MATLAB用深度学习长短期记忆 (LSTM) 神经网络对智能手机传感器时间序列数据进行分类

MATLAB用深度学习长短期记忆 (LSTM) 神经网络对智能手机传感器时间序列数据进行分类

原文链接:http://tecdat.cn/?p=26318 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类。 要训练深度神经网络对序列数据的每个时间步进行分类,可以使用 _序列对序列 LSTM 网络_。序列_对_序列 LSTM 网络使您能够对序列数据的每个单独时间...

2022年深度学习在时间序列预测和分类中的研究进展综述(下)

2022年深度学习在时间序列预测和分类中的研究进展综述(下)

正文时间序列表示虽然Transformer 再预测方向上的效果并不好,但在创建有用的时间序列表示方面Transformer还是取得了许多进展。我认为这是时间序列深度学习领域中一个令人印象深刻的新领域,应该进行更深入的探索。5.TS2Vec: Towards Universal Representat...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

1 课时 |
105 人已学 |
免费

深度学习框架TensorFlow入门

24 课时 |
17302 人已学 |
免费

深度学习与自动驾驶

12 课时 |
3062 人已学 |
免费
开发者课程背景图
2022年深度学习在时间序列预测和分类中的研究进展综述(上)

2022年深度学习在时间序列预测和分类中的研究进展综述(上)

前言来源:Deephub Imba时间序列预测的transformers的衰落和时间序列嵌入方法的兴起,还有异常检测、分类也取得了进步。2022年整个领域在几个不同的方面取得了进展,本文将尝试介绍一些在过去一年左右的时间里出现的更有前景和关键的论文,以及Flow Forecast [FF]预测框架。...

2022年深度学习在时间序列预测和分类中的研究进展综述

2022年深度学习在时间序列预测和分类中的研究进展综述

时间序列预测的transformers的衰落和时间序列嵌入方法的兴起,还有异常检测、分类也取得了进步2022年整个领域在几个不同的方面取得了进展,本文将尝试介绍一些在过去一年左右的时间里出现的更有前景和关键的论文,以及Flow Forecast [FF]预测框架。时间序列预测1、Are Transf...

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

产品推荐

社区圈子

智能引擎技术
智能引擎技术
AI Online Serving,阿里巴巴集团搜推广算法与工程技术的大本营,大数据深度学习时代的创新主场。
4027+人已加入
加入
相关电子书
更多
深度学习框架实战-Tensorflow
TensorRT Introduction
端上智能-深度学习模型压缩与加速
立即下载 立即下载 立即下载