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Time-RNNs:时间LSTM的Pytorch实现,如“下一步做什么”中所示
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2021-04-02
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时间神经网络 Time-LSTM的Pytorch实现,如“下一步:通过Time-LSTM为用户行为建模”所示,Time-GRU的实现,如“系统跟踪重构的新递归网络方法”中所示。 时间门的添加也可以推广到其他递归神经网络。 在性能方面,所有具有时间定性(时间RNN)的RNN都比具有时间定性的RNN(标准RNN)获得更好的结果。 以下是时间LSTM 1,时间LSTM 2,时间GRU,GRU和LSTM在预测在汽车上运行的Blackberry QNX系统的输出轨迹时的训练精度与时期的示例。
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Time-RNNs-main.zip (6个子文件)
Time-RNNs-main
accuracy_convergence.png 29KB
README.md 762B
config.py 300B
Time_LSTM_2.py 6KB
Time_LSTM_1.py 5KB
Time_GRU.py 3KB
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王奥雷
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