时间序列预测通常需要捕获时间依赖性,而LSTM(长短时记忆网络)是处理时间序列数据的经典深度学习方法之一。结合长短时注意力机制(Long-Short Attention Mechanism)可以增强LSTM的性能,从而实现更精确的预测。本文结合LSTM与长短时注意力机制结合进行时间序列预测。 二、实现过程 2.1 读取数据 核心代码: df = pd.DataFrame...
Attention机制则能够让模型更加关注数据中的重要信息,从而提高预测的准确性和鲁棒性。所以,将LSTM和Attention机制相结合来进行交通流量预测是非常适宜的选择。 一、数据收集与预处理 数据来源 本研究的数据来源于北京市交通管理局的智能交通系统数据库。这个数据库包含了城市中各个主要路段的详细交通数据信息。 我们重点...
Attention机制实现:定义了一个Attention类,用于计算注意力权重和上下文向量。 LSTM模型实现:定义了一个AttentionLSTM类,该类包含LSTM层、Attention层和全连接层。 训练模型:通过梯度下降训练模型。 可视化结果:绘制预测值和实际值的对比图,以及注意力权重的分布图。 Attention机制能够增强LSTM模型的性能,使其在处理长时间依...
理论分析法:从理论上分析SE块和注意力机制与LSTM结合的必要性及优势。 研究结论 所提模型在人体活动识别任务上表现卓越,准确率高达99%,优于传统方法。 多头部LSTM结合注意力机制和SE块,能有效处理复杂数据集,减少计算复杂度。 未来可探索融合其他神经架构、优化模型部署及提升模型可解释性。 Multi-scale Quaternion C...
该模型结合了LSTM(长短期记忆网络)在处理时间序列数据上的记忆能力,以及Attention 机制在捕捉动态场景中目标动态变化特征方面的优势。基于此模型,在动态场景下执行目标跟踪任务,并将该模型的表现与传统目标跟踪算法进行对比,分析不同场景因素对跟踪结果...
实验结果表明,该模型在CMAPSS数据集上实现了最高的预测精度。 创新点 1.结合了CNN、LSTM和Attention机制,提高了数据特征的识别能力。 2.通过引入注意力机制,能够更有效地捕捉长期依赖性和非相邻数据之间的关联。 3.在多个数据集上进行了实验验证,展示了模型的高可靠性和准确性。
其实,attention的效果或者说Transformer的效果是和数据量的多少有关系的,如果是常见的数据量(传统文本任务、几万或者几十万数据量)那么attention的效果不会比LSTM强,甚至可能不如LSTM,但是如果数据量是大语言模型那种的用亿为单位的话,那么attention是一定优于LSTM的,这是有大量实验结果验证的。
Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 jupyter notebook代码均在textClassifier仓库中,python代码在NLP-Project中的text_classfier中。 2 数据集 数据集为IMDB 电影影评,总共有三个数据文件,在/data/rawData目录下,包括unlabeledTrainData.tsv,labeledTrainData.tsv,testData.tsv。在...
Attention-LSTM 模型 程序设计 参考资料 致谢 基本介绍 本次运行测试环境MATLAB2020b; 文章针对LSTM 存在的局限性,提出了将Attention机制结合LSTM 神经网络的预测模型。采用多输入单输出回归预测,再将attention 机制与LSTM 结合作为预测模型,使预测模型增强了...
本文尝试将LSTM与Attention机制结合,用于公交行程时间预测,本文提出的Attention⁃LSTM预测模型整体结构如图1所示。 由图1可见,该模型由4个部分组成:输入层负责将预处理后的数据转换成模型可读的形式;多变量LSTM模块负责对包含多种影响因素的输入数...