首先是经过Embedding层进行词嵌入: embedding_dim=16lstm_out=32input_=Input(shape=[sequence_length])x=Embedding(input_dim=vocab_size,output_dim=embedding_dim,input_length=sequence_length)(input_)x=Bidirectional(LSTM(units=lstm_out,return_sequences=True))(x)x=...x=Dropout(0.25)(x)x=...x=De...
基于CNN(卷积神经网络)和Bi-LSTM(双向长短期记忆网络)的单变量时间序列预测是一种结合空间特征提取和时间依赖建模的方法。以下是一个基于Python和TensorFlow/Keras实现的示例,展示了如何构建和训练这种混合模型来进行时间序列预测。 二、实现过程 2.1 读取数据集 # 读取数据集 data = pd.read_csv('data.csv') # ...
在模型构建阶段,我们采用了一个基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)的深度学习模型。该模型包含以下组件:一个双向LSTM层,用于捕捉时间序列数据中的双向依赖关系;一个Dropout层,用于防止过拟合;两个全连接层(Dense层),其中第一个使用ReLU激活函数,第二个使用Softmax激活函数,用于输出多分类结果。 在模型训练阶段,我们首先使用...
在模型构建阶段,我们采用了一个基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)的深度学习模型。该模型包含以下组件:一个双向LSTM层,用于捕捉时间序列数据中的双向依赖关系;一个Dropout层,用于防止过拟合;两个全连接层(Dense层),其中第一个使用ReLU激活函数,第二个使用Softmax激活函数,用于输出多分类结果。 在模型训练阶段,我们首先使用...
我们采用了一种基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)的深度学习模型,通过预处理数据、构建模型、训练与评估等步骤,实现了对用户日常活动的准确分类。 在数据预处理阶段,我们设计了一个名为create_dataset的函数,用于从原始数据中提取时间序列样本及其对应的标签。该函数接受四个参数:输入数据X、标签数据y、时间步长time_steps和...
我们采用了一种基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)的深度学习模型,通过预处理数据、构建模型、训练与评估等步骤,实现了对用户日常活动的准确分类。 在数据预处理阶段,我们设计了一个名为create_dataset的函数,用于从原始数据中提取时间序列样本及其对应的标签。该函数接受四个参数:输入数据X、标签数据y、时间步长time_steps和...
我们采用了一种基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)的深度学习模型,通过预处理数据、构建模型、训练与评估等步骤,实现了对用户日常活动的准确分类。 在数据预处理阶段,我们设计了一个名为create_dataset的函数,用于从原始数据中提取时间序列样本及其对应的标签。该函数接受四个参数:输入数据X、标签数据y、时间步长time_steps和...
双向LSTM(Bi-LSTM)是一种变种的LSTM,我先拿Bi-RNN举例子 Bi-RNN的结构图: 可以看出,加了一层反向的RNN,两个对向实现了Bi-RNN。其中,S0和S‘0都是输入,Si和S'i都是输出。 两个RNN上下叠加在一起组成的,输出由这两个RNN的状态共同决定。 第一层从左边作为系列的起始输入,在文本处理上可以理解成从句子的...
在本文中,我们旨在利用深度学习技术,特别是TensorFlow框架下的Keras库,对WISDM(无线传感器数据挖掘)数据集进行活动识别。(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 WISDM数据集包含了从用户身上佩戴的加速度传感器收集的三轴加速度数据,这些数据被用于识别用户的日常活动,如走路、跑步、跳跃等。通过对这些数据的...
I am trying to make an attention model with Bi-LSTM using word embeddings. I came across How to add an attention mechanism in keras?, https://github.com/philipperemy/keras-attention-mechanism/blob/master/attention_lstm.py and https://github.com/keras-team/keras/issues/4962. However, I ...