基于改进GRU（含注意力机制）的循环神经网络用于空中目标意图识别-Keras源码及数据集与程序说明.zip

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简介：
本资源提供了一种利用改进后的门控递归单元（GRU）结合注意力机制，对空中目标进行意图识别的方法。采用Keras框架实现，并附带详细的数据集和使用说明文档。适合研究深度学习在军事或航空领域的应用者参考使用。基于改进GRU（添加注意力机制）的循环神经网络用于空中目标意图识别的项目包含kereas源码、数据集及程序说明，采用Python 3.7.6编写，并在Anaconda集成开发环境中运行。模型使用keras 2.3.0库实现。该项目的数据集为SCENARIO_DATA_UTF8.zip。其中getData()函数负责读取xml文件并将其处理成数据序列和对应的标签序列；参数data_length决定了所生成的序列长度，而getDocumentList()函数则用于辅助进行数据读取操作。modelAttentionAfterGRU()实现了在GRU层之后添加注意力机制的模型结构，同时modelAttentionBiLSTM()实现的是在双向GRU层后加入注意力机制的设计。项目中定义了全局变量INPUT_DIM来表示输入特征的数量；TIME_STEPS被设定为500，代表序列数据进入神经网络时的时间步长长度。主函数提供了一个示例流程：读取所需的数据集、划分训练集与测试集，并进行多次模型训练以实施交叉验证。此外还计算了加权错误率（Weighted Error Rate）以及整个训练过程所花费的总时间，从而评估模型性能和效率。

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基于改进GRU（含注意力机制）的循环神经网络用于空中目标意图识别-Keras源码及数据集与程序说明.zip

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本资源提供了一种利用改进后的门控递归单元（GRU）结合注意力机制，对空中目标进行意图识别的方法。采用Keras框架实现，并附带详细的数据集和使用说明文档。适合研究深度学习在军事或航空领域的应用者参考使用。基于改进GRU（添加注意力机制）的循环神经网络用于空中目标意图识别的项目包含kereas源码、数据集及程序说明，采用Python 3.7.6编写，并在Anaconda集成开发环境中运行。模型使用keras 2.3.0库实现。该项目的数据集为SCENARIO_DATA_UTF8.zip。其中getData()函数负责读取xml文件并将其处理成数据序列和对应的标签序列；参数data_length决定了所生成的序列长度，而getDocumentList()函数则用于辅助进行数据读取操作。modelAttentionAfterGRU()实现了在GRU层之后添加注意力机制的模型结构，同时modelAttentionBiLSTM()实现的是在双向GRU层后加入注意力机制的设计。项目中定义了全局变量INPUT_DIM来表示输入特征的数量；TIME_STEPS被设定为500，代表序列数据进入神经网络时的时间步长长度。主函数提供了一个示例流程：读取所需的数据集、划分训练集与测试集，并进行多次模型训练以实施交叉验证。此外还计算了加权错误率（Weighted Error Rate）以及整个训练过程所花费的总时间，从而评估模型性能和效率。

基于GRU的空中目标意图识别循环神经网络-Keras源码及数据集.zip

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本资源提供了一种基于GRU（门控递归单元）的深度学习模型，用于空中目标意图识别。采用Keras框架实现，并包含相关训练数据集，助力研究人员快速搭建实验环境。该程序使用GRU循环神经网络进行空中目标意图识别，并通过Python 3.7.6编写实现。开发环境为Anaconda，其中的循环神经网络模型由keras 2.3.0库创建。数据集名为SCENARIO_DATA_UTF8.zip。代码能够生成损失函数曲线和精确度曲线，并允许用户自定义修改梯度下降方法及选择不同的损失函数。

基于LSTM的空中目标意图识别-Keras源码及数据集.zip

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本资源包含利用Keras框架与长短期记忆网络（LSTM）模型进行空中目标意图识别的研究代码和相关数据集，适用于深度学习领域中对飞行器行为预测感兴趣的科研人员和学生。基于LSTM循环神经网络的空中目标意图识别使用Python 3.7.6编程语言开发，并在Anaconda集成开发环境中实现。模型通过Python的keras 2.3.0库构建，数据集为SCENARIO_DATA_UTF8.zip。其中，getData()函数负责从xml文件中读取并处理成相应的数据序列及标签序列；参数data_length决定了所生成的数据序列长度。辅助函数getDocumentList()用于支持getData()进行数据的提取工作。modelLSTM()则构建了一个最基础的循环神经网络模型，并使用了基本类型的LSTM单元。

基于注意力机制的循环神经网络在文本情感分析中的应用

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本文探讨了如何利用基于注意力机制的循环神经网络进行高效的文本情感分析，通过聚焦关键语句提升模型精度。本段落提出了一种结合循环神经网络中的长短期记忆（LSTM）网络与前馈注意力模型的文本情感分析方案。通过在基本的LSTM结构中引入前馈注意力机制，并利用TensorFlow深度学习框架实现该方案，我们发现相较于传统的机器学习方法和单纯的LSTM方法，新提出的方案在准确率、召回率以及F1测度等评价指标上具有明显优势。

基于卷积神经网络、门控循环单元及注意力机制的多变量回归预测( CNN-GRU-Attention)

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本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)、门控循环单元( GRU)和注意力机制的模型，用于实现高效的多变量时间序列数据回归预测。此方法通过CNN捕捉空间特征，利用GRU处理长期依赖性问题，并借助注意力机制突出关键输入信息，显著提升了预测精度与效果。代码简介：为了更准确地预测，我们提出了一种基于注意力机制的CNN-GRU预测模型。该模型主要利用一维卷积单元提取数据中的高维特征，并通过GRU学习数据中的时间序列关系，同时引入加强重要的学习方法来实现对超长序列的学习。基于卷积神经网络和多变量回归是处理多个变量之间关系的一种常见深度学习模型，通常包括以下几个步骤：

基于注意力机制的CNN-GRU-Attention混合神经网络负荷预测方法.zip

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本研究提出了一种结合CNN、GRU和Attention机制的混合神经网络模型，用于电力系统负荷预测，显著提升了预测精度与鲁棒性。基于加注意力机制（CNN-GRU-Attention）的时间序列预测程序具有很高的预测精度，适用于风电功率预测、电力负荷预测等领域。该程序标记注释清晰，可以直接更换数据进行运行。

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！

ACNN: 基于注意力机制的卷积神经网络模型源代码-源码网

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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

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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 -...

基于卷积神经网络的蘑菇识别微信小程序源码及文档说明（含数据集高分项目）.zip

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该压缩包包含一个基于卷积神经网络的蘑菇识别系统微信小程序源代码及其详细文档，附带训练所需的数据集，适合研究和开发使用。本项目旨在开发一个基于SpringBoot框架的微信小程序，并利用图像分类算法识别蘑菇种类。用户可以上传拍摄到的蘑菇图片，系统通过Python脚本调用预先训练好的卷积神经网络模型进行处理，最终返回该蘑菇的具体类别及其识别准确率。技术亮点包括： - 使用MobileNetV2作为特征提取网络，优化了模型结构使其更加轻量化，在保证性能的同时减少了60%以上的参数量，并且提高了访问速度。 - 采用@ControllerAdvice注解实现全局异常拦截器机制和@ExceptionHandler注解来统一处理所有可能发生的错误情况。 - 在数据库设计中对蘑菇学名字段建立了索引，以提高查询效率。该项目集成了卷积神经网络的蘑菇识别功能、详细的文档说明以及训练模型所需的数据集。