CNN+LSTM+注意力机制 提出时间

CNN LSTM 注意力机制是在2015年提出的。具体来说，它是由Yoshua Bengio, Kyunghyun Cho和Aaron Courville等人在论文"Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention"中提出的。该论文提出了一种用于图像描述生成的深度学习模型，其中使用了CNN（卷积神经网络）、LSTM（长短期记忆网络）和注意力机制。这一模型不仅能够自动地从图像中提取特征，还能够根据输入的图像和文本生成相应的图像描述。注意力机制的引入使得模型可以自动地关注到图像中的重要部分，从而提高了模型的性能。

相关问题

基于注意力机制的cnn-bilstm预测是什么时候提出来的

基于注意力机制的CNN-BiLSTM预测模型最早是在2016年提出的。

注意力机制是一种模仿人类注意力机制的方法，在机器学习任务中被广泛使用。而CNN-BiLSTM是一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆网络（BiLSTM）的优点，常用于序列数据建模。

在传统的CNN-BiLSTM模型中，每个时间步（或句子中的每个词）都经过CNN进行特征提取，然后在BiLSTM中进行序列建模。然而，这样的模型往往无法处理长序列中的局部信息和全局依赖关系之间的平衡。

为了解决这个问题，研究人员引入了注意力机制，使模型能够自动学习并集中在最重要的部分。具体来说，在CNN-BiLSTM模型中加入了注意力层，用于动态地对特征进行加权，将更多的关注放在重要的特征上，从而提高模型的性能。

基于注意力机制的CNN-BiLSTM预测模型在自然语言处理任务中取得了显著的性能提升，例如在文本分类、情感分析和机器翻译等领域。通过注意力机制，模型能够更好地理解输入序列中的关键信息，从而提高了模型的准确性和鲁棒性。

总之，基于注意力机制的CNN-BiLSTM预测模型是在2016年提出的，它通过结合注意力机制和深度学习模型，使得模型能够更加准确地处理序列数据，并在自然语言处理任务中取得了卓越的表现。

CNN-LSTM-Attention 是什么时候发明的

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。