东莞网站制作多少钱,wordpress 角色权限,4500双休一天8小时,南通网站建设策划书分类预测 | Matlab实现TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分类预测/故障识别 目录 分类预测 | Matlab实现TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分类预测/故障识别分类效果基本介绍模型描述程序…分类预测 | Matlab实现TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分类预测/故障识别 目录 分类预测 | Matlab实现TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分类预测/故障识别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TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分类预测/故障识别经全连接层、softmax层和分类层后将高维特征映射为最终预测结果。 2.数据输入多个特征输出8个类别主程序运行 3.可视化展示分类准确率 4.运行环境matlab2023b及以上。 Multihead Attention 多头注意力机制注意力机制是一种用于在序列数据中学习对不同位置的关注程度的模型。多头注意力机制扩展了传统的注意力机制允许模型在不同的注意力头上学习不同的关注权重。在多特征分类预测中多头注意力机制可以用于对不同特征之间的关联进行建模从而提高分类性能。堆叠3层的TCN残差模块以获取更大范围的输入序列感受野同时避免出现梯度爆炸和梯度消失等问题每个残差块具有相同的内核大小k其扩张因子D分别为1、2、4。
模型描述 BiGRU获取到TCN处理后的数据序列它将正反两个方向的GRU层连接起来一个按从前往后正向处理输入序列另一个反向处理。通过这种方式BiGRU可以更加完整地探索特征的依赖关系获取上下文关联多头注意力机制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私信博主回复Matlab实现TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分类预测/故障识别。 %---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 设置训练选项
options trainingOptions(adam, ... % 使用Adam优化器MiniBatchSize, 15, ... % 每个迭代的迷你批次大小MaxEpochs, 5, ... % 最大训练迭代次数InitialLearnRate, 0.001, ... % 初始学习率Shuffle, every-epoch, ... % 每个迭代都对数据进行洗牌Verbose, false, ... % 不显示训练过程中的详细输出Plots, training-progress); % 显示训练进度图参考资料 [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
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