基于LSTM-CNN-Attention的新闻分类研究 来自万方 作者陈秀明,储天启,王先传摘要 针对传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)以及长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)无法很好的提取文本特征问题,提出了一种基于LSTM-CNN-Att... ...
基于混合模型的新闻文本分类方法研究 文本特征问题提出了一种基于LSTM-CNN-Attention的网络模型.首先在结构上通过Word2vector模型来获得文本的词向量表示,其次利用LSTM网络提取全文的上下文信息,然后将LSTM... 储天启 - 阜阳师范大学 被引量: 0发表: 2023年 ...
基于LSTM-Attention的中文新闻文本分类 蓝雯飞;徐蔚;汪敦志;潘鹏程 【期刊名称】《中南民族大学学报(自然科学版)》 【年(卷),期】2018(037)003 【摘要】经典的LSTM分类模型,一种是利用LSTM最后时刻的输出作为高一级的表示,而另一种是将所有时刻的LSTM输出求平均作为高一级的表示.这两种表示都存在一定的缺陷,第一...
【24年最新算法】[原创]TTAO-CNN-LSTM-Attention分类 基于三角拓扑聚合优化算法(TTAO)优化卷积神经网络(CNN)-长短期记忆网络(LSTM)-注意力机制(Attention)的数据分类预测,Matlab代码,可直接运行,适合小白新手,无需更改代码替换数据集即可运行!数据格式为excel! 三角拓扑聚合优化器(Triangulation Topology Aggregation Opti...
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。
基于LSTM-Attention与CNN混合模型的文本分类方法
1、部分代码 % 数据集 clc clear close all % addpath('./') load('Train.mat') Train.weekend = dummyvar(Train.weekend); Train.month = dummyvar(Train.month); Train = movevars(Train,{'weekend','month'},'After','demandLag'); Train.ts = []; ...
单站点多变量单步预测问题---基于CNN+LSTM+Attention实现多变量时间序列预测股票价格。 二、实现过程 2.1 读取数据集 df=pd.read_csv("data.csv",parse_dates=["Date"],index_col=[0])print(df.shape)print(df.head())fea_num=len(df.columns) df...
CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相关的历史信息。具体来说,模型的流程如下: ...
CNN-LSTM-Attention神经网络时间序列预测代码实战 37:03 LLM跨模态对齐应用实战(结合时序预测) 1:13:53 1-时间序列模型 09:25 2-网络结构与参数定义 07:53 3-构建LSTM模型 06:42 4-训练模型与效果展示 11:16 5-多序列预测结果 11:10 6-股票数据预测 07:15 7-数据预处理 08:04 8-预测结果展示 06:25...