小说网站开发需求,站点推广促销,建英语网站首页,微信公众号 手机网站开发分类预测 | Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多特征分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多特征分类预测分类效果基本介绍模型描述程序设计参…分类预测 | Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多特征分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多特征分类预测分类效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 分类效果 基本介绍 1.Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多特征分类预测CNN-LSTM-Mutilhead-Attention。多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重进而对输入序列进行加权求和。注意力能够帮助模型在处理序列数据时对不同位置的信息进行适当的加权从而更好地捕捉序列中的关键信息。 2.数据输入15个特征输出4个类别main.m是主程序其余为函数文件无需运行 3.可视化展示分类准确率 4.运行环境matlab2023b及以上。 模型描述 多头注意力机制Multi-Head Attention是一种用于处理序列数据的注意力机制的扩展形式。它通过使用多个独立的注意力头来捕捉不同方面的关注点从而更好地捕捉序列数据中的相关性和重要性。在多变量时间序列预测中多头注意力机制可以帮助模型对各个变量之间的关系进行建模并从中提取有用的特征。贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型可以更好地处理多变量时间序列数据的复杂性。它可以自动搜索最优超参数配置并通过卷积神经网络提取局部特征利用LSTM网络建模序列中的长期依赖关系并借助多头注意力机制捕捉变量之间的关联性从而提高时间序列预测的准确性和性能。 程序设计
完整程序和数据获取方式资源处下载Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多特征分类预测。 %---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 数据集分析
outdim 1; % 最后一列为输出
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
%---------------------------------------------------------------------
%% 数据归一化
[P_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);t_train categorical(T_train);
t_test categorical(T_test );%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据以及3维数据需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train double(reshape(P_train, num_dim, 1, 1, M));
P_test double(reshape(P_test , num_dim, 1, 1, N));%% 数据格式转换
for i 1 : Mp_train{i, 1} P_train(:, :, 1, i);
endfor i 1 : Np_test{i, 1} P_test( :, :, 1, i);
end%% 建立模型
lgraph layerGraph(); % 建立空白网络结构
tempLayers [sequenceInputLayer([num_dim, 1, 1], Name, sequence) % 建立输入层输入数据结构为[num_dim, 1, 1]sequenceFoldingLayer(Name, seqfold)]; % 建立序列折叠层
lgraph addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中
tempLayers [convolution2dLayer([3, 1], 16, Name, conv_1, Padding, same) % 建立卷积层,卷积核大小[3, 1]16个特征图reluLayer(Name, relu_1) % Relu 激活层convolution2dLayer([3, 1], 32, Name, conv_2, Padding, same) % 建立卷积层,卷积核大小[3, 1]32个特征图reluLayer(Name, relu_2)]; % Relu 激活层
lgraph addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中
参考资料 [1] http://t.csdn.cn/pCWSp [2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm1001.2014.3001.5501 [3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm1001.2014.3001.5501
