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全民入梦觅神迹,我自带神格

∞星问著

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来源:fqxs   主角: 商浩贺进   更新: 2024-04-13 22:36:49

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第3章 复刻

隐地,一个充满危险的地方,一个老人站立其中,却丝毫不害怕,吩咐着身边一位少年,将几个蓝色晶体摆在地上。

晶体之间凭借着一股奇妙力量相互联系,慢慢亮了起来,却泛着墨绿的色泽,紧接着蓝色晶体碎裂,墨绿光芒西射,从中出现了一个少年。

少年名叫方闲,一副十五六岁的模样,似乎刚刚苏醒的样子,揉了揉眼睛,看着这陌生的地方,有点茫然。

方闲看向老人,还未开口说话,一声咆哮从不远处传来,巨大的身躯逐渐出现,信息是通过一个“门结构来进行添加和删除的,这个“门结构被训练用于学习保存或忘记什么信息,在LSTM中这个结构极其重要。

LSTM 有三种类型的门结构:遗忘门、输入门和输出门,三种门都有权重向量和偏置项,并设置了sigmoid函数,随后三种门将结合它们处理信息数据,通过计算向量得到新向量数据信息,以此保证LSTM对信息的更新、传递与分析。

门结构中包含着sigmoid激活函数。

Sigmoid激活函数被用于调节流经网络的值,作用类似于tanh函数,只是sigmoid函数将数值调节到0和1的范围内,而不是将其压缩成-1和1之间的值。

对现存的气温预测模型进行分析后,将以LSTM算法为基础,针对气温数据非平稳性这一点问题,采用EMD方法进行处理,消除时间序列数据上非平稳性的影响,对LSTM算法进行改进,建立EMD-LSTM模型预测,对模型预测效果进行分析评价。

设置sigmoid函数对于数据信息的处理很有帮助,它有助于更新或忘记信息,因为在数学上,0乘以任何数得到的结果都是0,这样处理后该信息将被删除,同样地,任何数乘上1得到的都是其本身,这个信息就会被完美地保存下来。

所以,通过sigmoid函数网络就知道该忘记哪些数据,该保存哪些数据。

为了进行预测,取定时间尺度范围,以2011-2019年为范围,选取9年内3248个数值按照时间顺序排成数据序列,为之后的EMD分解和LSTM预测做好基础。

遗忘门的功能是对信息进行弃或留的判断。

当信息在网络中流通时,LETM依靠遗忘门中一系列的内部运算操作,对数据信息有选择能力,可以选择哪些信息应该被保留。

遗忘门首先要调整内部状态,然后通过自循环连接将其作为输入数据添加到细胞中,从而自适应地遗忘或重置细胞的记忆。

递归神经网络(RNN)是一种可用于预测时间序列的神经网络,RNN的内部状态可以展示动态时序行为,依靠其强大的计算能力可以处理大量数据,应用于对大量气温数据的处理时,RNN由于数据序列过长,会忘记在较长序列中看到的信息内容,会导致网络具有短时记忆,而短时记忆存在的问题在研究气温预测上并非最好的选择,而且凭借内部的记忆,对任意时序的输入序列可以遍历所有序列并进行分析,处理后保存状态在网络中传递。

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