本次开设了基于CNN-LSTM的视频分类与行为识别项目实战课，本次课程经过剪辑后的总时长约为100分钟，各...
模型描述 Matlab实现CNN-LSTM-Attention多变量分类预测 1.data为数据集,格式为excel,12个输入特征,输出四个类别; 2.MainCNN_LSTM_AttentionNC.m为主程序文件,运行即可; 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020b及以上。 4.注意力机制模块: SEBlock(Squeeze-and-Excitation Block)是一种聚焦于通道维度...
一般通过CNN提取图片特征之后(比如VGG的4096输出)降维到RNN的特征维度大小，然后作为unroll RNN的输入X0(...
1.Matlab实现KOA-CNN-LSTM-selfAttention开普勒算法优化卷积长短期记忆神经网络融合自注意力多特征分类预测,多特征输入模型,运行环境Matlab2023b及以上; 2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)结合自注意力机制(selfAttention)分类预测。2023年新算法KOA,MATLAB程序,多行变量特征输入,优化了学习率、...
本文探讨基于CNN-LSTM模型实现多变量时间序列预测的具体步骤与案例，适用于单站点多变量的单步预测问题，以股票价格预测为例。CNN-LSTM结合了卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM），前者擅长提取输入数据的空间特征，后者用于捕捉时序依赖关系，共同应用于具有时空信息的数据处理，如图像序列、视频序列...
硬声是电子发烧友旗下广受电子工程师喜爱的短视频平台,推荐 神经网络CNN,RNN,GAN,LSTM:7. 2-7 神经元实现(二分类逻辑斯蒂回归模型实现视频给您,在硬声你可以学习知识技能、随时展示自己的作品和产品、分享自己的经验或方案、与同行畅快交流,无论你是学生、工程师、
本文档详细介绍了利用MATLAB实现CNN-LSTM-Attention模型来进行多变量时间序列预测的方法,涵盖了数据生成、模型构造、训练以及预测全流程。通过自动生成的时间序列数据集,演示了从原始数据预处理、模型各组成部分的具体编码实现(如attention机制),到最后对模型的效果进行度量及图表表示的所有操作。适合有一定MATLAB编程能力的...
这个MATLAB资源是一份实战指南,它详细地介绍了如何在MATLAB环境中构建和应用一种先进的时间序列预测模型——结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的CNN-LSTM-Attention模型。资源不仅涵盖了数据预处理,如数据生成和标准化,还涉及了模型设计的各个环节,包括网络结构配置、训练过程以及效...
行为识别:生成图像序列中演示的行为的文本描述。 图像描述:生成单个图像的文本描述。 视频描述:生成图像序列的文本描述。 [CNN LSTM]是一类在空间和时间上都具有一定深度的模型,它可以灵活地应用于一系列涉及顺序输入和输出的视觉任务。 2015《用于视觉识别和描述的长期循环卷积网络》https://arxiv.org/abs/1411.4389...
一种基于LSTM和CNN混合模型的文本分类方法 针对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在获取文本中上下文依赖关系方面的不足及深层神经网络在提取文本特征时出现的特征丢失问题,提出一种将长短时记忆... 王海涛,宋文,王辉 - 《小型微型计算机系统》 被引量: 0发表: 2020年 ...