1 概述LSTM-Attention是一种结合了LSTM(长短期记忆)… 依然 对奈奎斯特稳定性判据的matlab/simulink辅助验证 写在前面个人记录下matlab使用 参考: 林深时见鹿:初学拉扎维时被模拟ICer跳过的章节--奈奎斯特稳定性判据 Erick-Chiang:利用Simulink绘制控制系统的Bode图正文奈奎斯特稳定性判据是基于… 拾柒发表于学习笔记...
X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) 2.5 建立模拟合模型进行预测 # 构建 LSTM 模型 model = Sequential() model.add(LSTM(4, input_shape=(look_back,1))) # 与上面的重构格式对应,要改都改,才能跑通代码 Attention(name='attention_weight') model.add(Dense...
CNN 共有r 个卷积核,因此最终会得到r 个特征图。卷积后再进行最大池化操作,池化尺寸为2,滑动步长为2,得到r 个[(t-k+1)/2]×1形状的特征图o ,计算公式如下: o=max{oi,oi+1}(i=1,3,5,…,t-k) 这r 个特征图即为 CNN 层提取的特征,将其降维成一个长度为 r*(t-k+1)/2 的实数向量,该向...
BiLSTM:前向和方向的两条LSTM网络,被称为双向LSTM,也叫BiLSTM。其思想是将同一个输入序列分别接入向前和先后的两个LSTM中,然后将两个网络的隐含层连在一起,共同接入到输出层进行预测。 BiLSTM attention注意力机制 attention 一维卷积 一维卷积 cnn+lstm+attention 网络结构图 请添加图片描述 4、完整代码和步骤 ...
本文将attention机制作为2个LSTM网络的接口,首先通过一个LSTM网络处理输入序列,实现高层次的特征学习;随后通过合理分配注意力权重,实现记忆单元求解;最后通过再运行一个LSTM网络实现超短期负荷预测。 模型展示 这是一个Seq2Seq模型,即编码器-解码器模型。 模型训练方法...
Bi-LSTM(Attention) @ 1.理论 1.1 文本分类和预测(翻译) 文本分类的输入处理和预测(翻译)不同: 预测(翻译)通常用eye()把每个输入向量转换为one-hot向量, 但文本分类模型通常用Embedding初始化一个嵌入矩阵用来训练,不需要one-hot向量 1.2 注意力
Bi-LSTM + Attention 就是在Bi-LSTM的模型上加入Attention层,在Bi-LSTM中我们会用最后一个时序的输出向量 作为特征向量,然后进行softmax分类。Attention是先计算每个时序的权重,然后将所有时序 的向量进行加权和作为特征向量,然后进行softmax分类。在实验中,加上Attention确实对结果有所提升。其模型结构如下图: ...
直接运行 attention_lstm.py 脚本 此时的网络结构为: 可以看到是在 LSTM 层之后使用了注意力机制 最后会汇总画一张图 可以看到 可以看到注意力的权重主要汇总在了第11个timestep,说明注意力机制很成功 对于维的注意力机制 上述的例子 是将注意力机制使用在了 timestep 上,决定哪个时间步对于结果的影响较大。 而...
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 时间序列预测是许多领域中的核心问题,如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来,深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果,尤其是卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的结合使用。