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CN...
KOA-CNN-LSTM-attention算法的优点在于它能够自动学习输入数据的特征,并且能够动态地调整模型对不同时间步的关注程度。这使得该算法在处理故障诊断问题时具有较高的准确性和鲁棒性。此外,通过开普勒算法的优化,该算法还能够进一步提高模型的性能。 然而,KOA-CNN-LSTM-attention算法也存在一些挑战和限制。首先,该算法的训...
特征提取能力强:CNN可以高效提取数据的空间特征,GRU捕捉时间特征,两者结合大幅提高模型表现。 计算效率高:GRU相较于LSTM,参数更少,计算速度更快,适合实时应用。 鲁棒性好:对处理缺失数据或噪声数据有较好的稳定性。 缺点 对数据量要求较高:需要大量数据进行训练以达到较好的效果。 可能出现梯度消失:在长时间序列处理...
performance['Multihead attention'] = cnn_lstm_attention_model.evaluate(conv_window.test, verbose=0) 最后将各个模型的预测效果绘制成柱状图对比如下: 很遗憾对CNN+LSTM添加两种注意力机制都没有取得更好的效果,当然这并不能说明注意力机制不适合股指收益率预测,采用不同层组合、不同参数可能会取得完全不同的效果。
工作原理 LSTM的细胞结构和运算 输入门:决定哪些新信息应该被添加到记忆单元中 由一个sigmoid激活函数和一个tanh激活函数组成。sigmoid函数决定哪些信息是重要的,而tanh函数则生成新的候选信息。 输入门(sigmoid激活函数 + tanh激活函数) 遗忘门:决定哪些旧信息应该从记忆单元中遗忘或移除 ...
attention本质: 其实就是一个加权求和。 attention处理的问题,往往面临的是这样一个场景: 你有k个d维的特征向量hi(i=1,2,...,k)。现在你想整合这k个特征向量的信息,变成一个向量h∗(一般也是d维)。 solution: 1.一个最简单粗暴的办法就是这k个向量以element-wise取平均,得到新的向量,作为h∗,显然不...
RNN的:【循环神经网络】5分钟搞懂RNN,3D动画深入浅出 LSTM的:【LSTM长短期记忆网络】3D模型一目了然,带你领略算法背后的逻辑 Attention的:【Attention 注意力机制】激情告白transformer、Bert、GNN的精髓 RNN RNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN),在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP...
基于注意力(Attention based)的CNN有:Residual Attention Neural Network、Convolutional Block Attention、Concurrent Squeeze and Excitation等。 PyTorch实现的cnn:该系列的卷积神经网络实现包含了9大主题,有:典型网络、轻量级网络、目标检测网络、语义分割网络、实例分割网络、人脸检测和识别网络、人体姿态识别网络、注意力机...
CNN-LSTM-Attention神经网络时间序列预测代码讲解 36:53 Informer时间序列预测(上) 01:00:07 Informer时间序列预测(下) 01:04:31 Informer时间序列预测源码解读 03:04:02 【LSTM】1-时间序列模型 09:24 2-网络结构与参数定义 07:53 3-构建LSTM模型 06:42 4-训练模型与效果展示 11:16 5-多序列...