基于Attention-ResNet-LSTM 混合神经网络的盾构 掘进速度预测新方法doi:10.3973/j.issn.2096-4498.2023.04.005Tunnel Construction / Suidao Jianshe (Zhong-Yingwen Ban)高昆于思淏许维青张子新
一区top,2022年 Computers and Electronics in Agriculture 分类 题目: “基于 CBAM 注意机制 Resnet50-LSTM 的亲鱼繁殖行为识别” (Du 等, 2022, pp. -) (pdf) “Broodstock breeding behaviour recognition based on Resnet50-LSTM with CBAM attention mechanism” (Du 等, 2022, pp. -) (pdf) 问题: ...
自己搭建的一个训练框架,包含模型有:cnn+rnn+attention: vgg(vgg16,vgg19)+rnn(LSTM, GRU)+attention, resnet(resnet_v2_50,resnet_v2_101,resnet_v2_152)+rnn(LSTM, GRU)+attention, inception_v4+rnn(LSTM, GRU)+attention, inception_resnet_v2+rnn(LSTM, GRU)+attention等。
可以说,Transformer结构继RNN、CNN(以及其一系列变体LSTM、GRU、ResNet、DenseNet等)之后,在Inductive Bias方向上打开了一个新世界的大门。Transformer主要特点:(1)通过Self-Attention,每个词都和所有词计算Attention,因此不论序列中词与词之间的距离有多长,他们之间的最大路径长度都为1,因此可以捕获更长的依赖关系。(2...
锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测是锂离子电池研究的一个重要方向,通过对RUL的准确预测,可以降低锂离子电池出现事故的概率.针对锂离子电池RUL的准确预测,该研究提出一种综合残差神经网络(ResNet)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的优势,并且加入注意力机制(Attention)的锂离子电池RUL预测模型.首先选取能够表现电池寿命的...
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