做微信小程序哪个网站好,百度广告点击一次多少钱,昆明seo推广公司,我的网址注册【LSTM结合Transformer】的研究方向探索了如何利用Transformer模型处理序列数据的能力以及LSTM在捕捉时间序列依赖性方面的优势。这一方向的意义在于通过融合两种模型的特点#xff0c;提高了对复杂时空数据的预测准确性#xff0c;尤其是在智能电网攻击检测、多变量时间序列…【LSTM结合Transformer】的研究方向探索了如何利用Transformer模型处理序列数据的能力以及LSTM在捕捉时间序列依赖性方面的优势。这一方向的意义在于通过融合两种模型的特点提高了对复杂时空数据的预测准确性尤其是在智能电网攻击检测、多变量时间序列预测和时空预测等领域。研究结果表明这种混合模型能够有效地捕捉数据中的时空特征增强了模型对长期依赖关系的学习能力并在多个数据集上实现了性能上的提升。近年来无数的研究者们对LSTM结合Transformer这个领域的进行了大量研究并产出了大量的学术成果。 这种策略结合了两者的优势在各种序列分析任务中实现了更精确的预测、更好的性能表现、更高的训练效率。比如登上Nature子刊的最新混合架构以及精度高达95.65%的BiLSTM-Transformer。 为了帮助大家全面掌握【LSTM结合Transformer】的方法并寻找创新点本文总结了最近两年【LSTM结合Transformer】相关的16篇前沿研究成果这些论文、来源、论文的代码都整理好了希望能给各位的学术研究提供新的思路。
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回复“LSTM16”即可全部领取 1、XTM: A Novel Transformer and LSTM-Based Model for Detection and Localization of Formally Verified FDI Attack in Smart Grid
方法
- 该论文提出了一种名为XTM的新型混合深度学习模型用于实时检测和定位智能电网中的虚假数据注入FDI攻击。
- XTM模型结合了变换器Transformer和长短期记忆网络LSTM是首个在该研究领域探索变换器性能的混合深度学习模型。
- 论文首先引入了一种新的阈值选择方案以检测FDI的存在取代了传统的坏数据检测BDD算法。
- 接着使用多标签分类方法定位攻击的确切入侵点。
- 为了操纵数据集使用了基于正式验证的约束满足攻击向量模型。
- 在IEEE-14总线系统中考虑了电力系统的时序特性使用小时和分钟级的传感器数据来训练和评估所提出的模型实现了接近100%的检测准确率。
- 还评估了位置检测模块的行准确率RACC对于小时和分钟级数据集值分别为92.99%和99.99%。 创新点
- 混合模型架构XTM是首个将变换器和LSTM结合用于FDI攻击检测的模型利用了变换器在处理序列数据方面的优势。
- 实时监测与预测XTM能够实时预测传感器测量值独立于系统参数使其能够有效地作为电网入侵时的FDI攻击缓解工具。
- 阈值选择方案提出了一种新的阈值选择方案提高了对FDI攻击存在性的检测准确性取代了传统的BDD方法。
- 多标签分类定位使用多标签分类方法来确定攻击的确切位置这种方法在检测攻击位置方面提供了更高的灵活性和准确性。
- 数据集和攻击向量的公开论文提供了详细的数据集和攻击向量描述并将它们公开在GitHub上促进了研究社区的进一步研究和模型验证。
- 高准确率在IEEE-14总线系统上进行的测试显示XTM模型在检测FDI攻击及其位置方面相比文献中提到的其他深度学习方法展现出了更高的性能。
- 考虑时序特性模型训练和评估考虑了电力系统的小时级和分钟级数据增强了模型对实时数据的适应性和准确性。 2、SwinLSTM: Improving Spatiotemporal Prediction Accuracy using Swin Transformer and LSTM
方法
- 该论文提出了一种新的循环单元SwinLSTM用于提高时空预测的准确性。
- SwinLSTM结合了Swin Transformer模块和简化版的LSTM替代了ConvLSTM中的卷积结构引入自注意力机制。
- 论文构建了一个以SwinLSTM单元为核心的网络架构用于时空预测任务。
- 该架构首先将输入图像分割成一系列图像块然后将这些图像块展平并输入到嵌入层。
- SwinLSTM层接收嵌入后的图像块或前一层Patch Merging或Patch Expanding转换后的隐藏状态并结合前一时间步的细胞和隐藏状态来提取时空表示。
- 最后重建层将时空表示解码生成下一帧。 创新点
- SwinLSTM单元提出了一种新的循环单元有效结合了Swin Transformer的全局空间建模能力和LSTM的时间序列建模能力。
- 自注意力机制使用自注意力机制代替传统的卷积操作以捕获全局空间依赖性这在传统的CNN中是难以实现的。
- 架构设计构建了一个以SwinLSTM单元为核心的预测网络该网络能够同时有效地模拟空间和时间依赖性。
- 无特定技巧SwinLSTM在没有使用特定技巧的情况下超越了现有的最先进方法这表明了其方法的通用性和有效性。
- 跨数据集验证在多个数据集Moving MNIST、Human3.6m、TaxiBJ和KTH上进行了实验验证证明了SwinLSTM的优越性能和泛化能力。
- 性能提升与ConvLSTM相比SwinLSTM在预测精度上表现出显著提升这强调了学习全局空间依赖性对于捕获时空依赖性的重要性。 需要的同学扫码添加我
回复“LSTM16”即可全部领取 3、TCLN: A Transformer-based Conv-LSTM network for multivariate time series forecasting
方法
- 该论文提出了一种基于Transformer、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的新型模型用于解决多变量时间序列预测(MTSF)问题
- 模型首先通过提出的多核CNN模块提取空间特征向量
- 然后通过包含Transformer编码器层和LSTM网络的编码器层来充分提取时间信息同时获得潜在的时空相关性
- 为了提取更多的特征信息模型堆叠了多个编码器层。
- 最后输出通过由ReLU激活函数和线性层组成的解码器层进行解码。
- 为了提高模型的鲁棒性还集成了一个自回归模型。 创新点
- 多核CNN模块与传统卷积层相比多核CNN模块具有更深的感受野能够提取变量间的更多空间信息。
- 编码器层的结合Transformer编码器层与LSTM网络的结合不仅能够处理长序列输入还能从输入顺序的角度有效获取时间信息。
- 堆叠编码器层通过堆叠多个编码器层模型能够更充分地提取特征信息。
- 自回归模型集成自回归模型的加入增强了模型对目标变量过去序列线性相关的提取能力提升了预测精度。
- 多变量时间序列预测模型针对多变量时间序列预测任务进行了特别设计能够处理复杂的非线性关系和长期依赖问题。
- 多数据集验证在包括经济、气候、能源和工业产品产量的四个数据集上验证了模型性能证明了模型的泛化能力。
- 长时域预测能力模型在长时域预测任务上表现出色能够满足实际应用中对长期预测的需求。 需要的同学扫码添加我
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