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时间: 2023-03-22 14:02:20 浏览: 202

cnn+lstm+attention对时序数据进行预测

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cnn+lstm+attention对时序数据进行预测博客链接： https://blog.csdn.net/qq_30803353/article/details/121875376 1、摘要本文主要讲解：bilstm-cnn-attention对时序数据进行预测主要思路：对时序数据进行分块，生成三维时序数据块建立模型，卷积层-bilstm层-attention按顺序建立，attention层可放中间也可放前面，效果各不相同训练模型，使用训练好的模型进行预测调参优化，保存模型 2、数据介绍需要数据和数据介绍请私聊，评论区可以找到我的球球 3、相关技术 BiLSTM：前向和方向的两条LSTM网络，被称为双向LSTM，也叫BiLSTM。其思想是将同一个输入序列分别接入向前和先后的两个LSTM中，然后将两个网络的隐含层连在一起，共同接入到输出层进行预测。 attention注意力机制一维卷积 cnn+lstm+attention 网络结构图 RNN-＞LSTM-＞BiLSTM神经网络结构注意力机制----transformer中注意力机制使用Python和Kera

CNN-BiLSTM-Attention是一种深度学习模型，可以用于文本分类、情感分析等自然语言处理任务。该模型结合了卷积神经网络(CNN)、双向长短时记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention)，在处理自然语言文本时可以更好地抓住文本中的关键信息，从而提高模型的准确性。

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