基于相关性分析的CNN_Attention_LSTM期货价格预测模型. Contribute to sanshuishou/CNN_Attention_LSTM development by creating an account on GitHub.
Building Time series forecasting models, including the XGboost Regressor, GRU (Gated Recurrent Unit), LSTM (Long Short-Term Memory), CNN (Convolutional Neural Network), CNN-LSTM, and LSTM-Attention. Additionally, hybrid models like GRU-XGBoost and LSTM-Attention-XGBoost for Electricity Demand and ...
链接:https://pan.baidu.com/s/1YkbictcXjAFYiTWGxh7fyA?pwd=2mot 提取码:2mot From: https://github.com/PatientEz/CNN-BiLSTM-Attention-Time-Series-Prediction_Keras算法 学习 人工智能 神经网络 时间序列预测 预测 代码 机器学习 深度学习 时间序列...
lstm_out = Bidirectional(LSTM(lstm_units, return_sequences=True))(x) attention_mul = attention_3d_block(lstm_out) attention_mul = Flatten()(attention_mul) output = Dense(1, activation='sigmoid')(attention_mul) model = Model(inputs=[inputs], outputs=output) return model 进行训练 m = a...
cnn与lstm如何接在一起 cnn结合lstm Github 项目地址:https:///healthDataScience/deep-learning-HAR 传统图像分类中也是采用的手动特征工程,然而随着深度学习的出现,卷积神经网络已经可以较为完美地处理计算机视觉任务。使用 CNN 处理图像不需要任何手动特征工程,网络会一层层自动从最基本的特征组合成更加高级和抽象的...
Transformer 弥补了以上特征提取器的缺点,主要表现在它改进了 RNN 训练速度慢的致命问题,该算法采用 self-attention 机制实现快速并行;此外,Transformer 还可以加深网络深度,不像 CNN 只能将模型添加到 2 至 3 层,这样它能够获取更多全局信息,进而提升模型准确率。 Transformer 结构 首先,我们来看 Transformer 的整体结...
Path-based reasoning approach for knowledge graph completion using CNN-BiLSTM with attention mechanism 出版 Expert Systems With Applications 142 (2020) 112960 代码 github 摘要 知识图谱是构建智能系统(如问答或推荐系统)的宝贵资源。然而,大多数知识图都受到实体间关系缺失的影响。将实体和关系转换到低维空间的...
NLP实战二:Pytorch实现TextRNN 、TextRNN+Attention文本分类 NLP实战三:Pytorch实现FastText文本分类 中文数据集 我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题,已上传至github,文本长度在20到30之间。一共10个类别,每类2万条。 类别:财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。
最近,FaceBook帆布一篇论文:《Convolutional Sequence to Sequence Learning》,提出了完全使用CNN来构成Seq2Seq模型,用于机器翻译,超越了谷歌创造的基于LSTM机器翻译的效果。 1 论文及代码下载地址 论文下载地址:https://arxiv.org/abs/1705.03122 开源代码github地址:https:///facebookresearch/fairseq...
多头注意力(Multi-Head Attention)是Transformer的一种变体,它可以计算多个不同的注意力子空间,从而更好地捕捉序列中的复杂结构。多头注意力可以表示为以下公式: 其中, 表示第 个注意力头, 是注意力头的数量。 是输出权重矩阵。 3.1.3 位置编码 Transformer模型没有使用递归结构,因此需要使用位置编码(Positional Encod...