【BiLSTM分类】注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络CNN-BiLSTM-attention数据分类【含Matlab源码 3909期】

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分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2024-03-16 09:17:13 首次发布
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【BiLSTM分类】双向长短时记忆神经网络结合多头注意力机制BiLSTM-Mutilhead-Attention数据分类（多输入单输出）【含Matlab源码 4635期】
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06-06 1336
双向长短时记忆神经网络结合多头注意力机制BiLSTM-Mutilhead-Attention数据分类（多输入单输出） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【AMRA时序预测】基于自回归移动平均模型建立风电功率预测模型，利用区间分布表征预测误差的分布附Matlab代码
qq_59747472的博客
06-06 804
风电功率预测对于提高风电场运行效率、降低电力系统运行成本、提升电网安全稳定性至关重要。本文提出了一种基于自回归移动平均模型 (ARMA) 的风电功率预测模型，并采用区间分布来表征预测误差的分布特征。该模型通过对历史风电功率数据的分析，建立了 ARMA 模型，并利用区间分布来描述预测值的置信区间，从而更全面地反映预测结果的可靠性。一、引言风能作为一种清洁、可再生能源，在全球能源结构中扮演着越来越重要的角色。随着风电规模的不断扩大，准确的风电功率预测对于风电场的有效运行和电力系统的安全稳定至关重要。
融合注意力机制的卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM-Attention)的多变量/时间序列预测
m0_59235945的博客
09-11 8480
CNN 主要由卷积层和池化层构成，其中卷积层利用卷积核进行电力负荷数据的有效非线性局部特征提取，池化层用于压缩提取的特征并生成更重要的特征信息，提高泛化能力。卷积神经网络作为一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、目标检测、图像分割和自然语言处理等领域。CNN的设计灵感来源于生物视觉系统，通过模拟人类视觉处理的方式来实现对图像等数据的高效识别和处理。CNN的核心是卷积层，它通过卷积操作自动提取输入数据的空间层次特征，并通过池化层降低特征的空间尺寸，同时保留最重要的特征信息。
ABC-CNN-BiLSTM-Attention、CNN-BiLSTM-Attentio四类对比模型
最新发布
matlab_dingdang的博客
05-12 820
针对多变量时序预测任务，我将从模型架构、性能特点、应用场景等维度对这四类模型进行对比分析：：人工蜂群算法 (Artificial Bee Colony) 优化模型超参数，如学习率、Dropout 率、注意力权重等：提取输入序列的局部特征和空间相关性：双向捕捉时序数据的长短期依赖关系：自适应分配不同时间步和特征的权重缺少 ABC 优化环节，直接使用固定超参数或网格搜索调优其他架构组件与 ABC 版本一致1. 全局优化能力强，避免局部最优 2. 自适应调整模型参数 3. 对复杂非线性关系拟合能力更强
华南技术栈CNN+Bilstm+Attention
东方
07-05 2428
基本介绍 bilstm介绍：（用的是微信登录）实现代码 attention介绍 bert层 （大部分来源于cbow） 做预训练， 一个很不错的bert讲解该博主 bert+cnn也给了代码 包括attention 机制， 总之该博主是个宝藏博主 ， txt和CSV 的区别， （不是很清楚。。） 对txt进行数据划分训练的时候 好像还要用 cuda 我自己安装的9.1版本的。 然后验证一下 算是安装好了。 安装完还是用不了。 找了个不用GPU的方法 当然我肯定想用，，先试试再debug 于是第二天再找，注意
BiLSTM_Attention.rar
12-04
BiLSTM+Attention网络PyTorch实现 100%能跑通 有训练好的网络结构 有代码 也可自己训练
【CNN-BiLSTM-attention分类】基于注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现故障识别附matlab代码
matlab_dingdang的博客
01-23 1631
本文提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络（CNN-BiLSTM-attention）的故障识别方法。该方法首先利用卷积神经网络提取故障信号的时频特征，然后利用双向长短记忆神经网络学习故障信号的时间序列特征，最后利用注意力机制对故障信号的时频特征和时间序列特征进行加权融合，得到故障信号的综合特征。实验结果表明，该方法能够有效地识别故障信号，并且具有较高的识别精度。故障识别是故障诊断中的一个重要步骤，其目的是根据故障信号来判断故障类型。
【BiLSTM分类】注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络CNN-BiLSTM-attention数据分类【含Matlab源码 3909期】.zip
02-07
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 运行结果效果图； ...
基于卷积双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)时间序列预测（Matlab完整源码和数据）
05-23
基于卷积双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)时间序列预测（Matlab完整源码和数据） 基于卷积双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)时间序列预测（Matlab完整源码和数据） ...
CNN-BiLSTM-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制故障诊断/分类预测（Matlab完整源码）
07-26
1.Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络融合注意力机制故障诊断/分类预测（Matlab完整源码和数据）。数据为西储大学轴承诊断数据经过特征提取后的数据。运行环境Matlab2023及以上 ...
cnn-bilstm-attention-time-series-prediction_keras-master.zip
06-10
cnn-bilstm-attention-time-series-prediction_keras-master.zip
BiLSTM-Attention文本分类
12-21
概述 上一篇中使用BiLSTM-Attention模型进行关系抽取，因为只放出了较为核心的代码，所以看上去比较混乱。这篇以简单的文本分类为demo，基于pytorch，全面解读BiLSTM-Attention。 文本分类实战 整体构建 首先，我们导入需要的包，包括模型，优化器，梯度求导等，将数据类型全部转化成tensor类型 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable import torch.nn.fu
BiLSTM_RNN-LSTM_RNN_short_lstm神经网络_LSTM
09-11
41Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM 由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出，并在近期被Alex Graves进行了改良和推广。在很多问题，LSTM 都取得相当巨大的成功，并得到了广泛的使用。LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题。记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为，而非需要付出很大代价才能获得的能力！所有 RNN 都具有一种重复神经网络模块的链式的形式。在标准的 RNN 中，这个重复的模块只有一个非常简单的结构，例如一个 tanh 层。
基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)分类预测（Matlab完整源码和数据)
02-23
基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)分类预测，WOA-CNN-BiLSTM多特征输入模型。 优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释...
【温度预测】多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络CNN-BiLSTM-Multihead-Attention温度预测【含Matlab源码 4918期】.zip
02-07
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 运行结果效果图； ...
CNN-BiLSTM-Attention模型详解及应用分析
hasakie的博客
01-07 1871
CNN-BiLSTM-Attention结构是一种强大的深度学习架构，巧妙地结合了三种不同的技术优势：卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制（Attention）。这种创新性的组合使得模型能够在处理复杂序列数据时表现出色，尤其适用于自然语言处理、语音识别和时间序列分析等领域。CNN模块负责捕捉局部特征。它通常包含多个卷积层和池化层，每个卷积层都使用一组可学习的滤波器（称为卷积核）来扫描输入数据，提取特定类型的特征。例如，在文本分类任务中，卷积层可能学会识别特定的词汇或短语模式
一文理解BILSTM神经网络
m0_69378371的博客
05-20 1904
双向长短期记忆网络（BiLSTM，Bidirectional Long Short-Term Memory）**是一种特殊的循环神经网络（RNN），它在自然语言处理（NLP）、时间序列分析等领域具有广泛应用。BiLSTM通过在两个方向上处理输入序列，能够更好地捕捉序列中每个时间步长的上下文信息。
基于卷积神经网络结合注意力机制长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码
qq_59747472的博客
03-26 1180
本文提出了一种基于注意力机制的混合ＣＮＮ－ＬＳＴＭ系统模型，如图１所示。该模型由ＣＮＮ网络、ＬＳＴＭ网络、融合层和全连接层４部分构成。该模型的主要思路为：在通道１中，利用ＢｉＬＳＴＭ网络进行双向全局时间特征的充分提取；同时，在通道２中，利用一维卷积神经网络（ｏｎｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，１ＤＣＮＮ）对时序信号沿时间轴正方向进行局部非相关性特征的提取，以获得更多的时间特征，并在注意力机制的作用下合理地选择分配权重；
基于Matlab的CNN-LSTM-SAM-Attention神经网络数据分类教程（源码分享）
资源摘要信息:"本资源是一个使用Matlab语言实现的CNN-LSTM-SAM-Attention（卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制）的数据分类预测项目。该神经网络模型通过融合卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）...
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