1.2.2 CNN-BiLSTM模型 双向LSTM层 重塑层 卷积层 池化层 展平层 密集层 编译模型 1.3 模型训练 训练BiLSTM模型并保存训练历史 训练CNN-BiLSTM模型并保存训练历史 1.4 模型评估 使用测试集评估BiLSTM模型 使用测试集评估CNN-BiLSTM模型 1.5 未来预测 使用BiLSTM模型进行未来预测 使用CNN-BiLSTM模型进行未来预测 1.6...
实验结果表明,CNN-BiLSTM-Attention 模型在所有数据集上都取得了优于传统方法的分类性能。 结论 本文提出的 CNN-BiLSTM-Attention 模型将卷积神经网络、双向长短记忆神经网络和注意力机制相结合,实现了数据分类任务的高精度和鲁棒性。该模型充分利用了不同模型的优势,在多个数据集上取得了优异的性能。未来,我们将继续...
输入时间序列首先会被依次送入BiLSTM1和BiLSTM2,然后将BiLSTM1和BiLSTM2输出特征融合,以此来弥补两次长短时神经网络遗漏的时序信息。将融合特征送入BiLSTM3,随后将三次BiLSTM的输出进行第二次特征融合,原因同上。第二次特征融合的信息将会被送入BiLSTM4中,此模...
模型构建:根据CNN-BiLSTM-Attention模型的结构,使用MATLAB或Python等编程语言构建预测模型。 模型训练:使用准备好的数据集对模型进行训练,调整模型参数以优化预测性能。 结果评估:使用测试集对训练好的模型进行评估,计算预测误差等性能指标。 优化与改进:根据评估结果对模型进行优化和改进,提高预测精度和稳定性。 四、研究...
在深度学习模型框架中较为流行的是卷积神经网络(CNN,Convolutional neural network)和双向长短期记忆网络( BiLSTM,Bi-directional Long Short-Term Memory)。该项目的主要模型框架也是基于CNN和BiLSTM结合。 ##CNN简介 CNN刚开始是流行处理图像,是由于CNN的一大特性是用局部连接代替了全连接,适用于图像是因为图像的特征...
引入biLSTM:在卷积神经网络的末尾添加一个或多个biLSTM层,以更好地捕捉序列数据中的上下文信息。 优化注意力机制:使用开普勒算法对注意力权重进行优化,以提高模型对输入数据的关注度。 损失函数和优化器:选择合适的损失函数和优化器,如交叉熵损失函数和Adam优化器。
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-dimensionalconvolutionalneuralnetwork,1DCNN)对时序信号沿时间轴正方向进行局部非相关性特征的提取,以获得更多的时间特征,并在注意力...
基于贝叶斯优化卷积双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)回归预测,BO-CNN-BiLSTM/Bayes-CNN-BiLSTM多输入单输出模型。 1.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,方便学习和替换数据。 3.运行环境matlab2020b及以上。
在深度学习十分火热的今天,不时会涌现出各种新型的人工神经网络,想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写(如:DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些?),就已经让人招架不住了。 因此,这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络,也有一些完全不同的怪...
小白一枚,简单介绍一下模型和实验结果,BiLSTM-CRF 模型的数据和代码在GitHub上。 命名实体识别(Named Entity Recognition) 命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)是 NLP 里的一项很基础的任务,就是指从文本中识别出命名性指称项,为关系抽取等任务做铺垫。狭义上,是识别出人名、地名和组织机构名这三类命名实体...