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微商城网站开发视频,七台河网站网站建设,网站建设与制作模板,wordpress评论不显示头像CNN-LSTM-Attention基于卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测 Matlab语言 程序已调试好#xff0c;无需更改代码直接替换Excel即可运行 1.多特征输入#xff0c;LSTM也可以换成GRU、BiLSTM#xff0c;Matlab版本要在2020B及以上。 2.特点#xff1a; [1]卷…CNN-LSTM-Attention基于卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测 Matlab语言 程序已调试好无需更改代码直接替换Excel即可运行 1.多特征输入LSTM也可以换成GRU、BiLSTMMatlab版本要在2020B及以上。 2.特点 [1]卷积神经网络 (CNN)捕捉数据中的局部模式和特征。 [2]长短期记忆网络 (LSTM)处理数据捕捉长期依赖关系。 [3]注意力机制为模型提供了对关键信息的聚焦能力从而提高预测的准确度。 3.直接替换Excel数据即可用注释清晰适合新手小白 4.附赠测试数据输入格式如图3所示可直接运行 5.仅包含模型代码 6.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果在数据分类预测领域结合多种强大的神经网络结构往往能带来意想不到的效果。今天就来给大家分享一个基于 CNN - LSTM - Attention 的数据分类预测模型用 Matlab 语言实现并且已经调试好新手小白直接替换 Excel 数据就能跑起来一、模型特点1. 卷积神经网络 (CNN)CNN 的强大之处在于它能够捕捉数据中的局部模式和特征。比如说在图像识别中它可以轻松识别图像中的线条、边缘等局部特征。在我们的数据分类预测里它同样能挖掘出数据中隐藏的局部规律。Matlab 中构建 CNN 层可以像下面这样layers [ imageInputLayer([inputSize 1]) % inputSize 为输入数据的维度1 表示单通道 convolution2dLayer(3,16,Padding,same) % 3x3 的卷积核16 个特征图same 填充保证输出尺寸不变 reluLayer() maxPooling2dLayer(2,Stride,2)]; % 2x2 的最大池化步长为 2这里convolution2dLayer就是构建卷积层3是卷积核大小16是生成的特征图数量Padding,same保证了输出和输入尺寸一样方便后续处理。reluLayer则是激活函数层给模型引入非线性。maxPooling2dLayer进行池化操作降低数据维度同时保留关键特征。2. 长短期记忆网络 (LSTM)LSTM 擅长处理数据中的长期依赖关系。在时间序列数据或者其他有顺序关系的数据里普通的神经网络很难记住很久以前的信息但 LSTM 就可以。构建 LSTM 层代码如下layers [layers lstmLayer(100) % 100 个 LSTM 单元 fullyConnectedLayer(numClasses) % numClasses 为类别数 softmaxLayer() classificationLayer()];lstmLayer(100)创建了一个有 100 个单元的 LSTM 层这些单元会学习数据中的长期依赖模式。之后通过全连接层fullyConnectedLayer(numClasses)将 LSTM 的输出映射到类别数维度再经过softmaxLayer生成概率分布最后classificationLayer计算分类损失。这里提一下LSTM 还可以换成 GRU、BiLSTM。如果换成 GRU代码类似这样layers [layers gruLayer(100) % 100 个 GRU 单元 fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer() classificationLayer()];GRU 相对 LSTM 结构更简单计算量小一些但同样能捕捉长期依赖。BiLSTM 则是双向的 LSTM可以同时从正向和反向学习序列信息代码如下layers [layers bilstmLayer(100) % 100 个双向 LSTM 单元 fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer() classificationLayer()];3. 注意力机制注意力机制就像是模型的 “聚光灯”它为模型提供了对关键信息的聚焦能力从而大大提高预测的准确度。在处理大量数据时不是所有信息都同等重要注意力机制可以让模型更关注重要部分。Matlab 实现注意力机制代码可能像这样简化示意function [attendedFeatures] attentionMechanism(features) attentionWeights softmax(denseLayer(features)); % 通过全连接层得到注意力权重 attendedFeatures bsxfun(times, features, attentionWeights); % 加权得到注意力特征 end这里先通过全连接层denseLayer对特征features处理得到注意力权重attentionWeights然后用bsxfun函数将权重和原特征相乘得到加权后的注意力特征attendedFeatures。二、使用方法这个模型最大的优点就是对新手小白太友好了。直接替换 Excel 数据即可使用而且注释清晰。附赠了测试数据输入格式如图 3 所示大家可以直接运行看看效果。不过要注意哦Matlab 版本得在 2020B 及以上。三、关于模型效果这里要跟大家说明一下这个模型只是提供一个衡量数据集精度的方法并不能保证替换数据就一定能得到您满意的结果。毕竟不同数据集特点差异很大但它绝对是一个很好的起点大家可以基于此根据自己的数据特点进一步优化。希望这个基于 CNN - LSTM - Attention 的数据分类预测模型能帮助到各位在数据预测领域探索的小伙伴赶紧试试吧