双向长短期记忆网络(Bi-LSTM):使用Bi-LSTM网络来捕捉文本数据序列中的长期记忆依赖性。 注意力机制(Attention Mechanism):在LSTM网络中加入注意力机制,使模型能够捕获更重要的词间信息,降低数据维度,减少计算工作量。 情感分析任务执行:通过注意力机制在不丢失信息的情况下执行情感分析任务。 创新点 空间化词嵌入:通过
时序预测任务中实现CPO-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、CPO-CNN-LSTM、CNN-LSTM这四个模型,并对比它们的性能,我们需要先构建每个模型,然后使用相同的数据集进行训练,并评估它们的预测结果。CPO优化参数为:隐藏层节点数,学习率,正则化系数 CPO作为24年新算法,冠豪猪优化器(Crested Porcupine Optimizer,CPO)。
CNN-LSTM | 0.2137 | 3.1704 | 0.0667 | 0.2583 | 0.9877 CPO-CNN-LSTM | 0.1382 | 1.9952 | 0.0292 | 0.1708 | 0.9946 CNN-LSTM-Attention | 0.2380 | 3.4828 | 0.0796 | 0.2821 | 0.9853 CPO-CNN-LSTM-Attention | 0.0774 | 1.0496 | 0.0101 | 0.1007 | 0.9981 --- 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7....
attention机制下的Transformer确实是当前AI技术中最为火热的,基于其构建的大语言模型可以说是AI技术至今最强的技术之一了,但是attention是否真的的一定优于LSTM呢? 其实,attention的效果或者说Transformer的效果是和数据量的多少有关系的,如果是常见的数据量(传统文本任务、几万或者几十万数据量)那么attention的效果不会比...
3.采用混合CNN-LSTM模型,捕捉负荷模式中的时空相关性,提高预测精度。 Prediction of Remaining Useful Life of Aero-engines Based on CNN-LSTM-Attention 文章解析 准确预测航空发动机的剩余使用寿命(RUL)对于维护财务稳定和航空安全至关重要。本文提出了一种基于深度学习的RUL预测方法,通过卷积神经网络(CNN)、长短期记...
核心点:使用PyTorch框架构建一个基于Attention机制的 LSTM 模型来处理时序数据。 废话不多说,首先呢,今天和大家聊一个小案例:使用PyTorch构建Attention-LSTM时序模型!! 时序数据分析在预测未来事件、检测异常、识别模式等领域中广泛应用。 因此,下面将详细介绍如何使用PyTorch框架构建一个基于Attention机制的LSTM(长短期记忆...
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...
在LSTM中添加attention机制有多种方式,其中一种常见的方法是使用Bahdanau attention机制。1. 定义attention权重计算函数:一般使用前馈神经网络来计算attent...
2024.3.13 Self-Attention Self-Attention相比较RNN和LSTM的优缺点 RNN基本单元结构 无法做长序列,当一段话达到50个字,效果就很差 了复杂度为n的平方 $X_0$往后面越传播,信息越少(如你爷爷的爷爷的爷爷的名字) LSTM基本结构 LSTM通过各种门,
Building Time series forecasting models, including the XGboost Regressor, GRU (Gated Recurrent Unit), LSTM (Long Short-Term Memory), CNN (Convolutional Neural Network), CNN-LSTM, and LSTM-Attention. Additionally, hybrid models like GRU-XGBoost and LSTM-Attention-XGBoost for Electricity Demand and ...