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CNN-LSTM-Attention 是什么时候发明的

时间: 2023-12-12 20:03:37 浏览: 191

Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积长短期网络多头注意力机制分类预测（完整源码和数据)

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1.Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多特征分类预测，CNN-LSTM-Mutilhead-Attention。多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，进而对输入序列进行加权求和。注意力能够帮助模型在处理序列数据时，对不同位置的信息进行适当的加权，从而更好地捕捉序列中的关键信息。 2.数据输入15个特征，输出4个类别，main.m是主程序，其余为函数文件，无需运行； 3.可视化展示分类准确率； 4.运行环境matlab2023b及以上。

CNN-LSTM-Attention是一种深度学习模型结构，它结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）。尽管没有一个明确的"发明"日期，但可以说这个模型结构的提出始于2015年左右。在该领域的研究工作中，学者们开始探索如何将CNN、LSTM和Attention等技术相结合，以提高模型在处理序列数据（如文本、语音、视频等）时的效果。因此，CNN-LSTM-Attention可以被视为一种发展演化的模型结构，而不是特定于某一年的单一发明。

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