1.MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测(SE注意力机制); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测, main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价; 5.麻雀...
5.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 Attention(注意力机制):注意力机制用于加强模型对序列中不同位置的重要性的关注。通过计算每个时间步的注意力权重,模型可以自动学习并关注序列中最相关的部分。 程序设计 完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention多变量时间...
为了探索卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制的结合,研究人员提出了SSA-CNN-BILSTM-Attention模型。该模型在Matlab环境中实现,并使用麻雀算法对模型进行优化。这个模型的目标是提高图像分类任务的准确性和性能。 首先,让我们来了解一下卷积神经网络(CNN)。CNN是一种专门用于处理具有网格结构数据的神经网络。它...
文章中提到使用双向的LSTM(Bidirectional LSTM)加上Attention的机制处理文本分类的相关问题,以解决CNN模型不适合学习长距离的语义信息的问题。 1. 网络结构 在Attention BiLSTM网络中,主要由5个部分组成: 输入层(Input layer):指的是输入的句子,对于中文,指的是对句子分好的词; ...
本文提出了一种CNN-BiLSTM-Attention与两种机器学习方法的增强式集成学习方法, 方法流程图如图1所示. 首先进行数据处理, 包括对数据进行缺失值填充, 时间对齐和线性相关分析去重的数据预处理; 基于互信息法的特征选择. 然后分别训练多种深度学习模型...
1.应用于糖尿病预测的CNN‑BiLSTM‑Attention融合模型训练方法,其特征在于,包括 如下步骤: 获得糖尿病数据并进行预处理,构建数据集,将数据集按预设比例划分为训练集和测 试集; 将训练集输入至CNN‑BILSTM‑Attention融合模型中采用Adam算法进行训练,迭代更新 ...
从图中可以看出,相对于以前的文本分类中的BiLSTM模型,BiLSTM+Attention模型的主要区别是在BiLSTM层之后,全连接softmax分类层之前接入了一个叫做Attention Layer的结构,Attention层先计算BiLSTM输出中每个位置词语的权重,然后将所有位置词语的的向量进行加权和作为句子的表示向量,然后进行softmax分类。针对论文Attention-Based...
class BiLSTMAttention(object): def __init__(self, config, wordEmbedding): # 定义模型的输入 self.inputX = tf.placeholder(tf.int32, [None, config.sequenceLength], name="inputX") self.inputY = tf.placeholder(tf.int32, [None], name="inputY") self.dropoutKeepProb = tf.placeholder(tf...
缝合起点6: 论文复现—Attention-BiLSTM-CNN 自杀识别 《An attention-based hybrid architecture with explainability for depressive social media text detection in Bangla》,主要介绍了一种基于注意力机制的混合架构,用于检测孟加拉语社交媒体文本中的抑郁内容。以下是论文各部分的概括: 引言(Introduction): 介绍了抑郁...
CNN-BiGRU-Attention代码 预测算法——CNN-GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM-Attention 本文汇总了基于卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)及其变体(如GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM)组合的多种预测算法,深入探讨了这些算法的原理、结构、优缺点以及实际应用场景。此外,本文特别介绍了结合Attention机制的CNN-RNN组合算法Attentio...