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lstm神经网络特点？ lstm神经网络如何对加速度进行误差补偿？

时间：2024-05-09 11:05 编辑：人气：

一、lstm神经网络特点？

适合序列图像，可以通过rnn的语义相关性，进而更新神经元参数。

二、lstm神经网络如何对加速度进行误差补偿？

istm神经网络主要通过结合函数本身的曲线的特点对加速度进行误差补偿。

加速度计受其零偏、温度等影响明显，直接影响导航系统的精度，需要研究补偿方法，提高加速度计的测量精度。鉴于神经网络具有高效的曲线拟合功能和优越的逼近复杂非线性函数的特点，提出了基于BP神经网络的加速度计误差补偿方法。仿真结果表明，经BP神经网络补偿后，加速度计误差补偿后的输出能良好地逼近其期望输出，输出最大误差的绝对值由0．4575g减少到0．07014g，误差降低了一个数量级，很好地抑制了加速度计的误差，提高了加速度计的精度。

三、lstm提出时间？

ARIMA模型于1982年提出，是时间序列预测分析方法之一。

四、lstm是什么？

答:lstm是长短期记忆网络英文缩写（英文:Long Short-Term Memory）。

长短期记忆网络是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。

在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。

五、lstm原理？

可以先来看一下什么是RNN？

1.1 RNN原理，一般来说，RNN的输入和输出都是一个序列，分别记为和，同时的取值不仅与有关还与序列中更早的输入有关(序列中的第t个元素我们叫做序列在time_step=t时的取值)。1.2 LSTM原理，LSTM是一种特殊的RNN，主要通过三个门控逻辑实现(遗忘、输入、输出)。它的提出就是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。

六、lstm评价指标？

优点：

在序列建模问题上有一定优势，具有长时记忆功能。实现起来简单。

解决了长序列训练过程中存在的梯度消失和梯度爆炸的问题。

缺点：

并行处理上存在劣势。与一些最新的网络相对效果一般

使用场景

1、CV和语音识别领域

2、NLP中：文本分类、情感分析、文本生成和命名实体识别——目前比较主流的方法就是lstm+CRF

七、lstm的特点？

LSTM是RNN的一个优秀的变种模型，继承了大部分RNN模型的特性，同时解决了梯度反传过程由于逐步缩减而产生的Vanishing Gradient问题。

具体到语言处理任务中，LSTM非常适合用于处理与时间序列高度相关的问题，例如机器翻译、对话生成、编码\解码等。虽然在分类问题上，至今看来以CNN为代表的前馈网络依然有着性能的优势，但是LSTM在长远的更为复杂的任务上的潜力是CNN无法媲美的。

它更真实地表征或模拟了人类行为、逻辑发展和神经组织的认知过程。

八、lstm循环单元结构？

长短时期记忆（LSTM）及门控循环单元（GRU）网络结构

九、lstm的权重怎么调节？

在两层LSTM结构中，或者是BiLSTM结构中，其实不同隐藏层的输出权重应该更有所选择才好，比如用于情感分析的一句话，我今天心情很好，上午去打球了，下午去打游戏了。如果我们采用传统的方法去训练LSTM再分类的话，会发现，这个分类结果可能是中性，当然这和训练集有关，如何减小这种误判断呢。我们就需要在Hidden的时候引入注意力机制，自动调节hidden，忽略对结果不重要的语素。即加大我今天心情很好，减小上午去打球了，采用乘法门来控制，类似于LSTM中的遗忘机制，这里采用sigmoid来激活，控制门大小。