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。

相关问题

quota(data0,data1,'CNN-BiLSTM') quota(data0,data2,'VMD-CNN-BiLSTM') quota(data0,data3,'BiLSTM')

这些代码段可能是用来计算某个指标或者评价函数的，其中 data0 是输入数据，data1、data2、data3 是不同的模型或者方法。'CNN-BiLSTM'、'VMD-CNN-BiLSTM' 和 'BiLSTM' 可能是不同的深度学习模型或者方法的名称，quota() 函数可能是用来计算这些模型在输入数据上的性能评价值，例如准确率、召回率、F1 值等。但是没有更多上下文信息的情况下，我无法确定这些代码的确切用途和含义。