Advertisement

TCN-with-attention：字符时间卷积网络结合注意力机制的源代码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
TCN（Temporal Convolutional Network）对关注层的时间卷积网络模型的构想，其核心思想与…… 相似。然而，在当前的该模型中，注意力机制被嵌入在卷积层的每一层之上。此外，注意力的大小与SNAIL有所不同。结果数据集方面，我们观察到：无需进行预处理的关注值达到了0.82，而没有注意力机制的对应值则为0.81。我对agnews平台上大多数简单模型的结果进行了评估，发现它们通常表现出0.81的精度。 (这些模型在“ ”上进行了测试，并且采用了基于单词的嵌入技术)。因此，基于字符的模型展现出0.82的准确性似乎是一个值得进一步探索的结论。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • TCN-with-Attention: 基于字符的时间卷积网络及注意层-源码
    优质
    本项目提出了TCN-with-Attention模型，结合时间卷积网络与注意力机制处理基于字符的数据。开源代码实现该创新架构，适用于序列预测和文本分类等任务。 TCN关注带有注意力层的时间卷积网络模型的概念主要类似于其他类似结构的模型，但在该模型中，注意力机制位于每个顶层的卷积层之后。此外，注意大小与SNAIL不同。 在agnews数据集上测试的结果显示，在使用基于单词嵌入的情况下，大多数简单模型表现出0.81的精度。因此，一个基于字符的TCN模型达到0.82的准确性是值得肯定的。
     
  • 基于TCN-Attention的Matlab回归预测模型：时间卷积网络与自注意力机制的结合应用
    优质
    本研究提出了一种创新的Matlab回归预测模型，融合了时间卷积网络(TCN)和自注意力机制，以提高序列数据预测的准确性和效率。 基于TCN-Attention的Matlab数据回归预测模型：时间卷积网络与自注意力机制的融合应用 该TCN-Attention模型结合了时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）及自注意力机制，用于进行多变量单输出的数据回归预测。此程序已经过调试，无需修改代码即可直接用Excel运行。 支持分类或时间序列单列预测功能，并且具有优秀的回归预测效果如图1所示。 模型的网络结构如图2所示，十分新颖适合作为创新点使用并发表成果。 （注意：自注意力机制需要在Matlab 2023a及以上版本中实现） 附赠测试数据，格式见图3。 程序注释清晰详尽，适合新手小白直接运行main文件一键出图。 仅包含Matlab代码，不包括讲解。确保原始程序可正常执行但无进一步技术支持。 该模型提供了一种衡量数据集精度的方法，并不能保证所有输入的数据都能得到满意的结果。
     
  • TCN-with-attention-master_注意力_TCN_预测_注意力_LS
    优质
    本项目专注于利用改进的时间卷积网络(TCN)结合注意力机制进行序列预测。通过引入注意力模块，模型能够更有效地捕捉长短期依赖关系，在时间序列预测任务中表现出色。 基于注意力机制的方法结合时间卷积网络（TCN）进行预测表现出色。相较于长短期记忆网络（LSTM），TCN是一种更为有效的预测方法，并且附有相关数据支持这一结论。
     
  • 时间卷积网络TCN的代码.zip
    优质
    本资源包含时间卷积网络（TCN）的完整Python实现代码，适用于序列预测和自然语言处理等任务，帮助研究者快速上手深度学习中的时序数据建模。 在SCI论文中使用的代码、数据及程序通过时间卷积网络建立预测模型进行预测，其效果比LSTM和CNN更为精确。
     
  • 带有注意力机制的卷积神经网络源码.zip
    优质
    本资源为一个包含注意力机制的卷积神经网络（CNN）的Python代码实现，适用于图像识别和分类任务。下载后可直接运行实验或作为项目参考代码。 【探索人工智能的宝藏之地】 无论您是计算机相关专业的在校学生、老师还是企业界的探索者，这个项目都是为您量身打造的。无论是初入此领域的新人，还是寻求更高层次进阶的专业人士，在这里都能找到所需的资源和知识。不仅如此，该项目还可以作为毕业设计、课程作业或立项演示使用。 【人工智能的深度探索】 人工智能是一门模拟人类智能的技术与理论体系，使计算机能够展现出类似人类的思考、判断、决策、学习及交流能力。它不仅是一项技术，更是一种前沿科学领域的研究方向。 【实战项目与源码分享】 我们深入探讨了包括深度学习基本原理在内的多个领域，并提供了神经网络应用、自然语言处理、语言模型构建以及文本分类和信息检索等多方面的内容讲解。此外还有丰富的机器学习、计算机视觉及自然语言处理的实战项目代码，帮助您从理论知识过渡到实际操作中去实践运用；如果您已经有了一定的基础水平，则可以根据提供的源码进行修改与扩展，开发出更多新功能。 【期待与您同行】 我们诚挚地邀请大家下载并使用这些资源，在人工智能这片广阔的领域里一起探索前行。同时我们也非常欢迎各位的交流互动，共同学习、相互促进成长进步。让我们在充满挑战和机遇的人工智能世界中携手共进！
     
  • 基于CNN-LSTM-Attention（结合卷积神经网络、长短期记忆网络及注意力机制）的多变量时间序列预测模型
    优质
    本研究提出了一种结合CNN、LSTM和Attention机制的新型多变量时间序列预测模型，旨在提升复杂数据模式识别与未来趋势预测的准确性。 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的多变量时间序列预测方法适用于处理复杂的时间序列数据。该模型能够有效利用多维特征信息，提高预测精度。在MATLAB 2020版本及以上环境中实现此算法时，评价指标包括R²、平均绝对误差(MAE)、均方误差（MSE）、根均方误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)，以全面评估模型性能。代码设计简洁高效，便于学习与调试，并支持不同数据集的灵活替换。
     
  • Keras TCN：基于Keras的时间卷积网络
    优质
    Keras TCN是基于Keras框架实现的时间卷积网络库，专为处理序列数据设计，适用于语音识别、自然语言处理等多种时序任务。 Keras TCN与所有主要/最新的Tensorflow版本（从1.14到2.4.0+）兼容。安装命令为：pip install keras-tcn。 为什么选择时间卷积网络？相较于具有相同容量的循环体系结构，TCN拥有更长的记忆能力。在各种任务上，如序列MNIST、加法问题、复制内存及字级PTB等，其性能始终优于LSTM/GRU架构。此外，它还具备并行处理的能力、灵活的接收场大小以及稳定的梯度，并且所需的训练内存较低，可以接受不同长度的输入。 TCN的核心是放大因果卷积层堆栈（Wavenet, 2016）可视化。通常的方法是在Keras模型中导入TCN层来使用它。以下是一个回归任务的例子： ```python from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras import Input, Model from tcn import TCN, tcn_full_summary batch_size, timesteps, input_dim = None # 定义变量值 ``` 此代码片段展示了如何在Keras模型中使用TCN层。对于更多示例，请参阅相关文档或源码中的其他任务案例。
     
  • ACNN: 基于注意力机制的卷积神经网络模型源代码-源码网
    优质
    ACNN是一款集成注意力机制的先进卷积神经网络模型开源代码，旨在提高深度学习中特征提取与分类的精度和效率。此项目为研究人员及开发者提供了一个强大的工具，以探索并应用先进的AI技术于各类应用场景之中。 神经网络论文基于注意力机制的卷积神经网络模型源代码要求使用Python 2.7和Keras 2.0。该代码采用Theano作为后端。 文件说明： - 文件“movie_reviews_positive.txt”包含正向评论，而“movie_reviews_negative.txt”则为负向评论。 - 每个评论文件中的每一行代表一条单独的评论句。 - “con_att.py”是模型的主要文件。 - “data_loader.py”用于数据加载与初步处理工作。 - “word_vectors.save”是由针对特定数据集生成的词向量文件。 运行模型时，该模式接受两个参数：模式（最大音量内部或外部）和内部/外部。执行ACNN内核代码可以使用命令“python con_att.py 注意 内部”，而要执行外层则用命令“python con_att.py 至少 关注 外部”。如果希望运行标准的CNN模型，只需将参数设置为最大音量内部即可。 需要修改的地方： - 在文件con_atten.py中的第38行和65行左右的位置，请根据实际需求进行适当的调整。
     
  • Keras-Attention：此仓库包含LSTM和卷积神经网络中的注意力机制实现-源码
    优质
    简介：Keras-Attention 是一个开源代码库，提供了在 LSTM 和卷积神经网络中实现注意力机制的方法。该库为深度学习模型的开发人员提供了一个宝贵的资源，帮助他们更好地理解和应用注意力机制。 注意：在Keras中的注意力机制实现需要以下环境配置：tensorflow-gpu==1.13.1 和 keras==2.1.5。 本段落中，我们将在LSTM的Step上应用注意力机制，目的是突出输入样本每个时间步的重要性。使用的示例数据如下： X = [[-21.03816538 1.4249185 ] [ 3.76040424 -12.83660875] [ 1. 1. ] [-10.17242648 5.37333323] [ 2.97058584 -9.31965078] [ 3.69295417 8.47650258] [-6.91492102 11.00583167] [-0.03511656 -...
     
  • 时域卷积网络(TCN)案例及Python源码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于时域卷积网络（TCN）的深度学习模型案例与配套的Python代码。通过详细注释和实例数据，帮助用户快速理解和应用TCN在序列预测任务中的强大能力。 时域卷积网络（TCN）案例模型, tcn时间卷积网络, Python源码(zip文件)