Littérature scientifique sur le sujet « LSTM ALGORITHM »
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Articles de revues sur le sujet "LSTM ALGORITHM"
Liang, Bushun, Siye Wang, Yeqin Huang, Yiling Liu et Linpeng Ma. « F-LSTM : FPGA-Based Heterogeneous Computing Framework for Deploying LSTM-Based Algorithms ». Electronics 12, no 5 (26 février 2023) : 1139. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12051139.
Texte intégralHong, Juan, et Wende Tian. « Prediction in Catalytic Cracking Process Based on Swarm Intelligence Algorithm Optimization of LSTM ». Processes 11, no 5 (11 mai 2023) : 1454. http://dx.doi.org/10.3390/pr11051454.
Texte intégralKhataei Maragheh, Hamed, Farhad Soleimanian Gharehchopogh, Kambiz Majidzadeh et Amin Babazadeh Sangar. « A New Hybrid Based on Long Short-Term Memory Network with Spotted Hyena Optimization Algorithm for Multi-Label Text Classification ». Mathematics 10, no 3 (2 février 2022) : 488. http://dx.doi.org/10.3390/math10030488.
Texte intégralAlamri, Nawaf Mohammad H., Michael Packianather et Samuel Bigot. « Optimizing the Parameters of Long Short-Term Memory Networks Using the Bees Algorithm ». Applied Sciences 13, no 4 (16 février 2023) : 2536. http://dx.doi.org/10.3390/app13042536.
Texte intégralAbubaker, Shaikh Shoieb, et Syed Rouf Farid. « Stock Market Prediction Using LSTM ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 4 (30 avril 2022) : 3178–84. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.42039.
Texte intégralFang, Wei, Jinguang Jiang, Shuangqiu Lu, Yilin Gong, Yifeng Tao, Yanan Tang, Peihui Yan, Haiyong Luo et Jingnan Liu. « A LSTM Algorithm Estimating Pseudo Measurements for Aiding INS during GNSS Signal Outages ». Remote Sensing 12, no 2 (10 janvier 2020) : 256. http://dx.doi.org/10.3390/rs12020256.
Texte intégralLi, Hailin, Zhizhou Zhao et Xue Du. « Research and Application of Deformation Prediction Model for Deep Foundation Pit Based on LSTM ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (6 juillet 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9407999.
Texte intégralQin, Wanting, Jun Tang, Cong Lu et Songyang Lao. « Trajectory prediction based on long short-term memory network and Kalman filter using hurricanes as an example ». Computational Geosciences 25, no 3 (5 mars 2021) : 1005–23. http://dx.doi.org/10.1007/s10596-021-10037-2.
Texte intégralUlum, Dinar Syahid Nur, et Abba Suganda Girsang. « Hyperparameter Optimization of Long-Short Term Memory using Symbiotic Organism Search for Stock Prediction ». International Journal of Innovative Research and Scientific Studies 5, no 2 (29 avril 2022) : 121–33. http://dx.doi.org/10.53894/ijirss.v5i2.415.
Texte intégralChen, Wantong, Hailong Wu et Shiyu Ren. « CM-LSTM Based Spectrum Sensing ». Sensors 22, no 6 (16 mars 2022) : 2286. http://dx.doi.org/10.3390/s22062286.
Texte intégralThèses sur le sujet "LSTM ALGORITHM"
Paschou, Michail. « ASIC implementation of LSTM neural network algorithm ». Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-254290.
Texte intégralLSTM neurala nätverk har använts för taligenkänning, bildigenkänning och andra artificiella intelligensapplikationer i många år. De flesta applikationer utför LSTM-algoritmen och de nödvändiga beräkningarna i digitala moln. Offline lösningar inkluderar användningen av FPGA och GPU men de mest lovande lösningarna inkluderar ASIC-acceleratorer utformade för endast dettaändamål. Denna rapport presenterar en ASIC-design som kan utföra multipla iterationer av LSTM-algoritmen på en enkelriktad neural nätverksarkitetur utan peepholes. Den föreslagna designed ger aritmetrisk nivå-parallellismalternativ som block som är instansierat baserat på parametrar. Designens inre konstruktion implementerar pipelinerade, parallella, eller seriella lösningar beroende på vilket anternativ som är optimalt till alla fall. Konsekvenserna för dessa beslut diskuteras i detalj i rapporten. Designprocessen beskrivs i detalj och utvärderingen av designen presenteras också för att mäta noggrannheten och felmarginal i designutgången. Resultatet av arbetet från denna rapport är en fullständig syntetiserbar ASIC design som har implementerat ett LSTM-lager, ett fullständigt anslutet lager och ett Softmax-lager som kan utföra klassificering av data baserat på tränade viktmatriser och biasvektorer. Designen använder huvudsakligen 16bitars fast flytpunktsformat med 5 heltal och 11 fraktions bitar men ökade precisionsrepresentationer används i vissa block för att minska felmarginal. Till detta har även en verifieringsmiljö utformats som kan utföra simuleringar, utvärdera designresultatet genom att jämföra det med resultatet som produceras från att utföra samma operationer med 64-bitars flytpunktsprecision på en SystemVerilog testbänk och mäta uppstådda felmarginal. Resultaten avseende noggrannheten och designutgångens felmarginal presenteras i denna rapport.Designen gick genom Logisk och Fysisk syntes och framgångsrikt resulterade i en funktionell nätlista för varje testad konfiguration. Timing, area och effektmätningar på den genererade nätlistorna av olika konfigurationer av designen visar konsistens och rapporteras i denna rapport.
Shaif, Ayad. « Predictive Maintenance in Smart Agriculture Using Machine Learning : A Novel Algorithm for Drift Fault Detection in Hydroponic Sensors ». Thesis, Mittuniversitetet, Institutionen för informationssystem och –teknologi, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:miun:diva-42270.
Texte intégralMalina, Ondřej. « Detekce začátku a konce komplexu QRS s využitím hlubokého učení ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2021. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-442595.
Texte intégralOlsson, Charlie, et David Hurtig. « An approach to evaluate machine learning algorithms for appliance classification ». Thesis, Malmö universitet, Fakulteten för teknik och samhälle (TS), 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mau:diva-20217.
Texte intégralFreberg, Daniel. « Evaluating Statistical MachineLearning and Deep Learning Algorithms for Anomaly Detection in Chat Messages ». Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-235957.
Texte intégralAtt automatiskt kunna upptäcka anomalier i text har stora implikationer för företag och myndigheter som övervakar olika sorters kommunikation. I detta examensarbete utvärderas tre olika maskininlärningsalgoritmer för chattmeddelandeklassifikation i ett marknadsövervakningsystem. Naive Bayes och Support Vector Machine tillhör båda den statistiska klassen av maskininlärningsalgoritmer som utvärderas i studien och bådar kräver selektion av vilka särdrag i texten som ska användas i algoritmen. Ett sekundärt mål med studien är således att hitta en passande selektionsteknik för att de statistiska algoritmerna ska prestera så bra som möjligt. Long Short-Term Memory Network är djupinlärningsalgoritmen som utvärderas i studien. Istället för att använda en selektionsteknik kommer djupinlärningsalgoritmen nyttja ordvektorer för att representera text. Resultaten visar att alla utvärderade algoritmer kan nå hög prestanda för ändamålet, i synnerhet Naive Bayes tillsammans med termfrekvensselektion.
Almqvist, Olof. « A comparative study between algorithms for time series forecasting on customer prediction : An investigation into the performance of ARIMA, RNN, LSTM, TCN and HMM ». Thesis, Högskolan i Skövde, Institutionen för informationsteknologi, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:his:diva-16974.
Texte intégralBlanco, Martínez Alejandro. « Study and design of classification algorithms for diagnosis and prognosis of failures in wind turbines from SCADA data ». Doctoral thesis, Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya, 2018. http://hdl.handle.net/10803/586097.
Texte intégralNowadays, the preventive maintenance operations of wind farms are supported by Machine Learning techniques to reduce the costs of unplanned downtime. That is why an early fault prediction that works with SCADA data is required. These data need to be processed at different stages described in this thesis, with results published in each of them. In a first phase, the extreme values (Outliers) are cleaned, indicating how they should address in order not to eliminate the information about the faults. In a second step, the different variables are selected by different Feature Selection methods. At the same step, the use of variables transformed by Autoencoders is also compared. In a third, the model is constructed using Supervised and Unsupervised methods, obtaining outstanding results with Self Organizing Maps (SOM) and Deep Learning techniques including ANN and LSTM multi-layer networks.
Actualment les operacions de manteniment preventiu dels parcs eòlics se suporten sobre tècniques de Machine Learning per a reduir els costos de les parades no planificades. Per això es necessita una predicció de fallades amb certa anticipació que funcioni sobre les dades de SCADA. Aquestes dades necessiten ser processades en diferents etapes descrites a aquesta tesi, amb resultats publicats en cadascuna d'elles. En una primera fase es netegen els valors extrems (Outliers), indicant com han de ser tractats per no eliminar la informació sobre les fallades. En una segona, les diferents variables són seleccionades per diversos mètodes de selecció de característiques (Feature Selection). En la mateixa fase, es compara l'ús de variables transformades mitjançant Autoencoders. En una tercera es construeix el model, mitjançant mètodes supervisats i no supervisats, obtenint resultats destacables amb Self Organizing Maps (SOM) i amb tècniques de Deep Learning incloent xarxes ANN i LSTM multicapa.
Arvidsson, Philip, et Tobias Ånhed. « Sequence-to-sequence learning of financial time series in algorithmic trading ». Thesis, Högskolan i Borås, Akademin för bibliotek, information, pedagogik och IT, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hb:diva-12602.
Texte intégralPrediktion av den finansiella marknadens beteende är i stort ett olöst problem. Problemet hartagits an på flera sätt med olika metoder så som binär logik, statistiska uträkningar ochgenetiska algoritmer. I den här uppsatsen kommer problemet undersökas medmaskininlärning, mer specifikt Long Short-Term Memory (LSTM), en variant av rekurrentaneurala nätverk (RNN). Rekurrenta neurala nätverk är en typ av artificiellt neuralt nätverk(ANN), en maskininlärningsalgoritm som ska efterlikna de neurala processerna hos däggdjursnervsystem, specifikt utformat för tidsserier. I uppsatsen undersöks kapaciteten hos ett LSTMatt modellera finansmarknadens beteenden och jämförs den mot ett traditionellt RNN, merspecifikt mäts deras effektivitet på olika vis.
Nitz, Pettersson Hannes, et Samuel Vikström. « VISION-BASED ROBOT CONTROLLER FOR HUMAN-ROBOT INTERACTION USING PREDICTIVE ALGORITHMS ». Thesis, Mälardalens högskola, Akademin för innovation, design och teknik, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mdh:diva-54609.
Texte intégralAlsulami, Khalil Ibrahim D. « Application-Based Network Traffic Generator for Networking AI Model Development ». University of Dayton / OhioLINK, 2021. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=dayton1619387614152354.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "LSTM ALGORITHM"
Minu, R. I., G. Nagarajan, Samarjeet Borah et Debahuti Mishra. « LSTM-RNN-Based Automatic Music Generation Algorithm ». Dans Smart Innovation, Systems and Technologies, 327–39. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-9873-6_30.
Texte intégralSinhmar, Abhinav, Vinamra Malhotra, R. K. Yadav et Manoj Kumar. « Spam Detection Using Genetic Algorithm Optimized LSTM Model ». Dans Computer Networks and Inventive Communication Technologies, 59–72. Singapore : Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-3728-5_5.
Texte intégralWu, Jin, Lei Wang et Yu Wang. « An Improved CNN-LSTM Model Compression Pruning Algorithm ». Dans Advances in Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, 727–36. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-89698-0_75.
Texte intégralLin, Zhaochen, Xinran Zhang et Fenghua He. « A GNN-LSTM-Based Fleet Formation Recognition Algorithm ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 7272–81. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-6613-2_702.
Texte intégralXiao, Tian, Qingliang Long, Lexi Xu, Guanghai Liu, Zixiang Di, Bei Li, Zhaoning Wang, Shiyu Zhou et Fei Xue. « 5G Construction Efficiency Enhancement Based on LSTM Algorithm ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 1089–96. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-9968-0_132.
Texte intégralWang, Kang, Ning Zhang, Kedi Hu et Tongbo Cao. « Multispectral Image Compression Algorithm Based on Sliced Convolutional LSTM ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 424–28. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-0386-1_54.
Texte intégralNinagawa, Chuzo. « Example Source Code of LSTM Neural Network Learning Algorithm ». Dans AI Time Series Control System Modelling, 201–37. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-4594-6_9.
Texte intégralKumar, Neeraj, Ritu Chauhan et Gaurav Dubey. « Forecasting of Stock Price Using LSTM and Prophet Algorithm ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 141–55. Singapore : Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-3067-5_12.
Texte intégralWang, Kang, Ning Zhang, Kedi Hu et Tongbo Cao. « Multispectral Image Compression Algorithm Based on Silced Convolutional LSTM ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 887–91. Singapore : Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-0390-8_112.
Texte intégralCao, Yu, Hongyang Bai, Huaju Liang et Guanyu Zou. « An Integrated Navigation Algorithm Based on LSTM Neural Network ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 3203–12. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-6613-2_311.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "LSTM ALGORITHM"
Pratiwi, Monica, Adhi Dharma Wibawa et Mauridhi Hery Purnomo. « EEG-based Happy and Sad Emotions Classification using LSTM and Bidirectional LSTM ». Dans 2021 3rd International Conference on Electronics Representation and Algorithm (ICERA). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/icera53111.2021.9538698.
Texte intégralHu, Weifei, Feng Tang, Zhenyu Liu et Jianrong Tan. « A New Robot Path Planning Method Based on LSTM Neural Network and Rapidly-Exploring Random Tree Algorithm ». Dans ASME 2021 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2021. http://dx.doi.org/10.1115/detc2021-71234.
Texte intégralAmbrose, Albeena, Vasanthi Sundramoorthy, Dhivya Arjunan, Keertheka Subramanian et Lavanya Nedunchezhiyan. « Sign language recognition using LSTM algorithm ». Dans 24TH TOPICAL CONFERENCE ON RADIO-FREQUENCY POWER IN PLASMAS. AIP Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1063/5.0165366.
Texte intégralLin, Zhaochen, Xinran Zhang, Ning Hao et Fenghua He. « An LSTM-based Fleet Formation Recognition Algorithm ». Dans 2021 40th Chinese Control Conference (CCC). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.23919/ccc52363.2021.9550097.
Texte intégralWijaya, Nurhadi, Yudianingsih, Evrita Lusiana, Sugeng Winardi, Zaidir et Agus Qomaruddin Munir. « LongSpam : Spam Email Detection using LSTM Algorithm ». Dans 2022 Seventh International Conference on Informatics and Computing (ICIC). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icic56845.2022.10007009.
Texte intégralDamaraji, Galih Malela, Adhistya Erna Permanasari, Indriana Hidayah, Michael Stephen Moses Paknahan et Aiie Kusuma Wardhana. « Detecting Pregnancy Risk Type Using LSTM Algorithm ». Dans 2022 4th International Conference on Biomedical Engineering (IBIOMED). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/ibiomed56408.2022.9987932.
Texte intégralRen, Qiankun. « Air quality prediction based on LSTM algorithm ». Dans Sixth International Conference on Electromechanical Control Technology and Transportation (ICECTT 2021), sous la direction de Qingsehng Zeng. SPIE, 2022. http://dx.doi.org/10.1117/12.2624653.
Texte intégralChandramouleesvar, V., M. E. Swetha et P. Visalakshi. « Development of LSTM Model for Fall Prediction Using IMU ». Dans International Research Conference on IOT, Cloud and Data Science. Switzerland : Trans Tech Publications Ltd, 2023. http://dx.doi.org/10.4028/p-stigt6.
Texte intégralLi, Guanlin, Xiao Li, Bei Zhuang, Yueying Li, Shangjing Lin, Ji Ma et Jin Tian. « Shared-bicycle demand forecast using convolutional LSTM network ». Dans 2023 3rd International Conference on Automation Control, Algorithm and Intelligent Bionics (ACAIB 2023), sous la direction de Samir Ladaci et Suresh Kaswan. SPIE, 2023. http://dx.doi.org/10.1117/12.2686548.
Texte intégralMi, Yachao. « Daily temperature prediction exploiting linear regression and LSTM-based model ». Dans International Conference on Computer Vision, Application, and Algorithm (CVAA 2022), sous la direction de Hilal Imane. SPIE, 2023. http://dx.doi.org/10.1117/12.2673698.
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