在时间序列预测中,注意力机制可以帮助模型关注与当前预测最相关的历史信息。 CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相...
1.一种基于CNN-LSTM和attention的视频动作分类方法,其特征在于:包括以下步骤: S1:从预训练过的卷积神经网络CNN中导出多层的深度特征来表示视频动作,所述多层的深度特征包括卷积层特征和全连接层特征,利用Conv-LSTM和FC-LSTM捕获不同视频帧之间的上下文信息,对视频动作进行时序建模; S2:通过时间注意力模型TAM和联合型...
下面是Attention LSTM模型的参考代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class AttentionLSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(AttentionLSTM, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.lstm = nn...
AddAG-AE: Anomaly Detection in Dynamic Attributed Graph Based on Graph Attention Network and LSTM Autoencoderdoi:10.3390/electronics12132763INTRUSION detection systems (Computer security)ANOMALY detection (Computer security)INTELLIGENT transportation systemsCOMPUTER network security...
本发明提供一种基于BiLSTMAttention模型的人体行为识别方法,包括以下步骤:步骤S1,将提取的视频帧输入InceptionV3模型,使用InceptionV3模型增加卷积神经网络深度的同时减少网络参数,充分提取视频帧的深度特征,得到相关的特征向量;步骤S2,将步骤S1得到的特征向量传入到BiLSTM神经网络中进行处理,通过BiLSTM神经网络充分学习视频帧...