1. 图像特征提取(CNN) └── 因为:医疗图像具有空间局部性和层次性特征 2. 文本特征提取(BiLSTM) └── 因为:临床报告具有序列性和上下文依赖特征 1. 2. 3. 4. 5. 举例:肺部CT图像中的结节特征提取和对应的临床描述文本处理 CNN: LSTM: B. 特征增强解法 因为关键信息不均匀分布特征,使用: 1. 空间注...
LeNet和AlexNet就是用于处理图像的,比较好理解。 LSTM、BiLSTM、DPCNN处理MNIST相当于把图像转换成时序数据;28*28,可以理解为28个时间点,每个时间点的数据28维;也可以理解为一句话28个词,每个词向量28维。 学习实现CNN-LSTM模型是想用于视频数据处理的,一段视频可以抽样成若干帧图片,每帧图片用CNN提取特征,然后再...
1.首先得到图像的ROI区域,接着对ROI区域进行处理,得到roi_loc。roi_loc和ROI区域进行loc2bbox处理,就得到了bbox。 整个过程中的输出rpn_loc和roi_loc都是输出,但是这些输出是作用在anchor和roi区域框上,才可以得到bbox 需要注意的一点是,训练过程的图像被resize为(600,600),但是预测过程中的图像尺寸是多种多用...
卷积神经网络(CNN):利用不同大小的卷积核提取特征,并通过ReLU激活函数限制特征值为正。 双向长短期记忆网络(BiLSTM):使用BiLSTM架构比较当前帧与前后帧的信息,识别事件的顺序流。 二元分类器:基于时空特征对动作进行分类。 创新点 DWT-CNN-BiLSTM融合模型:提出了一种新的融合模型,通过结合空间和时间特征来提高暴力...
信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 物理应用机器学习 🔥 内容介绍 本文提出了一种基于三角拓扑聚合算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络(TTAO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention)的温度预测模型。该模型利用三角拓扑聚合算法对多头注意力机制进行优化,增强了模型对温度序列中局部和全局特征...
本文基于Python仿真的电能质量扰动信号,进行快速傅里叶变换(FFT)的介绍与数据预处理,最后通过Python实现基于FFT的CNN-BiLSTM-CrossAttention模型对电能质量扰动信号的分类。 部分扰动信号类型波形图如下所示: 模型整体结构 模型整体结构如下所示,一维扰动信号经过FFT变换的频域特征以及信号本身的时域特征分别经过CNN卷积池化操...
然后,我们将提取的特征输入到长短记忆神经网络中。长短记忆神经网络通过门控单元来控制信息的流动,从而处理序列数据。在这一步骤中,我们可以利用LSTM的记忆能力来捕捉输入数据的长期依赖关系。 接下来,我们引入注意力机制来进一步提高分类性能。注意力机制可以使神经网络将注意力集中在关键部分,从而提高分类的准确性。在SSA...
信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 ⛄ 内容介绍 本文提出了一种基于注意力机制的混合CNN-BiLSTM系统模型,如图1所示。该模型由CNN网络、BiLSTM网络、融合层和全连接层4部分构成。该模型的主要思路为:在通道1中,利用BiLSTM网络进行双向全局时间特征的充分提取;同时,在通道2中,利用一维卷积神经网络(one-dimen...
DeepMoji 的结构如图 9 所示,第一层是一个让每个 Word 能够嵌入向量空间的嵌入层,然后用 tanh 激活函数把嵌入维度压缩到[-1,1];第二层和第三层用一个 BiLSTM,每一个方向用 512 个隐层单元;第四层是一个 attention 层,通过 skip-connections 将前面三层的输出拼接,输入到 attention 中;第五层就是一个 sof...
1)本文提出了基于1DCNN-BiLSTM-BiGRU的PQD分类方法,它使用多层次特征提取、时序信息处理策略,有效减少了噪声对分类结果的干扰,从而提高了模型的分类性能和泛化能力。 2)本文所提方法对叠加不同信噪比(20dB、40dB、60dB)噪声的PQD的平均...