一、问题的提出 （1）近年来大部分交通流预测模型都是针对交通流序列的单步预测建立的，只适用于ITS短期决策问题中，比如说交叉口的信号配时。并不能满足ITS的对于道路拥堵形成时间、路径规划等问题的决策，因此对交通序列做多步预测很有必要。 （2）使用单一的神经网络模型对较长的序列进
本文转自《零基础入门深度学习》系列文章,阅读原文请移步这里 之前我们介绍了循环神经网络以及它的训练算法。我们也介绍了循环神经网络很难训练的原因，这导致了它在实际应用中，很难处理长距离的依赖。在本文中，我们将介绍一种改进之后的循环神经网络：长短时记忆网络(Long Short
上个世纪八十年代中期，D.NormanJ.和Rsmuseen分别提出了认知工程（cognitive engineering）的概念，也有人将其叫做界面科学。认知工程将信息科学与人的认知特性和行为相结合进行研究，主要研究人感知信息进行判断和决策的行为过程，研究旨在揭示人失误的原因、失误本质以及减少失误的措施。人
原创 @ chinakevin 初学所以文章疏漏在所难免 恳请指出 转载请注明来源 与传统的循环神经网络（RNN）相比， 长短时记忆神经网络（LSTM）能有效地缓解梯度消失和梯度爆炸的问题. 我们提到过，梯度消失的根源在于，远距离的依赖关系由于 tanh' 的若干次方趋向于 0 而使模型难以学到，
目录LSTM 长短记忆网络如何训练C参数？1、决定丢弃信息2、确定要更新的信息3、更新细胞状态4、输出信息参考资料 LSTM 长短记忆网络 LSTM 是 RNN 的升级版，应用更广泛。 解决的问题： 增加控制参数C，保留有价值的信息； C 可以看做一个权重列表：[0, 0.1, 0.8, 1] 舍弃，小部分保留，大部分保留
