2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类 2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类 2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类 2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类 2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类 2.11 FNN模糊神经网络时序...
基于CNN-BiLSTM混合神经网络的雷达信号调制方式识别 针对具有时频特性的雷达信号,传统的雷达信号识别方法已经无法满足对信号类型精准识别的需求,因此需要通过采集并分析雷达信号脉内的时频特征实现对目标雷达的具体信息... 房崇鑫,盛震宇,夏明,... - 《无线电工程》 被引量: 0发表: 2024年 基于神经网络和高阶累...
基于CNN-BiLSTM-selfAttention混合神经网络的多分类预测【MATLAB】 我是小邹昂 53 0 1小时我居然就跟着博士搞懂了RNN循环神经网络+LSTM长短期记忆网络原理及实战!LSTM时间序列预测、股票预测、情感分析 拜托了迪哥 667 20 实时数字人已经适配lstm数字人啦 不蠢不蠢 980 0 BP神经网络多输入单输出回归预测【MATLAB...
基于CNN-BiLSTM混合神经网络的雷达信号调制方式识别 针对具有时频特性的雷达信号,传统的雷达信号识别方法已经无法满足对信号类型精准识别的需求,因此需要通过采集并分析雷达信号脉内的时频特征实现对目标雷达的具体信息... 房崇鑫,盛震宇,夏明,... - 《无线电工程》 被引量: 0发表: 2024年 Faster r-cnn实现交叠...
首先,让我们简要介绍一下卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)。CNN是一种广泛应用于图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型。它通过在输入数据上应用卷积操作来提取特征,并使用池化操作来减小特征图的大小。这种结构使得CNN能够自动学习输入数据的空间层次结构,并在训练过程中调整卷积核的权重。
将CNN和BiLSTM结合可以构建一种深度神经网络模型,可以同时利用局部特征和长期依赖关系,对图像、语音及序列数据进行处理。具体来说,可以先使用CNN提取局部特征,然后将特征图作为BiLSTM的输入,利用BiLSTM捕捉序列中的长期依赖关系,最终得到模型的输出。 这种结合方式被广泛应用于自然语言处理、语音识别、图像分类等任务中,并...
基于CNN-BiLSTM混合神经网络的雷达信号调制方式识别 针对具有时频特性的雷达信号,传统的雷达信号识别方法已经无法满足对信号类型精准识别的需求,因此需要通过采集并分析雷达信号脉内的时频特征实现对目标雷达的具体信息... 房崇鑫,盛震宇,夏明,... - 《无线电工程》 被引量: 0发表: 2024年 基于多端 CNN 的通信...
研究训练了两种模型:基于深度卷积神经网络(CNN)的 AutoY 模型和基于双向长短期记忆网络(BiLSTM)并集成注意力机制的 LSTMY 模型。采用多实例学习(MIL)方法,将训练样本视为实例袋,每个实例袋包含多个 TCR 序列实例,通过学习实例袋内实例的关系来预测 TCR 库是否与自身免疫性疾病相关。
开发了一个包含900个视频实例的大型数据集,其中450个为盗窃行为,450个为非盗窃行为,涵盖了五种不同的盗窃方式。 提出了基于Inception V3和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的混合神经网络模型,用于商店盗窃检测。 对比了2D CNN、3D CNN等基线方法,验证了所提出方法的优越性,准确率达到81%。
简介:【LSTM预测】基于卷积神经网络结合双向长短时记忆CNN-BiLSTM(多输入单输出)数据预测含Matlab源码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 ...