在智能制造迈向5万亿元规模的浪潮中，设备故障导致的年损失占比高达生产总值的5%-8%，传统维护模式难以应对"零停机"需求。本文聚焦工业实战场景，提出一种LSTM...

本文专为深度学习新手打造，从 LSTM 循环神经网络到 GAN 生成对抗网络，精选 10 个保姆级实战项目，覆盖时序预测、文本分析、图像生成等核心场景。每个项目...

针对非合作通信复杂场景下信号调制识别面临的低信噪比鲁棒性差、新型调制格式区分难度大等痛点，本文提出一种融合高阶统计特征、CNN-LSTM混合网络与二叉树层次化分...

当AI需要理解一句话、预测一段趋势、或生成一段音乐时，它面临着一个根本挑战：如何记住过去的信息以理解现在？2017年Transformer横空出世前，有一种神经...

哈喽各位技术小伙伴们！今天给大家带来一篇保姆级实战教程——用MATLAB手把手实现CNN-LSTM混合网络，轻松搞定复杂的信号调制识别问题！亲测有效，从原理到代...

“Transformer 架构可能正把整个行业困在一个局部的瓶颈中，阻碍我们找到真正的智能推理方法”这是该架构的共同发明者之一 Llion Jones 的观点。

在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域，序列数据的建模一直是核心挑战。传统的前馈神经网络无法有效捕捉序列数据中的时序依赖关系，而循环神经网络（Recurr...

简单的来说，LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络架构，专门用于解决传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失问题。它通过引入单元（cell）和遗忘门、...

在深度学习领域，循环神经网络（RNN）因其独特的时序处理能力而备受关注。这种网络结构通过引入循环连接，使得神经元输出可以作为下一个时间步的输入，从而实现对序列数...

作者介绍：崔鹏，计算机学博士，专注 AI 与大数据管理领域研究，拥有十五年数据库、操作系统及存储领域实战经验，兼具 ORACLE OCM、MySQL OCP 等...

时间序列异常检测是金融监控、网络安全防护、工业制造控制以及物联网系统监测等领域的核心技术问题。本文研究了一种结合深度学习LSTM自编码器与KMeans聚类算法的...

语法: tesseract [tif文件名字] [生成文件名(一般情况与tif名字一样注意没有后缀)] -l [语言库] --psm [psm值] lstmbo...

tesseract ocr训练需要输入很多指令而且不了解指令前提下很难训练甚至训练不起来，由于对于入门的小白或者想刚入门想要完成训练任务就很困难，为了解决训练困...

在数据科学领域，时间序列分析作为揭示数据动态规律的核心技术，正经历从传统统计方法向智能算法的深度演进。回顾拓端数据部落为某能源集团完成的咨询项目，我们曾通过构建...

原文链接：https://tecdat.cn/?p=42590 分析师：Shenyan Li

早在 2003 年，AI 先驱、LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 就提出过一种名为「哥德尔机（Gödel Machine）」的构想——它使用...

本文融合了多种技术，其中 LSTM（长短期记忆网络）和 GARCH（广义自回归条件异方差）模型尤为关键。LSTM 在处理时间序列数据方面独具优势，能够捕捉长期依...

model=model_lstm(window+1,8)history=model.fit(X_trainw,y_traiplt.plot(history.hi...

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...