长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的结合是深度学习领域的一个创新方向。 LSTM 擅长处理序列数据中的长期依赖关系,能够有效地记住和遗忘信息。而 CNN 则在提取空间特征方面表现出色,对于图像、文本等数据的局部特征捕捉能力很强。STM(Long Short-Term Memory)和CNN(Convolutional Neural Network)是深度学习中两种...
时间序列预测:CNN-BiLSTM模型实践mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0NDM4OTYyOQ==&mid=2247484682&idx=1&sn=0f159f53def547202d662f3891798617&chksm=c3242998f453a08eaf7234beb44c906cc58170d67309ce9986802ed3e7c32cf6161220ddfc16&token=1158451783&lang=zh_CN#rd BiLSTM是一种深度学习模型,它结合了两...
本文提出了一种基于注意力机制的混合CNN-BiLSTM系统模型,如图1所示。该模型由CNN网络、BiLSTM网络、融合层和全连接层4部分构成。该模型的主要思路为:在通道1中,利用BiLSTM网络进行双向全局时间特征的充分提取;同时,在通道2中,利用一维卷积神经网络(one-dimensionalconvolutionalneuralnetwork,1DCNN)对时序信号沿时间轴正...
本文提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络(CNN-BiLSTM-Attention)模型,用于数据分类任务。该模型充分利用了卷积神经网络在提取空间特征方面的优势,以及双向长短记忆神经网络在处理序列数据方面的能力,并通过注意力机制增强了模型对重要特征的关注。实验结果表明,该模型在多个数据集上的分类性能优...
BiLSTM-CNN 混合神经 网络模型的新闻文本分类的方法.为了进一步增强文本表示和提高新闻文本分类的效果,首先使用 BERT 预训练 模型对文本进行词嵌入映射,其次利用 BiLSTM-CNN 模型进一步提取文本上下文和局部关键特征,最后对新闻 文本进行分类;并在 THUCNews数据上进行对比实验,实验结果表明,BERT-BiLSTM-CNN 模型的文本...
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象、时间因素作为输入变量x,设数据长度为n,则表示为x: x=[x1,x2,x3,…,xn]T (6) 2)CNN...
随着深度学习技术的不断发展和风电场规模的扩大,基于CNN-BiLSTM的风电功率预测方法将在实际应用中发挥更加重要的作用。未来的研究可以进一步探索不同网络结构和优化算法的组合方式,以提高模型的预测精度和鲁棒性。同时,加强多源异构数据的融合与利用也是未来研究的重要方向之一。
Sign in Latest Headlines Shelby Tauber for CNN ‘He’s been removed’: Families of deported migrants on a desperate hunt for answers Trump wants a ‘Golden Dome’ capable of defending the entire US: ‘Strategically, it doesn’t make any sense’ ...
CNN-ATTBiLSTM:以skip-gram训练的词向量矩阵作为输入,分别通过CNN、ATTBiLSTM提取特征,最后将两种特征融合进行分类。 本文与SVM、CNN、BiLSTM、ATTBiLSTM四个基线模型进行对比,实验在ChnSentiCorp-Htl-ba-2、ChnSentiCorp-Htl-ba-3两个数据集上进行,受数据集大小的限制实验采用五折交叉验证,实验结果如表1、表2所...
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