4. Transformer 它是一个seq2seq的模型 它也可以看成是由encoder和decoder组成,但它不是RNN 它完全基于attention机制和全连接层等 在大型数据集上,相比RNN有更高的准确率 主要的特点: Self-attention:充分挖掘序列信息 归一化点积:抵消特征向量维度的影响,维度过高导致softmax的梯度很小,除了一个dk可以增加梯度 多...
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA) - 知乎 (zhihu.com) 前言 本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),介绍一种多特征变量序列预测模型CNN-LSTM-Attention,以提高时间序列数据的预测性能。该数据集一共有天气、温度、湿度、气压、风速等九个变量,通过滑动窗口制作数据集,利用多变量来预测风速。 LSTF(Lo...
#attentionB, attended_encodingB = self.calculate_attention(combinedA, combinedB) # 多头attention,来自transformer模型中 self_attentionA, attentionA = self.self_attention(combinedB, combinedA, combinedA) self_attentionB, attentionB = self.self_attention(combinedA, combinedB, combinedB) combinedA = ...
在训练CNN-attention模型时,我们需要使用适当的损失函数和优化器来最小化分类误差。 在测试CNN-attention模型时,我们需要注意权重的可解释性和模型的泛化能力。 总之,CNN-attention模型是一种基于注意力机制的卷积神经网络,它可以有效地增强模型的分类能力,特别是在处理复杂的图像和语音数据时。通过合理地设计模型结构和...
将CNN/TCN/LSTM/BiGRU-Attention四种多变量回归模型打包到全家桶中,方便大家选择最适合自己数据的模型!日后也会推出其他算法结合注意力机制的模型,如BiTCN-Attention等等,但肯定是会上涨的!所以需要创新或对比的小伙伴请早下手早超生!! 数据介绍 本期采用的数据是经典的回归预测数据集,是为了方便大家替换自己的数据集...
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。
CNN-GRU-Attention模型结合了卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和注意力机制(Attention)来进行时间序列数据的回归预测。CNN用于提取时间序列的局部特征,GRU用于捕获时间序列的长期依赖关系,而注意力机制则用于在预测时强调重要的时间步。 3.1 CNN(卷积神经网络)部分 ...
CNN-GRU-Attention模型结合了卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和注意力机制(Attention)来进行时间序列数据的回归预测。CNN用于提取时间序列的局部特征,GRU用于捕获时间序列的长期依赖关系,而注意力机制则用于在预测时强调重要的时间步。 3.1 CNN(卷积神经网络)部分 ...
本研究通过CNN+LSTM+Attention模型提高新闻文本分类的精确性的案例,结合Attention+CNN+BiLSTM锂离子电池健康、寿命预测的代码数据,深入探讨 Python 在不同领域的应用以及深度学习技术在数据处理和预测中的强大潜力,为推动相关领域的发展提供有益的参考和借鉴。
CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相关的历史信息。具体来说,模型的流程如下: ...