本项目旨在开发一种结合了BiLSTM和注意力机制的回归模型。我们将使用TensorFlow框架来实现这一模型,并应用于具体的回归任务中,例如股市走势预测、天气预报等。通过整合BiLSTM的长期依赖捕捉能力和注意力机制的选择性聚焦能力,我们期望能够构建出一个更为精准且鲁棒性强的回归模型。此外,项目还将探讨不同超参数设置对模型...
因此,双向LSTM(BiLSTM)被提出,它同时从序列的两个方向(前向和后向)学习信息,从而提供了更加全面的上下文表示。 尽管BiLSTM在很多任务中已经取得了很好的效果,但在某些应用场景中,模型仍然需要区分输入序列中哪些部分更重要,哪些部分可以忽略。这正是注意力机制(Attention Mechanism)发挥作用的地方。注意力机制允许模型...