注意力机制会使得模型在做出判断时,能够更加关注重要的信息。 classAttention(nn.Module):def__init__(self):super(Attention,self).__init__()defforward(self,lstm_output):attn_weights=torch.softmax(lstm_output,dim=1)# 计算注意力权重context_vector=lstm_output*attn_weights# 计算上下文向量returncontext_...
self.lstm=nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first=True)self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size)self.attention=nn.Linear(hidden_size,1)defforward(self,x):h0=torch.zeros(self.num_layers,x.size(0),self.hidden_size).to(device)c0=torch.zeros(self.num_layers,x.size(0),sel...
self.hidden_sz)c_t=torch.zeros(bs,self.hidden_sz)hidden_seq=[]# 原始的lstm实现 参考pytorch官网的lstm公式# https://pytorch.org/docs/stable/generated/
self.u_omega = Variable(torch.zeros(self.attention_size)) self.label = nn.Linear(hidden_size * self.layer_size, output_size) # self.attn_fc_layer = nn.Linear() def attention_net(self, lstm_output): #print(lstm_output.size()) = (squence_length, batch_size, hidden_size*layer_size)...
只是用LSTM,没有attention,训练结果如下: hidden_dim=64, n_layers=2的条件下: 当定义的模型部分只有LSTM时,准确率:78.08% 当使用2.1的Attention公式,准确率:82.46% 当使用2.2的Attention公式,准确率:81.49% 加入Attention机制,性能略有提升。
只是用LSTM,没有attention,训练结果如下: hidden_dim=64, n_layers=2的条件下: 当定义的模型部分只有LSTM时,准确率:78.08% 当使用2.1的Attention公式,准确率:82.46% 当使用2.2的Attention公式,准确率:81.49% 加入Attention机制,性能略有提升。
本文主要关注model.py文件中的代码实现，具体如下：- 模型构建主要通过attention_net函数完成，该函数综合了双向LSTM和Attention机制。注意力模型的计算遵循以下三个公式：1. 计算上下文向量；2. 生成注意力权重；3. 计算加权上下文向量。代码中详细展示了这三个步骤的实现，同时对每次计算后的张量尺寸进行了...
3632 -- 2:09 App CNNLSTM组合神经网络分类预测pytorch实现 5261 -- 1:17 App 【回归预测 | CNN-LSTM-Attention】CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测 | CNN-LSTM结合注意力机制 2.8万 11 42:46 App 机器学习销量回归预测模型(决策树、随机森林、AdaBoost、GBDT、XGBoost、网格搜索、贝叶斯优化)2022年12...
定义模型,注意这里的attention_net层,接受输入是lstm_output和final_state。根据lstm_output和final_state之间的相关性得到context向量和attention权重向量。之后将context向量经过一个全连接层,得到最终的分类结果。 classBiLSTM_Attention(nn.Module):def__init__(self):super(BiLSTM_Attention,self).__init__()self...
模型构建:利用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)构建包含多个1D卷积层和最大池化层的DeepTCN模型。 模型训练:使用训练数据集对DeepTCN模型进行精细训练,通过损失函数(如MSE、RMSE等)精确度量模型的预测性能。训练过程中,采用优化算法(如SGD、Adam等)调整模型参数,并运用批量归一化和DeepTCN等技术提升模型的泛化能力...