3.3.1 数据降噪 文中采用Daubiche4小波对信号进行处理,分解层数为4层,阈值函数为软阈值函数,并自适应选取阈值,由于篇幅有限,降噪过程不在此赘述。此节对原始数据均进行相同的降噪处理。 3.3.2 数据归一化 由于原始数据中各个特征的...
这里使用了随机初始化的状态,其维度为[num_layers * num_directions, batch_size, n_hidden],其中num_layers表示LSTM 的层数,默认为 1,num_directions表示LSTM 的方向数,默认为 2(双向)。这里的 1*2 表示单层双向 LSTM。 接着,将输入数据input和初始状态传递给 LSTM 模型self.lstm,得到输出outputs。最后,取 ...
参数包括输入维度config.embed、隐藏层维度config.hidden_size、层数config.num_layers、是否双向、是否批量优先以及dropout率。 self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes):初始化全连接层。 输入大小为双向LSTM输出的特征维度乘以2(因为使用了双向LSTM),输出大小为类别数量config.num_classes...
然后,创建了LSTM模型所需的初始隐藏状态hidden_state和细胞状态cell_state。这里使用了随机初始化的状态,其维度为[num_layers * num_directions, batch_size, n_hidden],其中num_layers表示 LSTM 的层数,默认为 1,num_directions表示 LSTM 的方向数,默认为 2(双向)。这里的 1*2 表示单层双向 LSTM。 接着,将...
(x)# HN: hidden state, CN: cell statereturnoutput,hn# 参数初始化input_size=10# 输入特征维度hidden_size=20# 隐藏层特征维度num_layers=2# LSTM层数# 创建模型实例model=BiLSTMModel(input_size,hidden_size,num_layers)# 假设输入序列input_seq=torch.randn(5,3,input_size)# (seq_len, batch_size...
然后,我们将使用深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)来构建BiLSTM模型。模型的设计需要考虑多个因素,包括输入图像的大小、BiLSTM的层数和隐藏单元数、以及输出层的分类方式等。 接下来,我们将对模型进行训练。在这个过程中,我们需要选择合适的损失函数和优化器,以及设置合适的训练轮数(epoch)和批次大小(batch size)等超...
增加BiLSTM层数和维度数,增加更多的 epoch (注意防止过拟合) 可以改变一维信号堆叠的形状(设置合适的长度和维度) 3 模型评估 3.1 准确率、精确率、召回率、F1 Score 3.2 十分类混淆矩阵: 代码、数据如下:发布于 2024-01-27 20:18・IP 属地湖北
14基于MATLAB的鲸鱼优化VMD参数,以熵值为适应度函数,对VMD参数惩罚因子和层数进行寻优,确定最优值并进行信号分解。程序已调通,可以直接运行。 649 -- 1:08 App 06基于matlab的混淆矩阵,根据预测结果输出混淆矩阵。将自己标签数据带进去即可得到结果,可更改颜色,更改预测的个数,程序已调通可直接运行。 1532 -- 2...
n_layers:lstm的层数。 bidirectional:是否双向 print_every:输出的间隔。 use_cuda:是否使用cuda,默认使用,不用cuda太慢了。 bert_path:预训练模型存放的文件夹。 save_path:模型保存的路径。 配置环境 需要下载transformers和sentencepiece,执行命令: condainstallsentencepiece condainstalltransformers ...
(x)# HN: hidden state, CN: cell statereturnoutput,hn# 参数初始化input_size=10# 输入特征维度hidden_size=20# 隐藏层特征维度num_layers=2# LSTM层数# 创建模型实例model=BiLSTMModel(input_size,hidden_size,num_layers)# 假设输入序列input_seq=torch.randn(5,3,input_size)# (seq_len, batch_size...