensorflow，NumPy，SciPy，scik
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2023-10-14 22:03:41
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LSTM上节讲到的RNN循环神经网络有一个弊端，无法处理长距离依赖的问题，而RNN的变种长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，可以解决这个问题。 原始RNN的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。LSTM在此基础上又增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，称为单元状态(cell state)。 新增加的状态c，称为单元状态。我们
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2023-12-01 13:27:42
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一 、单向LSTM0.导入包import torch1.rnn = torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers)rnn = torch.nn.LSTM(10, 20, 2) #(input_size,hidden_size,num_layers)括号里面第一个参数input_size是输入向量的长度，第二个参数hidden_size是隐藏层向量
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2023-10-08 11:42:10
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转自github: https://github./heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes 网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码；在此通过借鉴资料实现了一些经典降维算法的Demo(python)，同时也给出了参考资料的链接。
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2019-08-26 18:11:00
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【Matlab】降维方法_核主成分分析KPCA1.基本思想2.数据集介绍3.文件结构4.详细代码及注释4.1 Main.m4.1 kernel_matrix.m5.运行结果 1.基本思想KPCA（Kernel Principal Component Analysis）是主成分分析（PCA）的一种扩展，它使用核技巧将非线性问题转换为线性问题。其主要思想是通过将数据投影到一个高维的特征空间，使得在该
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2023-05-06 00:38:46
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