提出了1种基于灰狼优化算法的长短期记忆(long short term memory,LSTM)模型。结合灰狼优化算法全局收敛的优点,将其应用于长短期记忆网络中参数的优化,克服了传统的长短期记忆网络所采用的随时间反向传播(back propagation through tim...提出了1种基于灰狼优化算法的长短期记忆(long short term memory,LSTM)模型。结合灰狼优化算法全局收敛的优点,将其应用于长短期记忆网络中参数的优化,克服了传统的长短期记忆网络所采用的随时间反向传播(back propagation through time,BPTT)算法易于收敛于局部最优的缺点。将所提出的模型应用于时间序列预测,实验结果表明,其性能优于基于BPTT的LSTM。展开更多
在Internet上提供大规模的VoD服务是一项具有挑战性的工作。首先提出一种基于P2P(peer to peer)方法的VoD服务体系PP_VoD,该系统通过在每个节点中开辟一段缓存空间来保存其最近所接收到的数据,以便为后续到达的节点提供服务,最后对该系...在Internet上提供大规模的VoD服务是一项具有挑战性的工作。首先提出一种基于P2P(peer to peer)方法的VoD服务体系PP_VoD,该系统通过在每个节点中开辟一段缓存空间来保存其最近所接收到的数据,以便为后续到达的节点提供服务,最后对该系统中客户端的缓存空间进行了详细的讨论。展开更多
文摘提出了1种基于灰狼优化算法的长短期记忆(long short term memory,LSTM)模型。结合灰狼优化算法全局收敛的优点,将其应用于长短期记忆网络中参数的优化,克服了传统的长短期记忆网络所采用的随时间反向传播(back propagation through time,BPTT)算法易于收敛于局部最优的缺点。将所提出的模型应用于时间序列预测,实验结果表明,其性能优于基于BPTT的LSTM。