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卷积神经网络CNN-attention注意力机制数据分类【包含Matlab代码，第3238期】.zip

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简介：
所有海神之光上传的代码均可顺利运行，经过亲测验证确认可用，只需替换其中的数据即可，特别适合初学者使用。首先，代码压缩包包含的主函数为Main.m；其次，其中包含了数据文件以及用于调用的其他m文件；最后，无需手动运行，可以直接观察程序运行结果的图示。其次，代码的运行环境为Matlab 2019b版本。如果运行过程中出现任何错误提示，请根据提示进行相应的修改；若对修改步骤不熟悉，可以通过私信向博主寻求帮助。为了方便用户操作，提供了详细的运行步骤：第一步是将所有文件放置到Matlab的工作目录下；第二步是双击打开除Main.m之外的其他m文件；第三步则是点击“运行”按钮，等待程序完成执行后获得最终结果。对于需要进一步仿真服务的用户，可以通过私信或扫描博主博客文章底部的QQ名片联系博主获取支持。此外，博主还提供以下服务：一是提供博客或资源的完整代码；二是提供期刊或参考文献的相关复现代码；三是根据需求定制Matlab程序；四是开展科研合作，针对CNN卷积神经网络分类预测系列程序进行智能优化算法的优化。具体合作方向包括：一是利用遗传算法GA/蚁群算法ACO优化CNN模型；二是采用粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化CNN模型；三是运用灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化CNN模型；四是应用鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化CNN模型；五是采用萤火虫算法FA/差分算法DE优化CNN模型。

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  • 【RP-CNN-LSTM-Attention分类】基于优化递归图的卷积长短期记忆神经网络注意力机制数据分类预测
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    本研究提出了一种结合优化递归图、卷积层和LSTM的新型CNN-LSTM模型，并引入注意力机制，以提升复杂数据集中的分类与预测性能。 基于递归图优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测方法，简称RP-CNN-LSTM-Attention分类，旨在提升数据分类的准确性和效率。该模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及注意力机制的优势，并通过引入递归图结构进一步优化其性能。
     
  • 【CNN分类】利用卷积神经网络进行数据分类（含MATLAB代码）.zip
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    本资源提供了一个使用卷积神经网络（CNN）进行数据分类的教程和相关MATLAB代码。通过详细的注释，帮助用户理解CNN的工作原理及其在实际问题中的应用。 版本：MATLAB 2014/2019a/2021a，包含运行结果。 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真研究。 内容标题所示。相关介绍可以在博主主页搜索博客查看。 适合人群：本科和硕士等科研学习使用 开发者简介：热爱科研的MATLAB仿真开发人员，注重技术和个人修养同步提升，欢迎联系进行MATLAB项目合作。 团队长期从事以下领域算法的研究与改进： 1. 智能优化算法及应用 - 1.1 改进智能优化算法（单目标和多目标） - 1.2 生产调度研究： - 装配线调度 - 车间调度 - 生产线平衡研究 - 水库梯度调度 2. 路径规划 - 旅行商问题（TSP、TSPTW） - 各类车辆路径规划问题（vrp、VRPTW、CVRP） - 机器人路径规划 - 多无人机三维路径规划 - 多式联运优化 - 无人机结合车辆路径配送 3. 其他研究方向： - 三维装箱求解 - 物流选址：背包问题，物流选址，货位优化等。 4. 电力系统优化： 包括微电网、配网系统优化、重构及有序充电策略；储能双层调度和配置技术等。 5. 神经网络预测与分类： 含BP神经网络、LSSVM、SVM、CNN以及各种RNN模型（ELMAN，LSTM，GRU）的回归与时序预测应用。 6. 图像处理算法 包括图像识别（车牌标志，身份证银行卡等）、分割检测压缩增强等多种技术研究。 7. 信号处理： 含故障诊断与各类生物电信号分析。 8. 元胞自动机仿真：涵盖交通流、人群疏散及病毒扩散等领域模拟。 9. 无线传感器网络优化设计 涉及定位覆盖通信等方面改进算法开发。
     
  • 基于CNN-LSTM-Attention的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程序已调试）
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    本研究提出了一种融合CNN、LSTM与Attention机制的深度学习模型，用于数据分类和预测，并提供了成熟的Matlab实现代码。 CNN-LSTM-Attention模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及注意力机制，在Matlab环境下用于数据分类预测任务。 该程序已调试完毕，无需对代码进行任何更改即可直接运行。具体要求如下： 1. 支持多特征输入，并且可以将LSTM替换为GRU或BiLSTM结构。 2. 要求使用Matlab 2020B及以上版本。 3. 模型特点包括： - 卷积神经网络（CNN）：用于捕捉数据中的局部模式和特征； - 长短期记忆网络（LSTM）：处理并识别长期依赖关系； - 注意力机制：增强了模型对关键信息的聚焦能力，从而提高预测准确性。 4. 程序注释详细清晰，适合初学者使用。附带测试数据集供参考和直接运行。 5. 本项目仅提供模型代码部分。 需要强调的是，该模型主要用于衡量特定数据集上的分类精度，并不能保证在替换不同数据后能够达到预期的预测效果。
     
  • 基于CNN-LSTM-Attention的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程序已调试）
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    本研究提出了一种基于CNN-LSTM-Attention架构的数据分类与预测方法，并使用Matlab实现了该模型，现已完成调试。此模型融合了卷积神经网络、长短时记忆网络及注意力机制的优势，有效提高了数据分类和预测的准确性。 CNN-LSTM-Attention模型结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及注意力机制，适用于数据分类预测任务，并已使用Matlab语言实现。该程序已经调试完毕，只需替换Excel中的数据即可运行。 此模型的特点如下： 1. 卷积神经网络 (CNN): 用于捕捉输入数据的局部模式和特征。 2. 长短期记忆网络 (LSTM) 或者门控循环单元 (GRU)，甚至双向长短期记忆(BiLSTM) 网络：处理序列数据中的长期依赖关系，适用于识别时间序列或顺序信息的重要性。需要注意的是，运行此程序需要使用Matlab 2020B及以上版本。 3. 注意力机制: 提高模型对关键特征的关注度，从而提升预测精度。 此外，该代码注释清晰详尽，非常适合初学者理解和操作，并附带测试数据以供直接运行参考。然而，请注意，所提供的仅是衡量特定数据集性能的框架；替换不同的数据并不能保证一定能达到预期的效果。
     
  • 带有注意力机制的卷积神经网络源码.zip
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    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！
     
  • 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
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    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 -...
     
  • 基于CNN-Attention的数据分类模型【附带Matlab源码 3238期】.zip
    优质
    本资源提供一种结合卷积神经网络与注意力机制的数据分类模型，旨在提升复杂数据集上的分类性能。附带详尽的Matlab实现代码，便于科研和工程应用学习参考。适合机器学习及深度学习领域的研究者使用。 所有在海神之光上传的代码均可以运行，并且经过测试确认有效，直接替换数据即可使用，特别适合初学者。 1. 代码压缩包包含以下内容：主函数为Main.m；相关数据文件；其他调用函数（m文件）；无需额外操作的结果展示图。 2. 运行环境需为Matlab 2019b版本。如遇问题，请根据错误提示进行相应修改，如有疑问可与博主联系寻求帮助。 3. 具体运行步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中； - 步骤二：打开除Main.m之外的所有m文件（双击即可）； - 步骤三：点击运行，等待程序完成以获取结果。 4. 仿真咨询 如需进一步的服务或合作，请联系博主。具体服务包括但不限于： 4.1 提供博客或资源中的完整代码。 4.2 基于期刊或参考文献的复现工作。 4.3 Matlab程序定制开发。 4.4 科研合作，智能优化算法应用于CNN卷积神经网络分类预测等项目。具体科研方向包括： - 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化CNN - 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化CNN - 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化CNN - 鲸鱼算法WOA/麻雀搜索算法SSA优化CNN - 萤火虫算法FA/差分进化DE优化CNN
     
  • CNN 卷积神经网络代码
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    这段代码实现了一个基础的卷积神经网络模型，使用了深度学习框架如TensorFlow或PyTorch，并借鉴了CNN架构，适用于图像分类等视觉识别任务。 收集了多种编程语言实现的卷积神经网络（CNN）代码，包括C++、Matlab和C#版本。