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Keras实现的BiLSTM和CNN在基于路径的链接预测中的应用

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简介：
本文探讨了使用Keras框架下的双向长短期记忆网络(BiLSTM)及卷积神经网络(CNN)技术，在基于路径信息的链接预测问题上的表现，为相关领域提供了新的研究视角。 在Keras中实现了题为“使用CNN-BiLSTM 和注意力机制实现知识图谱完成的基于路径推理方法”的论文。给定一个候选关系和两个实体后，该模型利用卷积运算及BiLSTM编码将实体连接到低维空间中的路径。此外，它还应用了一个注意力层来捕捉候选关系与这两个实体之间每条路径之间的语义相关性，并从多条路径的表示中专注于提取推理证据以预测实体是否应该通过候选关系相连。 所需文件包括：data/processed_data.tar.gz - 包含具有关系和实体的接地路径的数据集。为了生成诸如(r1, r2, ..., rk)之类的关系路径，采用了特定的方法。实验所用原始知识图数据包含训练及测试三元组的任务数据集，同样可以获取使用。

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  • Keras实现的BiLSTM和CNN在基于路径的链接预测中的应用
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    本文探讨了使用Keras框架下的双向长短期记忆网络(BiLSTM)及卷积神经网络(CNN)技术，在基于路径信息的链接预测问题上的表现，为相关领域提供了新的研究视角。 在Keras中实现了题为“使用CNN-BiLSTM 和注意力机制实现知识图谱完成的基于路径推理方法”的论文。给定一个候选关系和两个实体后，该模型利用卷积运算及BiLSTM编码将实体连接到低维空间中的路径。此外，它还应用了一个注意力层来捕捉候选关系与这两个实体之间每条路径之间的语义相关性，并从多条路径的表示中专注于提取推理证据以预测实体是否应该通过候选关系相连。 所需文件包括：data/processed_data.tar.gz - 包含具有关系和实体的接地路径的数据集。为了生成诸如(r1, r2, ..., rk)之类的关系路径，采用了特定的方法。实验所用原始知识图数据包含训练及测试三元组的任务数据集，同样可以获取使用。
     
  • CNN-BiLSTM-Attention-Time-Series-Prediction-Keras: Keras中的CNN+... 实现
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    本项目采用Keras框架实现基于CNN-BiLSTM-Attention模型的时间序列预测。结合卷积神经网络、双向长短期记忆网络及注意力机制，有效捕捉并利用时间序列数据的特征与模式，以提升预测精度和效率。 TensorFlow版本：1.9.0 Keras版本：2.0.2 我的博客：
     
  • 基于Keras的BiLSTM-CNN-CRF模型在文本标注NER中的应用
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    本研究采用基于Keras框架的BiLSTM-CNN-CRF模型，针对自然语言处理任务中的命名实体识别（NER）进行优化与实现，显著提升了文本标注精度。 直接看代码吧： ```python import keras from sklearn.model_selection import train_test_split import tensorflow as tf from keras.callbacks import ModelCheckpoint, Callback # from keras.backend import K # 原文中注释掉了这部分，保持不变。 from keras.layers import * from keras.models import Model from keras.optimizers import SGD, RMSprop, Adagrad ```
     
  • 基于Keras的BiLSTM-CNN-CRF模型在文本标注NER中的应用
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    本研究提出了一种结合BiLSTM、CNN和CRF技术的深度学习框架，利用Keras平台优化了命名实体识别（NER）任务，显著提升了文本标注精度。 本段落主要介绍了使用Keras实现BiLSTM+CNN+CRF进行文字标记NER的方法，具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。
     
  • 基于Keras的CNN在指静脉识别中的应用
    优质
    本研究采用Keras框架下的卷积神经网络（CNN）技术，专注于提升指静脉识别系统的准确性和效率，为生物特征认证领域提供了一种新的解决方案。 使用Python语言和Keras架构构建的CNN卷积神经网络用于指静脉识别，其识别率可以达到97%。禁止转载。
     
  • 基于CNN-BILSTM-Attention的回归预测模型及其在多变量输入中的应用研究 Matl
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BILSTM)及注意力机制的新型回归预测模型，特别适用于处理复杂多变量时间序列数据。通过实验验证了该模型在多变量输入场景中的优越性能。 基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制（CNN-BILSTM-Attention）的回归预测模型适用于多变量输入。该模型使用MATLAB 2020版本及以上编写，代码质量高且易于学习与修改数据。评价指标包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。
     
  • 基于GCN网络的Cora和Citeseer数据集中链路预测实现
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    本研究利用图卷积网络（GCN）在Cora和Citeseer数据集上进行链路预测实验，探索节点特征与结构信息融合对模型性能的影响。 在Cora和Citeseer数据集上使用图卷积神经网络进行链路预测，包括GCN网络的搭建、Cora和Citeseer数据集的数据预处理，以及链路预测模型的训练和测试代码。
     
  • 基于CNN-BILSTM-Attention的时间序列预测方法及其在单列数据输入模型中的应用
    优质
    本文提出了一种结合卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BILSTM)和注意力机制(Attention)的时间序列预测模型，并探讨了其在处理单一时间序列数据时的有效性和优越性。 基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制（CNN-BILSTM-Attention）的时间序列预测方法适用于单列数据输入模型。本段落提供的是使用MATLAB 2020版本及以上编写的代码，评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。该代码质量极高，便于学习和替换数据。
     
  • GCN_链接预测：基于PyTorch的GCN链接预测方法
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    本项目采用PyTorch实现了一种基于图卷积网络（GCN）的链接预测方法。通过分析节点特征与结构信息，有效提升了复杂网络中潜在连接关系的预测精度。 该项目旨在使用PyTorch上的GCN模型进行专利CPC节点的链接预测。为了实现这一目标，采用了Kipf提出的通用GCN架构，并从移动支付行业爬取相关专利数据，在Google专利高级搜索中通过关键词“移动支付”获取专利号。 利用获得的专利号检索所有相关信息后，构建了邻接矩阵和特征矩阵，然后删除不必要的链接并将数据划分为训练集与验证集。接着，通过对GCN图层进行操作来生成新的节点特征，并计算各节点对之间的相似度。通过最小化带有标签信息的损失函数并更新权重的方式完成模型训练。 项目执行时使用以下命令： - `python crawling.py` - `python removelinks.py` - `python features.py` - `python train.py` 最佳训练轮次为44至46。参考文献包括kenyonke/LinkPredictionGCN和tkipf/pygcn。
     
  • 基于VMD-CNN-LSTM和VMD-CNN-BiLSTM的分类预测(Matlab完整程序及数据)
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    本项目采用Matlab实现基于VMD-CNN-LSTM与VMD-CNN-BiLSTM算法的分类预测模型，提供完整的代码及实验数据，适用于时间序列分析和模式识别研究。 本段落介绍了一种使用VMD-CNN-LSTM及VMD-CNN-BiLSTM进行数据分类预测的Matlab程序，并提供了完整代码和相关数据集。该模型适用于多特征输入单输出的二分类或多分类任务，注释详尽，只需替换数据即可直接运行。此外，程序还能生成分类效果图和混淆矩阵图。 另外还包含了一个应用VMD-CNN-BiLSTM进行轴承诊断的具体案例，涵盖了从数据处理、优化VMD参数到特征提取及最终故障诊断的全过程。在优化VMD参数方面采用了最新的融合鱼鹰搜索算法与柯西变异机制的麻雀优化算法(OCSSA)，提高了效率。 最后，文章还比较了VMD-CNN-LSTM和VMD-CNN-BiLSTM两种模型的表现，强调了提出的VMD-CNN-BiLSTM模型在故障诊断中的优越性。