基于注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络CNN-LSTM-attention实现数据分类

最新推荐文章于 2025-05-09 11:22:42 发布
最新推荐文章于 2025-05-09 11:22:42 发布
阅读量450 收藏 2
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 神经网络 cnn lstm Matlab
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevGlider/article/details/132956412
Matlab 专栏收录该内容
216 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍如何使用基于注意力机制的CNN-LSTM模型进行数据分类，结合CNN的图像处理能力和LSTM的序列建模，通过MATLAB代码展示模型构建和训练过程，适用于处理图像和序列数据的任务。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和长短记忆神经网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是两种非常常用的神经网络模型。CNN在图像处理任务中表现出色，而LSTM则在序列数据建模方面取得了巨大成功。然而，某些任务往往需要同时考虑图像和序列数据的信息，这时候就可以结合两者的优势来解决问题。本文将介绍如何使用基于注意力机制的CNN-LSTM模型实现数据分类，并提供相应的MATLAB代码。

首先，我们需要了解CNN和LSTM的基本原理。CNN主要用于图像处理任务，通过卷积层和池化层提取图像的局部特征，并通过全连接层进行分类。LSTM则是一种适用于序列数据的循环神经网络，它通过门控单元的设计来有效地捕捉长期依赖关系。

在本文中，我们将引入注意力机制（Attention Mechanism）来增强模型对输入数据的关注度。注意力机制使得模型能够自动学习到不同部分的重要性，并在处理时给予更多的关注。这对于处理图像中的局部细节或序列数据中的关键元素非常有帮助。

下面是使用MATLAB实现基于注意力机制的CNN-LSTM模型的代码：

% 设置参数
numClasses = 10;  % 分类的类别数
inputSiz
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
keras cnn注意力机制_U-Net中CNN+ConvLSTM2D图像分割分类
weixin_39761573的博客
11-22 1597
Keras-----CNN+ConvLSTM2D第一次看到这个思想是在2018MICCAI会议论文,CFCM: Segmentation via Coarse to Fine Context Memory,做医学图像分割.阅读数只有50但已收到一部分人邮箱Call,正好这段时间把ConvLSTM2D和BiConvLSTM2D都测试了下,趁着年前最后一天工作时间,将心得完善了下. 喜欢关注下,后面会...
Keras框架 深度学习模型CNN+LSTM+Attention机制 预测黄金主力收盘价
joinquantdata的博客
02-14 2万+
—— 本篇文章 by HeartBearting 有问题欢迎与我交流。 评论留言或者联系我的邮箱：jiaohaibin@ruc.edu.cn 数据由JQData本地量化金融数据支持 实验2： 使⽤历史前5个时刻的 open close high low volume money 预测当前时刻的收盘价， 即 [None, 5, 6] => [None, 1] # None是 batch_s...
论文复现 | 登神长阶：时序预测模型系列推送9——CNN-LSTM-Attention
最新发布
Aifuyao的博客
05-09 969
CNN-LSTM-Attention模型通过整合卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制，实现了对复杂数据任务的高效处理。CNN负责提取空间特征，LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，而注意力机制则动态聚焦关键信息，提升模型处理精度。该模型在多维特征挖掘、泛化能力和多变量数据处理方面表现出色，广泛应用于经济预测、气象预报、金融市场分析和能源需求预测等领域。通过代码实现，模型能够对时间序列数据进行训练和预测，并通过误差分析和结果可视化展示其性能。未来工作将致力于进一步降低预测误差，提升模型
【LSTM分类】基于注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络CNN-LSTM-attention实现数据分类附matlab代码
m0_60703264的博客
08-02 633
​在当今信息爆炸的时代，数据分类成为了一个非常重要的任务。无论是在自然语言处理、图像识别还是其他领域，我们都需要对数据进行准确的分类，以便更好地理解和利用这些数据。在过去的几年里，深度学习技术在数据分类任务中取得了巨大的成功，其中卷积神经网络（CNN）和长短记忆神经网络（LSTM）是两个备受关注的模型。在本文中，我们将介绍一种基于注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络（CNN-LSTM-attention）的方法，用于数据分类。
复合模型（CNN-LSTM-Attention）时序和空间特征结合融合注意力机制的预测程序, Matlab代码！包含特征可视化，数据Excel导入，直接运行！
weixin_48747334的博客
11-06 8042
CNN-LSTM-Attention模型首先通过CNN层来捕捉输入序列的空间特征，然后通过LSTM层来捕捉时间相关性，最后通过Attention层来更好地理解序列内部的关联。适用于，风速，光伏功率，发电功率预测，海上风电预测，碳价预测等等。
CNN+LSTM+Attention实现时间序列预测
热门推荐
pengxiang1998的博客
11-17 5万+
LSTM 隐藏层输出向量作为注意力层的输入，通过一个全连接层进行训练，再对全连接层的输出使用 softmax 函数进行归一化，得出每一个隐藏层向量的分配权重，权重大小表示每个时间步的隐状态对于预测结果的重要程度。权重训练过程如下：Ｓ。
基于注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络CNN-LSTM-attention实现数据分类附matlab代码.rar
10-28
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）是两类极为重要的神经网络模型。CNN在图像识别与处理方面表现出色，而LSTM则在处理序列数据，尤其是自然语言处理方面有独到之处。将这两种模型结合起来...
麻雀算法优化卷积神经网络结合长短记忆神经网络SSA-CNN-LSTM-attention实现数据分类附matlab代码.rar
10-28
在深入探讨如何使用麻雀算法优化卷积神经网络结合长短记忆神经网络进行数据分类之前，有必要先了解几个关键概念。首先，卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，它能够从图像或其他数据中自动学习特征，是图像识别...
注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络CNN-LSTM-Attention实现温度预测附matlab代码.rar
10-28
卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）的结合使用注意力机制进行温度预测是一种先进的深度学习方法。CNN擅长提取空间特征，而LSTM擅长处理时间序列数据。注意力机制的应用可以让网络在处理时序数据时更加聚焦...
【LSTM分类】基于matlab麻雀算法优化注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络SSA-CNN-LSTM-attention数据分类【Matlab仿真 3325期】.zip
12-19
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 ...
【LSTM分类】基于matlab开普勒算法优化注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络KOA-CNN-LSTM-attention数据分类【Matlab仿真 3324期】.zip
12-19
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 ...
CNN-LSTM-Attention-master.zip
08-24
CNN_LSTM加注意力机制对股票预测，文件有数据
cnn+lstm+attention对时序数据进行预测
02-18
cnn+lstm+attention对时序数据进行预测 博客链接： https://blog.youkuaiyun.com/qq_30803353/article/details/121875376 1、摘要 本文主要讲解：bilstm-cnn-attention对时序数据进行预测 主要思路： 对时序数据进行分块，生成三维时序数据块 建立模型，卷积层-bilstm层-attention按顺序建立，attention层可放中间也可放前面，效果各不相同 训练模型，使用训练好的模型进行预测 调参优化，保存模型 2、数据介绍 需要数据和数据介绍请私聊，评论区可以找到我的球球 3、相关技术 BiLSTM：前向和方向的两条LSTM网络，被称为双向LSTM，也叫BiLSTM。其思想是将同一个输入序列分别接入向前和先后的两个LSTM中，然后将两个网络的隐含层连在一起，共同接入到输出层进行预测。 attention注意力机制 一维卷积 cnn+lstm+attention 网络结构图 RNN-＞LSTM-＞BiLSTM神经网络结构 注意力机制----transformer中注意力机制 使用Python和Kera
cba CNN-LSTM-Attention模型
Deeeil的博客
03-07 1049
【代码】cba CNN-LSTM-Attention模型。
【数据智能驱动预测革新】CNN-LSTM-Attention：集成多种数据处理方式应对数据分类精准预测
bmOeviPjU的博客
10-17 1077
通过结合卷积神经网络、长短期记忆网络和注意力机制，该模型能够有效地处理多特征输入的数据，并提取出丰富的特征信息。此外，注释清晰，适合新手小白使用。该模型能够处理多特征输入的数据，并且具有很高的灵活性和可扩展性，LSTM层可以灵活地替换为GRU或BiLSTM以适应不同的应用场景。在CNN-LSTM-Attention模型中，LSTM层负责处理具有时间依赖性的数据，从而提取出更为丰富的特征信息。在数据处理过程中，注意力机制能够根据任务需求，自动地将模型的注意力集中在最为重要的信息上，从而提高预测的准确度。
多元回归预测 | Matlab阿基米德算法(AOA)优化极限梯度提升树XGBoost回归预测,AOA-XGBoost回归预测模型,多变输入模型
前程算法屋的博客
07-07 806
多元回归预测 | Matlab阿基米德算法(AOA)优化极限梯度提升树XGBoost回归预测,AOA-XGBoost回归预测模型,多变输入模型
回归预测|基于卷积神经网络-长短期记忆网络-自注意力机制的数据回归预测Python程序 多特征输入单输出 CNN-LSTM-Attention
2401_86241083的博客
08-20 2434
CNN-LSTM-Attention模型是一种结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）的深度学习模型，广泛用于处理时间序列数据和序列预测任务。下面详细介绍其原理和流程，并提供一个简化的示意图。CNN-LSTM-Attention模型结合了卷积神经网络的空间特征提取能力、LSTM的时间序列建模能力和注意力机制的加权能力。它特别适用于处理需要提取空间特征、建模时间依赖关系并关注重要部分的任务，如时间序列预测和自然语言处理任务。包括但不限于。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值