代码实现思路是参考transformer的多头注意力机制实现的,多头可以通过一次矩阵乘法完成,只需要线性变换层即可,也能够使得模型训练的参数变多,使得注意力机制更有效,但是注意力机制并不会记录时序信息,因此在NLP实际使用中还会加入位置编码 代码实现 import torch import torch.nn as nn import math import torch.nn.functio...
mp2 = nn.Sequential(nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=1, padding=0), Permute()) lstm1 = nn.Sequential(nn.LSTM(10,512, num_layers=1, batch_first=True, bidirectional=True), SelectItem(0), nn.Dropout(0.3)) # am = AttentionLayer(FullAttention(False, 1, attention_dropout=0.1, output...
总之,基于注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络(CNN-LSTM-attention)是一种有效的方法,用于数据分类任务。它充分利用了CNN和LSTM在空间和时间建模方面的优势,并通过注意力机制来提高分类的准确性。未来,我们可以进一步研究和改进这种方法,以适用于更多的数据分类任务。 ⛄ 部分代码 function drawPath(path,G,...
本文基于这一机制改进 CNN 联合 LSTM 的体系结构,通过注意力机制处理被现有结构忽略的短序列特征的重要度差异,提取显著细粒度特征,同时便于LSTM更有效地捕捉时 间依赖性。 针对CNN 联合 LSTM 时,忽略短期特征重要度而导致的重要特征丢失、长期时序规律挖掘有待优化等问题,本文提出基于注意力机制的 CNN-LSTM 预测模型。
基于时间卷积网络-双向长短期记忆网络结合多头注意力机制TCN-BILSTM-multihead-Attention多维时序预测,多变量输入模型。matlab代码 MATLAB机器学习深度学习 270 0 基于时间注意力机制TPA-Attention结合长短期记忆网络LSTM回归预测,LSTM-Attention回归预测,多输入单输出模型。,多输入单输出模型。 MATLAB机器学习深度学习 3142...
综上所述,本文介绍了一种基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测算法流程。该模型在风电功率预测方面具有较高的准确性和稳定性,有望在实际应用中发挥重要作用。 📣 部分代码 %% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear %...
针对时序数据特征，提出一种基于注意力机制的卷积神经网络（CNN ）联合长短期记忆网络（LSTM ）的神经网络预测模型，融合粗细粒度特征实现准确的时间序列预测。该模型由两部分构成：基于注意力机制的CNN ，在标准CNN 网络上增加注意力分支，以抽取重要细粒度特征；后端为LSTM ，由细粒度特征抽取潜藏时序规律的粗粒度特征...
然而,在处理序列数据时,例如视频帧序列或文本序列,仅使用CNN可能不足以捕捉到数据中的长期依赖关系。为了弥补这一不足,可以将CNN与长短时记忆网络(LSTM)结合使用,特别是使用具有记忆功能的双向LSTM(BiLSTM),这样可以从序列的前后两个方向上捕捉信息。 此外,注意力机制近年来成为了处理序列数据的关键技术之一,它能够...
而基于注意力机制的CNN-LSTM模型正是近年来被广泛应用于股价趋势预测领域的一种有效工具。本文将介绍CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)的基本原理,并阐述注意力机制对于股价预测的重要性和应用。随后,本文将说明如何构建基于注意力机制的CNN-LSTM模型,并通过一个实例来展示其在股价趋势预测中的应用效果及优势。
基于注意力机制的CNN-LSTM模型股价趋势预测 近年来,随着人工智能和深度学习的发展,预测股价趋势已成为金融领域的热门研究方向。而基于注意力机制的CNN-LSTM模型正是近年来被广泛应用于股价趋势预测领域的一种有效工具。本文将介绍CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)的基本原理,并阐述注意力机制对于股价预测的重要...