序列的计算 (图解

本文介绍了序列计算的问题,详细阐述了状态转移方程的推导过程,分为两种情况进行了分析,并最终得出状态转移方程的简化形式。此外,还提及了代码实现虽然简洁,但推导过程较为复杂。

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1.前言

被初一巨佬吊打

2.题解

1.状态转移方程

dp[i][j]=dp[i−1][j]∗(i−j)+dp[i−1][j]∗(j+1)dp[i][j] = dp[i - 1][j] * (i - j) + dp[i - 1][j] * (j + 1)dp[i][j]=dp[i1][j](ij)+dp[i1][j](j+1)

2.推导

分两种情况

①:

②:

综上所述:
dp[i+1][j]=dp[i][j]∗(j+1)+dp[i][j−1]∗(i−j+1)dp[i + 1][j] = dp[i][j] * (j + 1) + dp[i][j - 1] * (i - j + 1)dp[i+1][j]=

### LSTM 时间序列预测模型图解 #### 1. LSTM单元结构解析 LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊的RNN架构,旨在解决长期依赖问题。其核心在于通过门控机制来控制信息流。具体来说,LSTM具有三个主要组成部分:遗忘门、输入门以及输出门。 - **遗忘门**决定了哪些信息应该被丢弃。它会读取前一时刻的状态$h_{t-1}$和当前输入$x_t$并计算一个介于0到1之间的值向量$f_t$。如果某个元素接近于0,则意味着对应的记忆会被清除;反之则保留下来[^2]。 - **输入门**负责更新状态$c_t$中的新信息部分。这一过程分为两步完成——先由sigmoid函数决定要加入的信息比例$i_t$,再经tanh激活得到候选数值$\tilde{c}_t$。最终二者相乘即为实际新增加的内容。 - **输出门**用于确定本层对外界展示的结果是多少。同样地,这里也涉及到两个操作:一是利用sigmoid判断哪一部分可以作为外部可见特征$o_t$;二是基于$tanh(c_t)$获取可能呈现的数据形式。最后两者相乘便构成了本次迭代产生的隐藏态$h_t$。 ```mermaid graph LR; A[xt,ht-1] --> B(Forget Gate); C[ct-1] -.f.*-> D[Candidate Memory]; E[i] --> F(Input Gate); G[o] --> H(Output Gate); I[tanh(ct)] --> J(ht); subgraph LSTM Cell direction TB B --> K(f .* ct-1); F --> M(i .* ~ct~); N[K + M] --> O(New Ct); H --> P(o .* tanh(O)); end style LSTM Cell fill:#bbdefb,stroke:#1976d2,stroke-width:4px ``` #### 2. 应用场景下的工作流程 当应用于时间序列预测任务时,LSTM能够接收连续多个时间节点上的观测数据,并据此推测未来某一时点的具体情况。例如,在股票价格走势预估中,模型可以根据过去几天甚至几周内的收盘价变动趋势来进行下一步的价格区间估计[^1]。 对于那些存在显著周期特性的序列而言,像电力消耗随季节变化而波动这样的例子,采用专门设计过的变体如LSTNet可能会取得更好的拟合精度。这类改进版本不仅考虑到了历史记录本身的影响因素,还融入了额外维度的知识辅助建模过程,从而提高了整体性能表现。 而对于缺乏明显规律可循的情况,TPA-LSTM凭借优化后的注意力分配策略展现出独特优势。该算法允许神经元更加灵活地聚焦于最具代表性和影响力的要素之上,即使面对复杂多变的历史背景亦能保持较高的准确性。
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