cnn-lstm-attention网络实现代码实现参考资料
时间: 2023-04-03 13:01:51 浏览: 177
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CNN-LSTM-Attention模型CNN-LSTM-Attention模型
CNN-LSTM-Attention模型是一种结合了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)以及注意力机制(Attention Mechanism)的深度学习架构。它常用于自然语言处理(NLP)任务,尤其是文本分类、机器翻译和文本摘要等领域。
1. **CNN**:用于捕捉局部特征,通过滑动窗口的方式对输入序列进行特征提取,特别适合于图像数据,但在处理序列信息时也能提供一定程度的上下文感知。
2. **LSTM**:是一种递归神经网络(RNN),能够解决传统RNN中长期依赖问题(梯度消失或爆炸),有助于模型记住更长的时间跨度内的相关信息。
3. **Attention**:引入了注意力机制,允许模型在处理序列时集中关注最相关的部分,增强了模型对于关键信息的关注度,尤其是在翻译任务中,能更好地理解和生成对应的语言结构。
这种模型的组合通常能够利用CNN的局部特性、LSTM的记忆功能和注意力机制的动态选择能力,从而提高模型的性能和泛化能力。
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