炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 机器学习模型中有一类模型被称为时间序列模型（简称时序模型）如LSTM，GRU和Transformer等。因为其门控制单元可以更好地同时记忆、集成和理解长期和短期序列上的信息。我们以GRU ...

针对随机海浪非线性与不确定性导致的预测难题，研究人员系统比较了CNN、RNN、LSTM和GRU四种ANN模型在单次预测（single-shot）与多次预测（multi-shot）方法中的表现，结合异方差回归（heteroscedastic regression）和蒙特卡洛 dropout（MC dropout）量化不确定性。结果表明：GRU ...

本研究针对癫痫发作的突发性和不可预测性，提出了一种结合XGBoost与RNN（LSTM/GRU）的混合模型，通过整合梯度提升与深度学习 ...

在数据驱动决策的时代，时间序列预测作为揭示数据时序规律的核心技术，已成为各行业解决预测需求的关键工具。从能源消耗趋势分析到公共安全事件预测，不同领域的数据特征对预测模型的适应性提出了差异化挑战。本文基于某咨询项目的实际需求，通过 ...

不仅论文的名字有意思，其结论更是精彩。 研究表明，精简十几年前的RNN们，性能上可以与最近序列模型（如Transformer等）相媲美！ 具体而言，Bengio等人重新审视了诸如LSTM（1997）和GRU（2014）这些传统的RNN，认为这些模型的缺点是由于需要时间反向传播 （BPTT ...

以一个人名为输入, 使用模型帮助我们判断它最有可能是来自哪一个国家的人名, 这在某些国际化公司的业务中具有重要意义, 在用户注册过程中, 会根据用户填写的名字直接给他分配可能的国家或地区选项, 以及该国家或地区的国旗, 限制手机号码位数等等. 数据 ...

本文立足于探讨一种基于LSTM（RNN）和Transformer模型生成的语言模型的实际应用。实验中，该模型能够选择最有可能的候选单词，从而将英语句子扩展成添加一个新的单词的新句子。 GPT等语言模型最近变得非常流行，并被应用于各种文本生成任务，例如在ChatGPT或 ...

本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含 ...

CNN等传统神经网络的局限在于：将固定大小的向量作为输入（比如一张图片），然后输出一个固定大小的向量（比如不同分类的概率）。不仅如此，CNN还按照固定的计算步骤（比如模型中层的数量）来实现这样的输入输出。这样的神经网络没有持久性：假设你 ...

本文回顾了 Shaojie Bai、J. Zico Kolter 和 Vladlen Koltun 撰写的论文：An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling。 在 TCN 之前，我们经常将 LSTM 和 GRU 等 RNN ...

变压器 是一种机器学习模型，专门处理和解释顺序数据，使其成为自然语言处理任务的最佳选择。为了更好地了解机器学习 Transformer 是什么以及它们如何运行，让我们仔细研究一下 Transformer 模型以及驱动它们的机制。 序列到序列模型 序列到序列模型是 NLP 模型 ...