天声人語

 一口に記憶といっても色々あるらしい。「モナリザを描いたのはダビンチ」といった類いは一般記憶。これに対してエピソード記憶は、個人的な出来事の記憶だ。自分の生活史の記憶といえる▼精神科医の中井久夫さんの著作によれば、一般記憶がいかに豊富でも、それだけでは「歩く百科事典」に過ぎない。エピソード記憶こそが「人格の芯」を成すという。たとえば青少年の頃のエピソード記憶をよみがえらせることが、認知症の進行を遅らせるのに役立つそうだ▼逆に、新しく覚えなければならないことが一時に殺到して認知症が進む例があるという。老いて子に引き取られ、遠方に引っ越すような場合である。慣れ親しんだ環境との決別に心が沈み、壊れるのだろうか▼記憶の話を想起したのは、民間機関「日本創成会議」の提言を読んだからだ。東京、神奈川、千葉、埼玉に住む高齢者の地方への移住を促そう、と唱えている。1都3県の75歳以上が今後10年で175万人も増え、介護施設が大幅に不足するという深刻な推計が背景にある▼提言は医療や介護面で受け入れ能力のある41地域を挙げている。北海道室蘭市や大分県別府市などだ。首都圏の危機を回避し、「消滅」の瀬戸際にある地方都市への人の流れもできる。名案と見えなくもない▼問題は希望者がどれだけいるかだろう。ケアを受けるために意に反しての移住となれば、大切な自分史の記憶が傷つけられないか。高齢者の心の問題も忘れずに議論してほしい。
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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