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...
基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合自注意力机制CNN-BIGRU-selfAttention回归预测,多变量输入模型。matlab代码。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZZiXlpxx CNN-BILSTM-selfAttention回归预测 https://mbd.pub/o/bread/ZZiXmJ1p ...
其中alignment_type是'global','local-m','local-p', 和'local-p*'其中之一。对于自注意力,调用SelfAttention(size=attention_size)层。
基于麻雀算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合自注意力机制SSA-CNN-LSTM-selfAttention回归预测,多变量输入模型。matlab代码。优化参数,学习率,正则化,神经元个数。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZZiXmZpu WOA-CNN-LSTM-self...