Advertisement

利用CNN-BILSTM-Attention模型进行分类预测的Matlab代码分享, 202

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

简介：
本资源提供基于CNN-BILSTM-Attention模型在分类预测任务中的Matlab实现代码，适合自然语言处理与深度学习研究者参考使用。 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)的分类预测模型适用于多特征输入单输出的二分类及多分类任务。该代码使用MATLAB 2020版本及以上编写，程序内部包含详细的注释说明，便于用户直接替换数据进行应用。此外，此程序能够生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图等可视化结果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用CNN-BILSTM-Attention模型进行分类预测的Matlab代码分享, 202
    优质
    本资源提供基于CNN-BILSTM-Attention模型在分类预测任务中的Matlab实现代码，适合自然语言处理与深度学习研究者参考使用。 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)的分类预测模型适用于多特征输入单输出的二分类及多分类任务。该代码使用MATLAB 2020版本及以上编写，程序内部包含详细的注释说明，便于用户直接替换数据进行应用。此外，此程序能够生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图等可视化结果。
  • 基于CNN-LSTM-Attention模型的分类预测Matlab代码（适用于2020版）
    优质
    本段介绍基于CNN-LSTM-Attention模型的分类预测Matlab代码，专为Matlab 2020版本设计，适用于处理复杂时间序列数据，提升预测准确率。 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）的分类预测模型在Matlab 2020版本及以上中实现，适用于多特征输入单输出的二分类及多分类任务。代码详细注释，便于用户直接替换数据进行使用。该程序能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图。
  • 【BiLSTM分类】利用MATLAB的CNN-LSTM混合模型进行数据分类【附带Matlab源码 3006期】
    优质
    本项目采用MATLAB实现基于CNN和LSTM结合的深度学习模型，用于复杂数据集的高效分类任务。提供详尽代码供参考与学习（编号：3006）。 所有在海神之光上传的代码都可以运行，并且经过测试确认有效。我会尽我所能帮助你。 1. 代码压缩包内容包括主函数：CNNlstm.m；其他调用函数为m文件，无需单独运行。 2. 运行环境是Matlab 2019b版本，如果遇到错误，请根据提示进行修改。 3. 运行步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置在Matlab当前工作目录中； - 步骤二：双击打开除主函数以外的其他m文件。
  • 基于Word2Vec/FastText与BiLSTM、TextCNN、CNN-BiLSTM及BiLSTM-Attention的情感分类模型
    优质
    本文提出了一种结合Word2Vec/FastText词嵌入技术和多种深度学习架构（包括BiLSTM、TextCNN、CNN-BiLSTM和BiLSTM-Attention）的创新情感分类模型，显著提升了文本情感分析的效果。 内含10万条数据的文本数据集可以用于调用模型进行情感预测。主要功能包括：数据清洗、提取文本特征（word2vec / fastText）、建立模型（BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention）。资源中包含了所有第三方模块及其对应版本，确保百分百可运行且可靠。
  • 基于CNN-BIGRU-Attention的时间序列预测模型及其Matlab实现代码，202
    优质
    本文提出了一种结合CNN和BIGRU，并引入注意力机制的时间序列预测模型。文中详细描述了该模型的设计思路及其实现过程，并提供了完整的Matlab代码供读者参考学习。 基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制（CNN-BIGRU-Attention）的时间序列预测方法，在MATLAB 2020版本及以上中实现。该代码包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等评价指标，具有极高的代码质量，并且便于学习者理解和替换数据。
  • 【预测模型】利用朴素贝叶斯进行数据分类及MATLAB代码分享（含源码下载）
    优质
    本文章介绍如何使用朴素贝叶斯算法构建预测模型，并实现数据分类。同时提供详细的MATLAB代码和源码下载链接，方便学习与实践。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 3. 内容：标题所示内容的介绍可查看博主主页搜索博客获取更多信息。 4. 适合人群：本科和硕士等科研学习使用 5. 博客介绍：热爱科学研究的MATLAB仿真开发者，注重技术与个人修养同步提升。
  • 利用MATLAB进行CNN模型训练的部分
    优质
    本部分内容介绍了如何使用MATLAB平台进行卷积神经网络（CNN）模型的构建与训练，涵盖了数据预处理、模型搭建及参数调整等关键步骤。 基于MATLAB的CNN模型训练部分代码实现
  • Python实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention的数据分类预测（附完整程序及代码解析）
    优质
    本研究采用Python实现了一种结合WOA优化算法、CNN卷积神经网络、BiLSTM双向长短期记忆网络与注意力机制的创新数据分类预测模型。文章详细介绍了该方法的工作原理，并提供了完整的源代码及其详尽解析，旨在帮助读者深入理解并应用此先进机器学习技术于实际问题中。 本段落详细介绍了如何使用Python实现一种结合鲸鱼优化算法（WOA）、卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制的复杂数据分类预测模型，涵盖了项目背景、目标、挑战及特点，并探讨了其应用场景以及具体的模型设计、训练与评估过程。首先通过数据预处理模块准备输入数据；接着使用WOA优化模块自动调节超参数；然后利用CNN提取空间特征并借助BiLSTM捕捉时间序列依赖性；最后采用注意力机制突出重要特征，以实现高效的数据分类。 文章包括了详细的代码示例和性能评价指标，并提供了完整的项目目录结构设计与模块化开发方案。此外还提出了多种改进方向，如模型轻量化、在线学习技术的应用以及多模态数据融合策略等方法来进一步提高该系统的实用性和泛化能力。 本段落适合具备Python编程基础及机器学习理论知识的研发人员、数据科学家和工程师阅读参考。 使用场景包括但不限于： 1. 医疗数据分析：用于疾病分类与预测； 2. 金融市场预测：进行股票价格或外汇走势的分析； 3. 工业设备故障诊断：监测设备状态并检测潜在问题点； 4. 自然语言处理任务：执行文本分类及情感倾向性判断等操作； 5. 环境数据预报：估计空气质量或其他污染指标。
  • 基于Python的SSA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测(SE注意力机制)及其模型描述与实例代码
    优质
    本研究提出了一种结合Python实现的SSA-CNN-BiLSTM-Attention模型，采用SE注意力机制优化深度学习算法对数据进行精准分类和预测。提供具体模型架构及应用实例代码。 本段落介绍了基于奇异谱分析（SSA）、卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）以及SE注意力机制的复杂数据集分类预测混合模型。文章首先阐述了数据分类预测的重要性和传统方法的局限性，接着提出了该项目的具体目标，包括数据预处理、特征提取、注意力机制集成、模型训练与优化、系统集成与部署等方面。然后详细描述了各个阶段的方法论及其对应的示例代码，涵盖了利用SSA进行的数据预处理步骤；结合CNN捕捉空间特征及BiLSTM建立时间序列的特征提取方法；引入SE注意力机制强化特征重标定，并展示了整个架构的设计及其在实战中的表现。此外还讨论了该项目所面临的一些挑战，比如计算资源约束、模型泛化能力等问题，强调了它在金融信贷评估、医学诊断预测和工业品控检测等不同垂直领域的广泛应用潜力。 适用人群：主要面向具有较强编程技能的专业人士，在数据分析和机器学习领域从业的科研人员、高级分析师、工程师以及希望通过深度学习工具改进业务绩效的企业管理者尤为适合。 使用场景及目标： ① 适用于各类复杂、大规模且非平稳的时间序列数据集或结构化半结构化的文本数据分类预测任务； ② 助力不同垂直领域的精确高效判断，如金融信贷评估、医学诊断预测和工业品控检测等。 其他说明：文章包含了大量的Python代码片段和图表资料，帮助读者深入了解每一步骤背后的原理，并为后续进一步拓展研究提供了宝贵的参考资料和技术指导方向。
  • 融合CNN-BILSTM-Attention和SAM-Attention机制的深度学习模型：多特征分类预测及其可视化效果
    优质
    本文提出了一种结合CNN-BILSTM-Attention与SAM-Attention机制的深度学习模型，用于多特征分类预测，并展示了其出色的可视化效果。 本段落介绍了一种基于CNN-BILSTM-Attention及SAM-Attention机制的深度学习模型在多特征分类预测中的应用与效果可视化研究。该模型结合了卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆神经网络（BILSTM）以及空间注意力机制，能够处理多种输入特征并进行二分类或多分类任务。 此项目使用MATLAB编程语言实现，并具有详细的程序注释，方便用户理解及调试代码以满足不同数据需求。模型不仅支持输出最终的预测结果图示，还能生成迭代优化过程中的学习曲线、混淆矩阵等重要图表供研究者分析和验证其性能表现。 此外，该深度学习框架能够评估多项关键指标如多边形面积（PAM）、分类准确率、灵敏度、特异性、曲线下面积（AUC）、Kappa系数以及F_measure值，以全面评价模型的预测效果。