Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention多变量分类预测 1.data为数据集,格式为excel,12个输入特征,输出四个类别; 2.MainCNN_BiLSTM_AttentionNC.m为主程序文件,运行即可; 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020b及以上。 4.注意力机制模块: SEBlock(Squeeze-and-Excitation Block)是一种聚焦于通道维度而提出...
基本描述 1.MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测(SE注意力机制),运行环境Matlab2021b及以上; 2.基于麻雀优化算法(SSA)、卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)、SE注意力机制的数…
1.项目背景 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络(CNN)因其在图像识别中的卓越表现而被广泛采用。然而,在处理序列数据时,例如视频帧序列或文本序列,仅使用CNN可能不足以捕捉到数据中的长期依赖关系。为了弥补这一不足,可以将CNN与长短时记忆网络(LSTM)结合使用,特别是使用具有记忆功能的双向LSTM(BiLSTM),这样可以从...
1.MATLAB实现SMA-CNN-BiLSTM-Attention多输入分类预测,CNN-BiLSTM结合注意力机制多输入分类预测。 2.SMA-CNN-BiLSTM-Attention多变量数据分类预测,黏菌优化卷积神经网络结合双向长短期记忆网络融合注意力机制的数据分类预测,多行变量特征输入。 3.优化了学习率、卷积核大小及BiLSTM神经元个数等,要求MATLAB 2021版本以上...
word2vec+BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention实现中英文情感分类代码详解就这?word2vec+SVM(支持向量机)实现中英文情感分类代码详解就这?word2vec+SVM(支持向量机)实现中英文情感分类代码详解就这?word2vec+SVM(支持向量机)实现中英文情感分类代码详解就这?word2vec+SVM(支持向量机)实现中英文情感...
专利名称：一种基于CNN-BiLSTM+attention模型的涉案新闻观点句情感分类方法 专利类型：发明专利 发明人：黄彪,李涛 申请号：CN202010184896.9 申请日：20200317 公开号：CN111368086A 公开日：20200703 专利内容由知识产权出版社提供 摘要：本发明公开了一种基于CNN‑BiLSTM+attention模型的涉案新闻观点句情感分类方法，...
本发明公开了一种基于CNNBiLSTM+attention模型的涉案新闻观点句情感分类方法,所述模型包括:词嵌入层,卷积层,池化层,BiLSTM层,Attention注意力层,Softmax分类层;所述方法包括以下步骤:步骤1:对案件相关新闻的观点句进行预处理,然后将所有词通过词嵌入层编码为词向量;步骤2:将步骤1得到的词向量输入到卷积层,进行卷积...
文本分类:2、经典Deep Learning方法 使用Deep Learning 自动从文本中提取特征,实现端到端的训练,效果也较好。常用的模型有Fasttext、TextCNN、DPCNN、TextRNN、TextRCNN、HAN、Transformer等。 腾讯Pytorch汇总版代码 NeuralNLP-NeuralClassifier、TF版代码1、Fasttext: 词向量计算 &文本分类fasttext核心 ...
并结合注意力机制(Attention),从而更好地关注文本中关键信息,捕捉文本全局语义信息;最后,利用全连接层的多标签分类器预测文本隐患类别.实验结果表明:TextCNN-Attention-BiLSTM融合模型在准确率,精确率,召回率和F 1值上均达到92%以上,为煤矿隐患文本分类提供了一种更加准确和有效的解决方案,对煤矿安全管理优化具有重要...
轻松搞懂word2vec+BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention实现中文情感分类。内含python代码加数据。(实在是没积分了,赚点积分,赚够就删了,宝贵资源来着) (0)踩踩(0) 所需:9积分 mupen64plus-core 2025-01-01 14:16:28 积分:1 mes_platform ...