单站点多变量单步预测问题---基于Bi-LSTM+Attention实现多变量时间序列预测股票价格。 二、实现过程 2.1 读取数据集 df=pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["Date"], index_col=[0]) print(df.shape) print(df.head()) fea_num = len(df.columns) df: 2.2 划分数据集 # 拆分数据集为训练集和测...
这是我的 第349篇原创文章。一、引言构建一个包含 TCN(时序卷积网络)、Bi-LSTM(双向长短期记忆网络)和 Attention(注意力机制)的模型,通常用于处理复杂的时间序列预测任务。以下是一个完整的代码示例,演示…
Bi-LSTM + Attention模型来源于论文Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification。关于Attention的介绍见这篇。 Bi-LSTM + Attention 就是在Bi-LSTM的模型上加入Attention层,在Bi-LSTM中我们会用最后一个时序的输出向量 作为特征向量,然后进行softmax分类。Attention是先...
根据lstm_output和final_state之间的相关性得到context向量和attention权重向量。之后将context向量经过一个全连接层,得到最终的分类结果。 classBiLSTM_Attention(nn.Module):def__init__(self):super(BiLSTM_Attention,self).__init__()self.embedding=nn.Embedding(vocab_size,embedding_dim)self.lstm=nn.LSTM(emb...
采用Word2vec方法构建词向量模型,使用Bi-LSTM+self-Attention(SA-BiLSTM)深度学习模型完成了家庭暴力危机识别任务,并与CNN,RNN(recurrent neural network,循环神经网络),LSTM三个神经网络模型进行了比较.实验结果显示,CNN和LSTM模型表现明显好于RNN,与SA-BiLSTM模型表现相接近;同时,使用self-Attention机制后Bi-LSTM模型...
本文基于具体的实例采用Bi-LSTM+Attention模型进行文本情感分析，详细介绍了实现过程，包含数据准备、文本预处理、模型搭建以及模型训练及评估。首先，读取数据，并将影评情感转为0和1的数值，形成影评和情感的numpy数组。接着，进行数据划分，构建分词器，构建单词索引，将字符串转化成整数索引组成的列表，对...
基于Attention和Bi-LSTM实现视频分类 模型简介 递归神经网络(RNN)常用于序列数据的处理,可建模视频连续多帧的时序信息,在视频分类领域为基础常用方法。该模型采用了双向长短记忆网络(LSTM),将视频的所有帧特征依次编码。与传统方法直接采用LSTM最后一个时刻的输出不同,该模型增加了一个Attention层,每个时刻的隐状态输出都...
本章将介绍使用Bi-LSTM+Attention 模型实现对电影评论的情感倾向性进行分析。使用的深度学习框架是Keras ，后端使用TensorFlow ，编程语言为Python 。3.1 数据分析与预处理 神经网络中输入的所有文本向量组需要有相同的维度，因此需要对文本进行切割。本文首先使用空格对单词进行切割。经统计语料规模为239600，总单词量为...
作者简介:王志晓(1976-),男,博士,副教授,CCF 会员(42177M ),研究方向为大数据技术等㊂基于Bi-LSTM+Attention 公共安全危机识别 王志晓1,2,李卓淳1,闫文耀3(1.西安理工大学计算机科学与工程学院,陕西西安710048;2.陕西省网络计算与安全技术重点实验室,陕西西安710048;3.延安大学西安创新学院,陕西西安710100)摘 ...
本文基于具体的实例采用Bi-LSTM+Attention模型进行文本情感分析。 二、实现过程 2.1 准备数据 读取数据: reviews = pd.read_csv('dataset.csv') print(reviews.head()) 2.2 文本预处理 将影评情感转为0和1的数值,并将影评和情感转化为numpy数组: reviews['sentiment'] = np.where(reviews['sentiment'] == '...