对各自变量计算相关性矩阵,可知,如图2: 图2 自变量计算相关性矩阵 实验2,利用CNN和BiLSTM[2-3]构建情感分类模型,其各特征的相关性矩阵如图3: 图3 CNN、LSTM模型特征的自变量计算相关性矩阵 由此可见,Tfidf以及L2正则化对于LogisticRegression具有正向效果,而FeatureDim对于LSTM文档分类有正向效果。 [1]李景阳. (2...
模型整体结构如下所示,一维故障信号经过FFT变换的频域特征以及信号本身的时域特征分别经过CNN卷积池化操作,提取全局特征,然后再经过BiLSTM提取时序特征,使用交叉注意力机制融合时域和频域的特征,通过计算注意力权重,使得模型更关注重要的特征再进行特征增强融合,最后经过全连接层和softmax输出分类结果。 时域和频域特征提取: ...
整个模型的结构如下图所示: 实验结果 关于CRF模型的特征模板就不细讲了,是参考 [3] 来做的。提好特征之后用CRF++工具包即可,这部分是小伙伴做的～ 实验结果如下表: 下面开始一本正经地胡说八道: 1. 总的来说,经过仔细选择特征模板的CRF模型在人名上的识别效果要优于BiLSTM-CRF,但后者在地名、组织机构名...
左图呢,是论文中提出的inception原始结构,右图是inception加上降维功能的结构。 先看左图,inception结构一共有4个分支,也就是说我们的输入的特征矩阵并行的通过这四个分支得到四个输出,然后在将这四个输出在深度维度(channel维度)进行拼接得到我们的最终输出(注意,为了让四个分支的输出能够在深度方向进行拼接,必须保证...
最终模型BiLSTM-CNN-CRF如下。 图8 BiLSTM-CNN-CRF模型图 本文模型并不复杂,下文将讲述一下我实现时的一些细节。主要包括: 1. 模型输入需要固定长度,如何解决 2. 如何做好模型的实时训练 3. 与结巴分词的性能比较 4. 如何做成微信分词工具、分词接口服务...
使用CNN-BiLSTM模型进行未来预测 1.6 绘制结果图表 绘制训练集、验证集、测试集和预测结果的时序图（...
cnn bilstm 流程图 faster rcnn流程图 最近在看Faster RCNN的源码,按照数据的计算过程,绘制了数据的流程图 下面是根据源码绘制的Faster RCNN的数据流程图 训练过程 输入图像img首先被resize为 ResNet50网络如下图所示,在Faster-RCNN中被分成两块 和 .
CNN+BiLSTM理论与技术简要 @author:LADE项目组 @creat_date: 2018-02-03 本技术文档主要介绍如何使用 TensorFlow 来一步一步构建CNN+BiLSTM模型框架来识别患者提问意图。 ##背景机器学习是人工智能领域的一个重要学科。自从20世纪80年代以来,机器学习在算法、理论和应用等方面都获得巨大成功。2006年以来,机器学习...
基于注意力和残差网络的CNN-BiLSTM短期电力负荷预测模型结构主要由6部分组成,模型结构如图1所示。 图1 CNN-BiLSTM-Att-ResNet模型结构图 Fig.1 CNN-BiLSTM-Att-ResNet model structure 1)输入层:将短期电力负荷数据及与负荷数据相关的气...
cnn-bilstm模型构建完成后,将训练样本输入到cnn-bilstm模型中进行训练,为了防止训练过程中出现严重的过拟合现象,还在模型中加入了dropout层; 将测试样本数据输入到训练好的cnn-bilstm模型中进行收缩压和舒张压的预测。 进一步,cnn-bilstm模型训练的方法采用的是adam梯度下降方法,损失函数采用meansquareerror,批量大小为...