CNN-TCN-Attention模型: 输入数据维度为[32, 1, 1024], 先送入CNN网络进行1d的卷积池化提取空间特征,然后把卷积池化后的特征送入TCN层提取时序特征,最后通过自注意力进行多尺度特征融合,最终送入全连接层和softmax进行分类诊断。 前言 本文基于Python仿真的电能质量扰动信号,先经过数据预处理进行数据集的制作和加载...
继承nn.Module: 模型类通常继承自 nn.Module 类。 初始化方法 init: 在这个方法中,定义模型的层(例如线性层、卷积层等)。 前向传播方法 forward: 定义数据通过模型的流动方式 Module初认识 在pytorch中模型是一个Module,各网络层、模块也是Module。Module是所有神经网络的基类,所有的模型都必须继承于Module类,并且...
为帮助解决选择难题，本文推出Attention模型全家桶，集成CNN/TCN/LSTM/BiGRU-Attention四种多变量回归模型，供用户根据自身数据选择最适合的模型。未来还将添加更多结合注意力机制的算法，如BiTCN-Attention，但请注意，此类模型价格可能会有所上涨。因此，对创新或对比有需求的用户，建议尽早尝试。本期数据集为...
CNN、LSTM、Transformer、TCN、串行模型、并行分类模型、时频图像分类、EMD分解结合深度学习模型等集合都在这里:, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 建模先锋, 作者简介 更多资源分享,代码获取,请关注工重号 [建模先锋
textCNN,是Yoon Kim在2014年于论文Convolutional Naural Networks for Sentence Classification中提出的文本分类模型,开创了用CNN编码n-gram特征的先河。我们知道fastText 中的网络结构是完全没有考虑词序信息的,而它用的 n-gram 特征 trick 恰恰说明了局部序列信息的重要意义。卷积神经网络(CNN Convolutional Neural Network...
利用CNN卷积核学习限价指令簿(LOB)空间结构上的预测信息,用TCN学习LOB时间维度上的价格相关性.同时,利用2019年5年期国债期货所有合约的level 2行情数据对"CNN+TCN"模型进行检验,发现该模型能够提供非常稳定的样本外精度,而且模型表现得稳定地,显著地优于随机森林,支持向量机等已经在业界大量应用的成熟机器学习模型,...
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2 、基于CNN-LSTM的多步预测模型 2.1 定义CNN-LSTM网络模型 2.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 为0.000311,CNN-LSTM多步预测模型预测效果显著,模型能够充分提取序列的时空特征,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。
本文基于 Kaggle平台——洪水数据集的回归预测(文末附数据集),介绍一种基于CNN-LSTM网络的回归预测模型。 以下是数据集中各列的描述(包括功能名称的含义): MonsoonIntensity(季风强度):这一特征可能衡量该地区季风降雨的强度和频率,较高的值表示降雨强度更大,可能更频繁,这可能会导致更高的洪水风险。
将CNN/TCN/LSTM/BiGRU-Attention四种多变量回归模型打包到全家桶中,方便大家选择最适合自己数据的模型!日后也会推出其他算法结合注意力机制的模型,如BiTCN-Attention等等,但肯定是会上涨的!所以需要创新或对比的小伙伴请早下手早超生!! 数据介绍 本期采用的数据是经典的回归预测数据集,是为了方便大家替换自己的数据集...