基于大數(shù)據(jù)的存量用戶指標(biāo)預(yù)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)
【圖文】:
圖 2.1 長短時(shí)記憶模型結(jié)構(gòu)套權(quán)重從輸入訓(xùn)練而得,包括先前時(shí)間的底部。一個(gè)帶入到忘記門,在最右側(cè)每個(gè)黑色節(jié)點(diǎn)與一個(gè)激活函數(shù)相關(guān)聯(lián),,內(nèi)部狀態(tài),并且以數(shù)量 1 為權(quán)重來跨越為恒定誤差傳送帶。是因?yàn)?RNN 轉(zhuǎn)換成超級(jí)長的傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)但由于展開的太長了,誤差需要?dú)w因到離局部最優(yōu)解。LSTM 正是解決了這個(gè)問構(gòu),這使得誤差在傳播過程中,有些可以好無損的直接通過到下一層了,因此收回歸算法或決策樹算法都能夠滿足基本雜的計(jì)費(fèi)規(guī)則,需要采用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
基于大數(shù)據(jù)的存量用戶指標(biāo)預(yù)測系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)
【學(xué)位授予單位】:南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:F626;F274;TP311.13
【相似文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2591065
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