总结 这三个结构的理解大多是使用图框进行通俗易懂的理解,至于具体的数学公式就不多赘述了,我需要有一个清晰地认识,至少我用到了LSTM以及Attention,我必须搞明白这是什么样的结构,这些结构在时间尺度上延展,有利于解决带有时序性质的问题。
在多输入单输出预测模型中，要求数据必须是多特征变量和因变量一一对应的形式。以风功率数据集为例，我们将input定义为三个特征变量，output定义为风功率变量。在处理过程中，我们可以通过将LSTM和注意力机制结合起来，以提高模型的准确性。具体来说，对于输入数据集中的每一个时间步，我们需要将其中的三个特征变量输入...
使用rnn,lstm,gru,fasttext,textcnn,dpcnn,rnn-att,lstm-att,兼容huggleface/transformers,以及以transforemrs作为词嵌入模型,后面接入cnn、rnn、attention等等做文本分类。以及各个模型的对比 - Lizhen0628/text_classification
注意力机制atttention结合LSTM做多输入单输出预测模型,要求数据是多特征变量和因变量一一对应,测试数据为风功率数据集,inpit三个特征变量,output风功率变量,直接替换同类型的多输入单输出数据就可以跑通 程序语言是matlab,需求最低版本为2021及以上。 程序可以出真实值和预测值对比图,线性拟合图。 PS:以下效果图为测试...