请注意,顺序操作会妨碍并行计算,而任意的序列位置组合之间的路径越短,则能更轻松地学习序列中的远距离依赖关系 [Hochreiter et al., 2001]。 图10.6.1 比较卷积神经网络(填充词元被忽略)、循环神经网络和自注意力三种架构 2.1 CNN 考虑一个卷积核大小为的卷积层。 我们将在后面的章节中提供关于使用卷积神经网络...
在CNN中,卷积层和池化层可以有效地提取图像的特征,而全连接层则可以将这些特征映射到类别上。然而,这种传统的CNN模型并没有考虑到不同特征之间的关联性,因此可能会出现一些分类错误的情况。为了解决这个问题,我们可以引入注意力机制来增强CNN的分类能力。 注意力机制是一种模仿人类视觉注意机制的机制,它可以根据输入的...
基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)分类预测,matlab代码,2020版本及以上。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。 代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZJecmZty CNN-LSTM-Attenti...
通过使模型能够选择性地关注输入数据中最相关的部分,注意力机制显著提升了CNN在图像分类、目标检测和语义分割等复杂任务中的性能。本文将全面介绍CNN中的注意力机制,从基本概念到实际实现,为读者提供深入的理解和实践指导。 CNN中注意力机制的定义 注意力机制在CNN中的应用受到了人类视觉系统的启发。在人类视觉系统中,...
以机器翻译为例,我们使用一个双向的RNN网络计算对于生成第k个输出时,各自为每个输入数据赋予的权重,即注意力。再将注意力作为输入之一,输入到另一个RNN网络当中,进行机器翻译,网络结构如下所示: 注意,有如下几个条件 其实是在翻译的不同阶段(可以理解为时间步)中,将各词对翻译的影响进行权重化,从而造成翻译时有所...
本篇文章对《基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的航空发动机剩余寿命预测》这篇论文里的模型进行复现,作者张加劲。 模型结构 下面是对不含attention层的模型进行实现。 defModel(input_size, num_output): cv1 = nn.Sequential(Permute(), nn.Conv1d(in_channels=input_size, out_channels=10, kernel_size=10, ...
预训练模型是基于序列到序列框架的基于注意力机制的CNN-LSTM模型,其中基于注意力机制的CNN作为编码器,双向LSTM作为解码器。该模型首先利用卷积操作提取原始股票数据的深层特征,然后利用长短期记忆网络挖掘长期时间序列特征,最后采用XGBoost模型进行微调,从而能够充分挖掘多个时期的股票市场信息。我们所提出的基于注意力机制的...
首先,我们使用CNN网络对时间序列数据进行特征提取,利用卷积操作捕捉数据中的局部特征。然后,将提取的特征序列输入到GRU网络中,利用GRU网络对序列数据进行建模,捕捉数据中的长期依赖关系。最后,引入注意力机制,对CNN和GRU网络提取的特征进行加权融合,从而使模型能够自动学习并关注对预测任务最为重要的特征。
我们利用SAO对我们的CNN-BiGRU-SelfAttention时序和空间特征结合-融合多头自注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化。添加图片注释,不超过 140 字(可选) 这篇论文提出了一种新颖的元启发式算法,命名为雪消融优化(Snow Ablation Optimizer,SAO),用于数值优化和工程设计。SAO算法主要模拟雪的升华和融化行为,以...