知识追踪实战：lstm+ Multi-head Attention注意力机制的学生做题成绩预测实战

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分类专栏： 中文核心论文实战项目集合 文章标签： 自然语言处理 深度学习 人工智能 注意力机制 做题成绩预测
于 2023-08-11 19:33:41 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/132238782
本文档介绍了一个使用LSTM和Multi-head Attention机制进行学生做题成绩预测的实际项目。通过深度学习技术，结合自然语言处理中的注意力机制，对学生的知识掌握情况进行跟踪并预测其未来成绩。
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基于lstm+attention的学生做题记录的成绩预测 （完整代码+数据）
机器学习深度学习业余选手
01-13 1018
基于lstm+attention的学生做题记录的成绩预测 （完整代码+数据）
基于LSTM和多头Attention的多特征输入的风速预测项目实战（pytorch）（多特征）
weixin_44829487的博客
06-18 1291
在上一个多特征进行风速预测的项目基础上，本项目使用Pytorch基于pytorch的LSTM和多头Attention实现时间序列（风速）的预测，使用风速八个特征来预测风速（使用了数据集中的8个特征作为输入），其效果比本人之前文章所做的多特征二维CNN的预测效果好。
基于pytorch使用LSTM和多头Attention风速预测项目实战（单特征）
weixin_44829487的博客
04-06 3023
在上一个使用一维卷积CNN进行风速预测的项目基础上，本项目基于Pytorch使用实现时间序列（风速）的预测，只使用风速一个特征来预测风速，适用于初学预测的小伙伴。项目参考了多个网络上的代码以及借助了chatgpt的灵感，对整个项目分解到各个py文件中形成一个完整项目的基本框架，其他类似项目可以用这个框架进行修改，增加了loss计算和相应的绘图模块，还增加了对pth文件的使用实现测试数据的预测。
【电力负荷预测】基于鲸鱼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制WOA-TCN-Multihead-Attention实现电力负荷预测附matlab代码
qq_59747472的博客
02-17 1175
摘要电力负荷预测在电力系统运行和规划中至关重要。本文提出了一种基于鲸鱼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制（WOA-TCN-Multihead-Attention）的电力负荷预测模型。该模型利用鲸鱼算法优化 TCN 的超参数，并引入多头注意力机制增强模型对长期依赖关系的建模能力。实验结果表明，所提出的模型在多个数据集上取得了优异的预测性能，有效提高了电力负荷预测的精度和鲁棒性。引言电力负荷预测是电力系统运行和规划的关键技术，准确的预测可以优化电力调度、提高电网稳定性。
TCN-BiLSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测附Matlab实现 可作为深度学习对比预测模型，丰富实验内容，自带数据集，直接运行
matlab_dingdang的博客
12-05 1452
在当今信息时代，时间序列数据的预测一直是数据科学和人工智能领域中的一个重要课题。随着技术的不断发展和数据量的不断增加，如何有效地处理和预测时间序列数据成为了一个挑战。为了解决这一问题，研究人员们不断探索和开发新的算法和模型。本文将介绍一种新的多变量时间序列预测算法——多头注意力机制TCN-BiLSTM-Multihead-Attention，并对其进行深入研究。首先，让我们来了解一下这个算法的基本原理。
【CNN-LSTM-Multihead-Attention回归预测】基于多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络实现温度预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
04-06 969
本文提出了一种基于多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络（CNN-LSTM-Multihead-Attention）的温度预测模型。该模型利用卷积神经网络提取时空特征，长短记忆神经网络捕捉时间序列依赖性，多头注意力机制增强模型对重要特征的关注。实验结果表明，所提出的模型在温度预测任务上取得了优异的性能，有效提高了预测精度。引言温度预测在气象学、农业和能源管理等领域至关重要。传统的时间序列预测方法（如自回归集成移动平均模型）在处理复杂非线性时间序列数据时存在局限性。
MOH: MULTI-HEAD ATTENTION AS MIXTURE-OFHEAD ATTENTION
weixin_50917576的博客
12-01 1211
在这项工作中，我们升级了Transformer模型的核心——多头注意机制，以提高效率，同时保持或超越以前的精度水平。我们证明多头注意可以用求和形式表示。鉴于并非所有的注意头都具有同等的重要性，我们提出了一种将注意头视为专家混合（MoE）机制中的专家的新架构——头部混合（MoH）。MoH有两个显著的优点：首先，MoH使每个令牌能够选择适当的注意头，在不影响准确性或增加参数数量的情况下提高推理效率。其次，MoH用加权求和取代了多头注意中的标准求和，为注意机制引入了灵活性，释放了额外的性能潜力。
鲸鱼优化算法WOA-TCN-LSTM-Multihead-Attention多变量时间序列预测Matlab实现.rar
09-10
WOA-TCN-LSTM-Multihead-Attention多变量时间序列预测模型结合了WOA的全局搜索能力、TCN的长距离依赖捕捉能力、LSTM的时序数据处理能力和多头注意力机制的多维度信息提取能力，形成了一个强大的多变量时间序列预测...
Multi-Head Attention （多头注意力）机制详解
最新发布
weixin_67868534的博客
07-09 1054
多头注意力机制(Multi-HeadAttention)是Transformer的核心组件，通过并行多个自注意力头在不同子空间学习多样特征表示。其计算过程包括：1)将输入映射到多个子空间；2)每个头独立计算注意力权重；3)拼接各头输出并线性变换。该机制保持了与单头注意力相同的计算复杂度，但获得了更丰富的表达能力，能同时捕捉局部和全局依赖关系。其优势在于并行计算高效性、多特征学习能力以及复杂关系建模，使Transformer超越传统RNN/LSTM在处理长序列时的性能。
注意力机制学习：Multi-Head Attention
豆沙包子的博客
10-04 3838
多头注意力机制（Mutil-head Attention）：多头注意( Multihead Attention )是注意机制模块。 实现：通过一个注意力机制的多次并行运行，将独立的注意力输出串联起来，线性地转化为预期维度。直观看来，多个注意头允许对序列的不同部分进行注意力运算。 其中，都是可学习的参数矩阵。 注：缩放点积注意力（Scaled dot-product attention)在这个模块中很常用的，同时也可以将其换为其他类型的注意力机制。 import numpy...
区间预测 | MATLAB实现基于CNN-GRU-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积门控循环单元多变量时间序列区间预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
06-03 760
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时序预测 | Python基于Multihead-Attention-TCN-LSTM的时间序列预测
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LSTM+注意力机制(Attention)实现时间序列预测(PyTorch版)
斌擎科技
10-04 2439
一、基于PyTorch搭建LSTM+注意力机制(Attention)模型实现风速时间序列预测 上一篇文章我们讲解的是如何基于注意力机制Attention来实现风速预测，对于结果来说并不是很好，因为对于时序数据来讲单纯考虑权重信息来说还是不够的，缺少了LSTM这类网络提取的时序信息，也就是注意力机制提取时序信息能力相对较差（这里说的是单层自注意力机制模块，目前Transformer、Bert这种大模型已经处理的很好）。 所以本项目为了提高模型效果，提出了一些改进，就是将LSTM引入上篇文章单纯采用的注意力
pytorch搭建CNN+LSTM+Attention模型实战详细教程
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tensorflow神经网络进行成绩预测（非时序）
weixin_44544354的博客
05-09 2444
这个预测很简陋，就是用一个人的高数1、2的两个成绩预测线性代数成绩，数据量不大，预测的实际意义也不大。主要是体验下流程，应付下作业。(￣y▽,￣)╭ 首先是数据的类型，我们这次拿到的数据是3个班的高数1、2和线性代数的成绩。考虑到一些因素，这里只用前两个班的成绩。数据如下（表头我自己图省事改了改） 这里我只需要总评分和前两个班级的数据，所以 def get_class(T_class, info, num): # 从总的课程（info）里取出指定班级（T_class），将总评的列名改成num in
Tensorflow笔记——可视化预测结果
ileopard的博客
10-28 2279
本章的前期工作以及神经网络的搭建：https://blog.youkuaiyun.com/ileopard/article/details/102763645 一、可视化界面设计 使用 tkinter来设计可视化界面 1.新建窗体 from tkinter import Label, Menu, DoubleVar, Button, Tk, filedialog window = Tk() ...
[TensorFlow2基础]对数据的训练和预测
weixin_47394115的博客
08-28 1801
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 Tenserflow深度学习前言一、检测是否安装了tensorflow二、导入csv文件1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、检测是否安装了tensorflow import tensorflow as tf print('Te
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