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2003-2020 全部
为您找到包含“Recurrent neural network”的内容共38

江乐,程祥

2017-12-08

Recurrent Neural Network),该算法自动提取了问句中主干、疑问词及其附属成分多粒度的特征向量表示,又利用了多粒度特征间的非线性关系,充分挖掘了问题中利于分类的重要深层特征,其损失函数包括多粒度词

State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876;State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876,

#计算机科学技术#

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詹逸超,张洪刚

2019-12-26

神经网络(convolutional neural network,CNN)提取图像特征,并使用编码器-解码器结构的循环神经网络(recurrent neural network,RNN),将特征翻译

北京邮电大学信息与通信工程学院,北京  100876,北京邮电大学信息与通信工程学院,北京  100876

#计算机科学技术#

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姚亚峰,肖丁

2019-03-29

非等时距加权灰色模型和循环神经网络相结合的TQI预测方法。首先,使用优化后的非等时距加权GM(1,1)模型对TQI的整体变化趋势进行预测;然后,使用循环神经网络(Recurrent Neural

北京邮电大学计算机学院,北京 100876,北京邮电大学计算机学院,北京 100876

#计算机科学技术#

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Liu Qingshan

This paper presents a continuous-time recurrent neural network described by differential equations

2012-09-29

Doctoral Program of Higher Education of China for New Teachers (20090092120026

School of Automation, Southeast University, Nanjing 210096

#Information Science and System Science#

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杨晨,朱新宁,胡铮

2019-08-19

通信行为特征、用户通信的社交对象相关特征,以及用户位置相关特征,并分别利用卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural

北京邮电大学信息与通信工程学院,北京 100876,北京邮电大学信息与通信工程学院,北京 100876,北京邮电大学信息与通信工程学院,北京 100876

#计算机科学技术#

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Shenshen Gu, Jiao Peng

In this paper, we propose a projection based recurrent neural network for solving nonconvex

2015-12-23

Specialized Research Foundation for the Doctoral Program of Higher Education (Grant No.: 20113108120010

School of Mechatronic Engineering and Automation, University of Shanghai, Shanghai 200072,School of Mechatronic Engineering and Automation, University of Shanghai, Shanghai 200072

#Computer Science and Technology#

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王锴烨,许方敏

2019-04-01

在工业领域,机械设备在运行过程中不可避免地会磨损。随着损失的累积,设备发生故障的概率越来越大。因此,如果能够准确预测设备的剩余使用寿命(RUL),就可以及时对设备进行维护,避免设备故障引起的停机时间,大大提高企业的生产效率。独立递归神经网络(IndRNN)作为递归神经网络(RNN)的一种变体,在序列MNIST分类、语言建模等方面均优于传统的递归神经网络,但尚未引起业界的广泛关注。本文旨在利用IndRNN对涡扇发动机的健康退化进行研究,并对其剩余使用寿命(RUL)进行准确预测,这不仅有效地解决了梯度爆炸和消失的问题,而且增加了神经网络的可解释性。在工业实际应用中,它还可以与高频采样传感器匹配,处理较长的时间序列。结果表明,IndRNN在RUL估计方面明显优于传统机器学习方法以及CNN和LSTM等深度学习算法。

北京邮电大学信息与通信工程学院,北京邮电大学信息与通信工程学院

#计算机科学技术#

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陈晨,庄伯金

2015-12-10

随着互联网的飞速发展,信息的传播和增长也越来越快。如何有效的获取民众对相关事件、商品、活动等评价信息并挖掘出一些其中有价值的内容,成为互联网技术的一项研究热点。因此,互联网舆情分析技术应运而生。文本情感分析以判断用户发表信息的情感属性为目标,是舆情分析中的一项关键技术,对了解民众舆论倾向起重要作用。传统的情感分析算法存在特征维度过高、语句中词语时序信息识别不全面等问题。 本文改进了一种基于朴素贝叶斯的支持向量机融合分类算法,利用N元模型优化文档特征向量,有效改善了传统方法中特征维度问题,并加入了短语时序信息。然后,本文实现了一种基于迭代神经网络的语言模型,可有效获得语句的完整时序信息,从而改善了情感分析的准确性

北京邮电大学信息与通信工程学院,北京 100876,北京邮电大学信息与通信工程学院,北京 100876

#信息科学与系统科学#

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单傲,闫丹凤

2019-11-29

多变量时间序列数据在日常生活中分布广泛,并且在很多领域中得到广泛研究。但是其中仍然存在着一些挑战,比如提取时间序列内部的短期和长期依存关系、捕获序列中的多种周期模式。本文提出了聚类卷积递归神经网络来应对其中的种种问题。经过多变量时间序列聚类之后,模型分别使用卷积递归神经网络与展平卷积递归神经网络来提取不同聚类类别之间与类别内部的差异性与相似性,并且组件中同时使用注意力机制和多个卷积层来捕获序列中不同的周期性模式。本文中提出的模型在各种数据集上的效果都取得了显着改善且具有很高的实用性,所有实验结果将在稍后的论文中展示。

国家重点研发项目(2018YFC0831500

国家自然科学基金(61972047

北京邮电大学网络技术研究院,北京 100876,北京邮电大学网络技术研究院,北京 100876

#计算机科学技术#

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闫献龙,李静林

2018-01-22

在应用性能管理系统中,系统未来的负载情况对运维调度有重要的指导意义。在云计算环境下,弹性伸缩计算能力为调整系统规模提供了可能,根据系统将来的负载情况可以提前做出相应的调整:可以在负载加重前扩展好集群,保证服务质量;在负载降低之后若预测一定时间内没有负载加重的情况,则可以及时缩减集群规模,降低企业运营成本。在金融领域,ARIMA模型是常用的时序预测模型,但其应用需要人工介入分析时序的平稳性,调参过程过于复杂。近年来神经网络技术的发展带动了人工更智能技术的发展,本论文设计并测试了ANN、RNN、GRU、LSTM等神经网络的负载预测的效果。实验结果表明LSTM网络预测精准且表现稳定,是系统负载预测的理想模型。

北京邮电大学网络技术研究院,北京 100876,北京邮电大学网络技术研究院,北京 100876

#计算机科学技术#

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