我是靠谱客的博主 丰富雨,最近开发中收集的这篇文章主要介绍暑期实训7.8 DSTP实现+DARNN修改,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

如题,对DARNN还是不死心,我知道错了,明天就研究新的模型。(不是DSTP,再研究个新的)最近将DSTP复现了。

DA-RNN像是Encoder-Decoder的进化版模型,而这个又像是DA-RNN的进化版模型,这个模型不出名,啥资料没有,找到纯属运气。

简而言之,这个模型就是在encoder阶段中,两次attention机制,第一次学习空间特征,第二次学习空间和时间特征一起学习,在decoder阶段中再次学习时间特征。其他 部分和DA-RNN大同小异,也是用lstm实现的。

 

 

 

别人复现的正确率比DA-RNN高好多,可能是我水平的原因,表现的并没有那么好。 

 

我同样按照DA-RNN中对模型的修改改了下DSTP-RNN,并没有对其用差分操作,主要原因是时间不太够的关系。

 

 最好表现有62%的正确率。普遍有55%的正确率

 

 针对DARNN,经过对比了解,GRU比LSTM更容易收敛,学习起来更容易些,将DARNN中的LSTM替换为GRU后训练收敛的的确更快,而且效果略微好一些。

 

 

 

最后

以上就是丰富雨为你收集整理的暑期实训7.8 DSTP实现+DARNN修改的全部内容,希望文章能够帮你解决暑期实训7.8 DSTP实现+DARNN修改所遇到的程序开发问题。

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