短时记忆

作品数：1371被引量：4578H指数：30
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基于多尺度融合和时空特征的网络入侵检测模型被引量：2
《计算机工程与设计》2024年第6期1640-1646,共7页龚星宇 来源 李娜 雷璇 
国家自然科学基金项目(62002285)。
针对入侵检测模型提取特征能力不足,且流量数据中含冗余噪声的问题,提出一种基于多尺度融合和时空特征的ML-PFN入侵检测模型。采用多尺度特征融合技术分别提取数据中浅层特征信息和深层特征信息,使模型学习的特征更加丰富;采用软阈值函...
关键词：入侵检测 冗余噪声 多尺度融合 时空特征 软阈值 注意力机制 长短时记忆 
基于社交媒体文本信息的金融时序预测被引量：2
《计算机工程与设计》2021年第8期2224-2231,共8页李大舟 于沛 高巍 马辉 
辽宁省教育厅科学技术研究基金项目(L2016011);辽宁省教育厅科学研究基金项目(LQ2017008);辽宁省博士启动基金项目(201601196)。
针对传统股票趋势预测模型中忽略社交媒体文本信息对股价变化的影响和时间序列的平稳性处理、长期依赖等问题,提出一种融合社交媒体文本信息和LSTM的股票趋势预测模型(BiTCN-LSTM)。该模型分为情感分析和金融时序预测两部分。情感分析...
关键词：情感分析 双向时间卷积网络 差分运算 长短时记忆 金融时间序列预测 
基于编解码器结构的中文文本摘要被引量：11
《计算机工程与设计》2021年第3期696-702,共7页李大舟 于沛 高巍 马辉 
辽宁省教育厅科学技术研究基金项目(L2016011);辽宁省教育厅科学研究基金项目(LQ2017008);辽宁省博士启动基金项目(201601196)。
传统生成式模型中存在的梯度经过多次传播后,倾向于消失或爆炸,且存在语言理解不充分的性能缺陷,为此提出一种生成式自动文本摘要方法(BiGRUAtten-LSTM)。编码器端将原始文本输入到编码器并结合双向门控循环单元生成固定长度的语义向量...
关键词：生成式文本摘要 编解码器 双向门控循环单元 注意力机制 长短时记忆 集束搜索 
基于神经网络的多注意属性情感分析
《计算机工程与设计》2020年第10期2963-2968,共6页陈闰雪 彭龑 徐莲 
四川省科技厅科技支撑计划基金项目(19ZDYF1078);自贡市重点科技计划基金项目(2018GYCX33)。
针对传统神经网络无法准确捕捉多个目标属性情感特征的问题,提出一种基于神经网络的多注意属性情感分析模型。用双向长短时记忆提取上下文和目标属性之间关联,用位置编码机制捕捉与目标属性相邻词的重要信息,结合位置编码和强注意力机...
关键词：多注意 属性情感分析 神经网络 双向长短时记忆 位置编码 
基于深度双向LSTM网络的说话人识别被引量：6
《计算机工程与设计》2020年第6期1768-1772,共5页王华朋 
2017国家重点研发计划基金项目(2017YFC0821000);2016国家社会科学基金重点基金项目(16AYY015);辽宁省重点研发计划基金项目(2017231006、2017231004);公安部公安理论及软科学基金项目(2017LLYJXJXY040);重庆市高校刑事科学技术重点实验室(西南政法大学)开放基金项目(XKZDSYS2019-Z1);上海市现场物证重点实验室开放课题基金项目(2018XCWZK09)。
为进一步提高说话人识别的准确率,提出一种基于深度双向长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络的说话人识别方法,实现文本无关端到端的说话人身份识别。双向利用语音的序列数据,通过记忆单元,增强上下层之间的联系,提高对语音序...
关键词：长短时记忆 端到端 说话人识别 深度学习 循环神经网络 
基于深度LSTM与双流融合网络的行为识别被引量：3
《计算机工程与设计》2019年第9期2631-2637,共7页马翠红 毛志强 崔金龙 王毅 
国家自然科学基金项目(61171058)
为充分利用视频序列中长时运动特征,提高行为识别准确率,提出一种深度残差长短时记忆(LSTM)双流卷积融合网络结构。以Res-C3D net作为表观短时运动流和长时运动流的基础模型,分别提取表观短时运动信息和长时运动信息,采用乘法交叉流残...
关键词：深度残差 双流卷积网络 长短时记忆 长时动态特征 线性SVM 
基于规则迭代的时间序列特征提取模型被引量：4
《计算机工程与设计》2019年第1期236-240,共5页谭海 陈利军 张军 张鑫 高方方 徐华健 
国家自然科学基金项目(61462004);教育部核技术应用工程研究中心开放基金项目(HJSJYB2016-4);东华理工大学研究生创新专项资金基金项目(DHYC-2016013);国家级大学生创新创业训练计划基金项目(201510405020;201710405025)
针对时间序列分类特征提取困难、提取的特征不明显等问题,提出一种基于普通规则嵌套迭代的时间序列特征提取模型。以常规的序列特征提取规则为基本单元,构建多级迭代规则对时间序列数据进行空间变换产生特征序列集,采用基本的特征提取...
关键词：时间序列 特征提取 规则迭代 序列分类 长短时记忆 
基于双向LSTM模型的文本情感分类被引量：33
《计算机工程与设计》2018年第7期2064-2068,共5页任勉 甘刚 
国家重大科技专项基金项目(2014ZX01032401-001)
为解决文本情感分类研究中传统循环神经网络模型存在梯度消失和爆炸问题,提出一种基于双向长短时记忆循环神经网络模型(Bi-LSTM)。通过双向传播机制获取文本中完整的上下文信息,采用CBOW模型训练词向量,减小词向量间的稀疏度,结合栈式...
关键词：双向长短时记忆循环神经网络 词向量 长短时记忆网络 循环神经网络 文本情感倾向性分析 
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