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...
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【基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征数据分类模型】基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征数据分类模型,预测效果如上, WOA-CNN-BiLSTM-Attention分类源码地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJ6Wk5lp WOA-...
【基于KOA-CNN-BiLSTM-selfAttention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合自注意力多特征分类预测】基于KOA-CNN-BiLSTM-selfAttention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合自注意力多特征分类预测,预测效果如上, KOA-CNN-BiLSTM-selfAttention分类源码地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZWbl5lu KOA-...
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注意力机制的数据分类预测程序; 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用;SSA优化算法优化学习率、...
基本描述 1.Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-selfAttention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合自注意力多特征分类预测,多特征输入模型,运行环境Matlab2023b及以上; 2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积双向长短…
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...
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...
摘要:文章在卷积神经网络(TextCNN)、长短期记忆神经网络(LSTM)、词向量(Word2vec),全局词向量(Glove)等传统的训练词向量基础上,提出一种基于CINO+TextCNN+BiLSTM+Attention的藏文情感分类模型,使用少数民族语言的多语言预训练模型(CINO)来获取...