该模型由输入层、CNN 层、BiLSTM 层、全连接层和输出层组成,CNN 层由卷积层和最大池化层堆叠组成,BiLSTM 层由一层 BiLSTM 堆叠成,分别在 CNN 层和 BiLSTM 层的末尾加上 Dropout 层随机丢弃节点,以防止过拟合。LSTM模型解决了循环神经网络 RNN 的长期依赖问题,独特的“门”结构能够避免梯度爆炸和梯度消失,且...
CNN-BiLSTMLSTM模型结合了CNN和BiLSTMLSTM的优点,本文使用的CNN-BiLSTM模型的第一部分是由卷积层和最大值组成的CNN部分池化层,对原始数据进行预处理并输入CNN卷积层,利用卷积核自适应提取生命特征,卷积层将遍历输入信息,将卷积核权重与局部序列进行卷积运算体管信息得到初步的特征矩阵,比原始序列数据(矩阵)更具表现力...
CNN卷积核大小:卷积核大小决定了CNN网络的感受野,即每个卷积层可以捕获的特征的空间范围。选择不同大小的卷积核可以影响模型的特征提取能力。较小的卷积核可以捕获更细粒度的特征,而较大的卷积核可以捕获更宏观的特征。 BiLSTM神经元个数:BiLSTM是一种适用于序列数据的循环神经网络,其神经元个数决定了模型的复杂性和...
在本文中,我们将讨论基于卷积神经网络(CNN)结合双向长短期记忆神经网络(BILSTM)的Adaboost回归预测模型。 卷积神经网络是一种在图像识别和语音识别等领域表现出色的深度学习模型。它通过卷积层和池化层来提取输入数据中的特征,并且可以有效地处理具有空间结构的数据。另一方面,长短期记忆神经网络是一种能够捕捉时间序列数...
基于卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测,多特征输入做多分类。 1494 -- 1:26 App 【多输入多输出预测 | CNN-LSTM】CNN-LSTM多输入多输出预测 | 卷积长短期记忆神经网络多输入多输出预测 1568 -- 1:42 App 【多变量时间序列预测 | CNN-BiLSTM】CNN-BiLSTM多输入单输出预测 | CNN-BiLSTM多变...
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...
【CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测】 CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention多变量时间序列预测:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZqTk5xp CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量时间序列预测:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZqTk5xy 需要定制同学添加QQ【...
本次运行测试环境MATLAB2020b,MATLAB实CNN-LSTM(卷积长短期记忆神经网络)时间序列预测。 模型描述 卷积神经网络 (CNN) 提取特征,双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 保留关键特征以提高预测的准确性。 预测结果 程序设计 完整源码和数据下载:CNN-BiLSTM(卷积双向长短期记忆神经网络)时间序列预测 ...
摘要:本发明公开了一种基于GAN‑CNN‑BiLSTM的网络入侵检测方法,属于网络安全技术领域。本发明首先获取网络入侵数据集CIC‑IDS 2017,并对其进行数值化,归一化处理,建立改进的GAN对数据集中少数类进行生成,从而解决数据不平衡的问题。之后建立CNN‑BiLSTM入侵检测模型和模型的评价指标。然后对模型进行训练和预测,最...
卷积神经网络( CNN)和循环神经网络(RNN)在自然语言处理,上得到广泛应用,但由于自然语言在结构上存在着前后依赖关系,仅依靠卷积神经网络实现文本分类将忽略词的上下文含义,且传统的循环神经网络存在梯度消失或梯度爆炸问题,限制了文本分类的准确率。为此,提出一种卷积神经网络和双向长短时记忆(BiLSTM)特征融合的模型,利用...