CNN−BiLSTM改进

CNN-BiLSTM是一种结合了卷积神经网络和双向长短期记忆网络的模型，用于图像处理和分类。它的改进主要是在CNN和BiLSTM之间加入了注意力机制，称为CNN-BiLSTM-MASH。这种改进可以提高模型的性能和准确性，特别是在处理时间序列数据时。在DEAP数据集上的实验结果表明，CNN-BiLSTM-MASH模型在测试精度和时间复杂度方面都优于其他模型，包括LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM、CNN-BiLSTM和CNN-BiLSTM-attention。