通过结合LSTM和Attention机制构建的模型,在交通流量预测这个生活场景中的应用取得了一定的成果。在模型训练过程中,它能够有效地学习到交通流量数据中的时间序列特征以及不同影响因素(如天气、日期类型等)的重要性,从而对未来的交通流量做出较为准确的预测。从模型评估的结果来看,在测试集上取得了较好的预测性能,均方误差(MSE)、
val_performance['CNN + LSTM+attention'] = cnn_lstm_attention_model.evaluate(conv_window.val) performance['CNN + LSTM+attention'] = cnn_lstm_attention_model.evaluate(conv_window.test, verbose=0) 多头注意力机制是著名的《Attention is all you need》一文提出的,是Transfromer的一个模块。它并行运行...
为此，作者基于双向LSTM和Multi-head Attention提出了新的预测模型，改善了HLA-C类分子和长肽表位的预测性能。一、研究背景 1.1 背景 近年来，基于特异性T细胞的免疫治疗不断发展，取得了较好的成果，而靶向识别是免疫治疗过程的重要一环。对于靶向识别而言，准确预测HLA与肽的结合是其中的关键。许多基于深度学习的...
为了提高滚动轴承剩余使用寿命预测的精度，本次演示提出了一种基于LSTM和SelfAttention的预测方法。首先，对滚动轴承的服役数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和归一化处理。然后，使用LSTM模型对服役数据进行训练，建立输入序列和输出序列之间的映射关系。再利用SelfAttention机制对LSTM模型的输出进行加权求和，以得到更加...
在这个场景下,我们看到MATLAB正在执行某种时间序列预测任务,可能是使用了像KAN这样的方法结合Transformer或其他深度学习模型(如LSTM、GRU、TCN等)来进行预测。这种设置通常用于电力系统、交通流、化学工程等领域中的预测任务,如功率预测、负荷预测、流量预测、浓度预测等。
based Word Embedding, Attention-based LSTMs and an Improved Differential Evolution Algorithm中文摘要:本研究提出了一种基于注意力机制的长短时记忆(LSTM)和双向编码器表示来自变压器(BERT)词嵌入的检测抄袭的新方法,它使用经过优化的差分进化(DE)方法进行预训练和使用聚类基础变异运算符的 DE 算法来引发 BP 过程...
CNN+LSTM+Attention多热点搭配! 今天给大家介绍一个超强大的深度学习模型:CNN+LSTM+Attention!这个模型结合了三种不同类型的神经网络架构,充分挖掘了数据中的空间和时间信息,如果有论文er感兴趣,需要这方面的参考以便找idea,我这边也提供15篇CNN+LSTM+Attention最新论文,开源的代码都附上了,希望可以给各位的论文添砖...
图5. HLA分子结合的模式特征刻画 四、总结 本文基于双向LSTM和Multi-head Attention提出了MATHLA预测模型,在HLA分子与肽结合预测任务上表现出了很好的性能,并对HLA-C类分子和长肽表位有十分明显的性能提升。未来,作者将考虑引入自sel-attention机制和word2vec模型来改善序列的表示方式,以进一步提升模型的预测性能。 参...
基于PyTorch的完整代码示例,实现了KAN(Kernel Attention Network)与Transformer、LSTM、BiGRU、GRU和TCN结合的时间序列预测模型。代码中包含了数据读取、模型构建、训练、验证和评估等关键步骤,并且提供了多种评估指标和可视化结果。 1. 导入库 python深色版本 import pandas as pd import numpy as np import torch import...