该模型整合了CNN、BiLSTM、Attention、ResNet模块的各自特点,首先利用CNN提取短期电力数据的特征向量,学习潜在的特征关系,将提取的特征向量作为BiLSTM网络的输入,通过Attention机制加强关键信息对负荷的影响,利用ResNet进行残差运算,让模型学习残差,...
'''2.构建模型''' model = BiLSTM_Attention() model.to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) if os.path.exists('model_param.pt') == True: # 加载模型参数到模型结构 model.load_state_dict(torch.load('model_param.pt', map_locati...
位置编码出来的时候就是attention is all you need。在这之前一般都是多层bilstm+一层attention,而bilstm输入本身是有序的,不像attention架构两token对调不影响attention输出值。而attention is all you need里面的任务是机器翻译,当时做机器翻译普遍没有特别长上下文的要求,所以attention is all you need里面提的位置...
基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) 基于FFT + CNN - Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) 交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) Python轴承故...
2024年妈妈杯B题第二问基于YOLOv8的甲骨文识别(适合小白容易实现,论文好写) 4588 4 11:02 App 2024美赛C_3_树模型_COA_CNN_BiLSTM_RF算法 259 0 03:47 App 2024年数维杯B题第四问,基于曼-惠特尼U检验和线性回归的方法(适合小白) 2246 0 05:47 App 2023年APMCM亚太杯A_2_YOLO(题目简单,小白拿奖...
Multiscale convolutional neural network based on channel space attention for gearbox compound fault diagnosis. Sensors. 2023;23(8):3827. Article PubMed PubMed Central Google Scholar Dai Z, Wang X, Ni P, Li Y, Li G, Bai X (2019) Named entity recognition using BERT BiLSTM CRF for ...
卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)[27]融合了通道注意力模块(channel attention module,CAM)和空间注意力模块(spatial attention module,SAM),是一种轻量级通用模块。它可以将给定的中间特征映射沿着通道和空间两个单独的维度依次判断注意映射,然后将注意映射乘以输入特征映射,进行自适应特征细化[28...
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交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN-Transformer-CrossAttention轴承故障识别模型 05:39 轴承故障诊断 (12)基于交叉注意力特征融合的VMD+CNN-BiLSTM-CrossAttention故障识别模型 06:35 Python轴承故障诊断 (13)基于故障信号特征提取的超强机器学习识别模型 09:09 Python轴承故障诊断 (15)基于CNN-Transformer的...
The IGa-BiHR BNERM is an advanced method used for BNER. It uses an attention mechanism to focus on the essential features useful for classification and ignores irrelevant information. This method is better than using a single attention mechanism because it can consider both the channel and the ...