【LSTM分类】基于注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络CNN-LSTM-attention实现数据分类附matlab代码

简介: 【LSTM分类】基于注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络CNN-LSTM-attention实现数据分类附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

在当今信息爆炸的时代,数据分类成为了一个非常重要的任务。无论是在自然语言处理、图像识别还是其他领域,我们都需要对数据进行准确的分类,以便更好地理解和利用这些数据。在过去的几年里,深度学习技术在数据分类任务中取得了巨大的成功,其中卷积神经网络(CNN)和长短记忆神经网络(LSTM)是两个备受关注的模型。

在本文中,我们将介绍一种基于注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络(CNN-LSTM-attention)的方法,用于数据分类。这种方法结合了CNN在提取空间特征方面的优势和LSTM在建模时间序列数据方面的优势,并通过注意力机制来提高分类的准确性。

首先,让我们简要回顾一下CNN和LSTM的基本原理。CNN是一种专门用于处理具有网格结构数据(如图像)的神经网络。它通过卷积层提取图像的局部特征,并通过池化层减少参数数量和计算量。这使得CNN在图像识别任务中表现出色。而LSTM是一种用于处理序列数据的循环神经网络。它通过门控单元来记忆和遗忘过去的信息,并通过隐藏状态传递信息。这使得LSTM在语言建模和时间序列预测等任务中表现出色。

然而,传统的CNN和LSTM模型在某些数据集上可能存在一些问题。例如,在处理具有较长时间序列的数据时,LSTM可能会出现梯度消失或梯度爆炸的问题。而CNN则可能无法有效处理具有复杂空间结构的数据。为了解决这些问题,我们引入了注意力机制。

注意力机制是一种用于选择和集中关键信息的机制。在CNN-LSTM-attention模型中,我们通过引入注意力机制来选择重要的时间步长和空间位置。具体来说,我们使用卷积层提取图像的空间特征,并使用LSTM建模时间序列数据。然后,我们使用注意力机制来计算每个时间步长和空间位置的注意力权重。这些权重表示了该位置对于分类任务的重要性。最后,我们将注意力权重应用于LSTM的隐藏状态,以提高分类的准确性。

通过实验验证,我们发现CNN-LSTM-attention模型在多个数据集上都取得了优秀的分类结果。与传统的CNN和LSTM模型相比,CNN-LSTM-attention模型在处理具有长时间序列和复杂空间结构的数据时表现更好。这说明了注意力机制在提高数据分类准确性方面的重要性。

总之,基于注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络(CNN-LSTM-attention)是一种有效的方法,用于数据分类任务。它充分利用了CNN和LSTM在空间和时间建模方面的优势,并通过注意力机制来提高分类的准确性。未来,我们可以进一步研究和改进这种方法,以适用于更多的数据分类任务。

⛄ 部分代码

function drawPath(path,G,flag)%%%%xGrid=size(G,2);drawShanGe(G,flag)hold onset(gca,'XtickLabel','')set(gca,'YtickLabel','')L=size(path,1);Sx=path(1,1)-0.5;Sy=path(1,2)-0.5;plot(Sx,Sy,'ro','MarkerSize',5,'LineWidth',5);   % 起点for i=1:L-1    plot([path(i,2) path(i+1,2)]-0.5,[path(i,1) path(i+1,1)]-0.5,'k-','LineWidth',1.5,'markersize',10)    hold onendEx=path(end,1)-0.5;Ey=path(end,2)-0.5;plot(Ex,Ey,'gs','MarkerSize',5,'LineWidth',5);   % 终点

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 滕金保,孔韦韦,田乔鑫,等.基于CNN和LSTM的多通道注意力机制文本分类模型[J].计算机工程与应用, 2021, 57(23):154-162.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2104-0212.

[2] 张昱,陈广书,李继涛,等.基于Attention机制的CNN-LSTM时序预测方法研究与应用[J].内蒙古大学学报:自然科学版, 2022, 53(5):6.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍅 仿真咨询

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
相关文章
|
13天前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 知识图谱
【YOLOv8改进】MobileViT 更换主干网络: 轻量级、通用且适合移动设备的视觉变压器 (论文笔记+引入代码)
MobileViT是针对移动设备的轻量级视觉Transformer网络,结合CNN的局部特征、Transformer的全局注意力和ViT的表示学习。在ImageNet-1k上,它以600万参数实现78.4%的top-1准确率,超越MobileNetv3和DeiT。MobileViT不仅适用于图像分类,还在目标检测等任务中表现出色,且优化简单,代码已开源。YOLOv8引入了MobileViT块,整合卷积和Transformer结构,提升模型性能。更多详情可参考相关专栏和链接。
|
22天前
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
YOLOv5改进 | 主干网络 | 用EfficientNet卷积替换backbone【教程+代码 】
在YOLOv5的GFLOPs计算量中,卷积占了其中大多数的比列,为了减少计算量,研究人员提出了用EfficientNet代替backbone。本文给大家带来的教程是**将原来的主干网络替换为EfficientNet。文章在介绍主要的原理后,将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改,并将修改后的完整代码放在文章的最后,方便大家一键运行,小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,带GUI界面,对比BP,RBF,LSTM
这是一个基于MATLAB2022A的金融数据预测仿真项目,采用GUI界面,比较了CNN、BP、RBF和LSTM四种模型。CNN和LSTM作为深度学习技术,擅长序列数据预测,其中LSTM能有效处理长序列。BP网络通过多层非线性变换处理非线性关系,而RBF网络利用径向基函数进行函数拟合和分类。项目展示了不同模型在金融预测领域的应用和优势。
|
13天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 计算机视觉
【YOLOv8改进】MCA:用于图像识别的深度卷积神经网络中的多维协作注意力 (论文笔记+引入代码)
YOLO目标检测专栏介绍了YOLO的创新改进和实战案例,包括多维协作注意力(MCA)机制,它通过三分支架构同时处理通道、高度和宽度注意力,提高CNN性能。MCA设计了自适应组合和门控机制,增强特征表示,且保持轻量化。该模块适用于各种CNN,实验证明其在图像识别任务上的优越性。此外,文章还展示了如何在YOLOv8中引入MCA层的代码实现和相关任务配置。
|
13天前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之GhostNetV2 长距离注意力机制增强廉价操作,构建更强端侧轻量型骨干 (论文笔记+引入代码)
该专栏聚焦YOLO目标检测的创新改进与实战,介绍了轻量级CNNs和注意力机制在移动设备上的应用。文章提出了一种名为GhostNetV2的新架构,结合了硬件友好的DFC注意力机制,强化了特征表达能力和全局信息捕获,同时保持低计算成本和高效推理。GhostNetV2在ImageNet上以167M FLOPs达到75.3%的top-1准确率,优于同类模型。创新点包括DFC注意力、模型结构优化和效率提升。源代码可在GitHub和MindSpore平台上找到。此外,还提到了YOLOv8的相关实现和任务配置。
|
13天前
|
机器学习/深度学习 存储 测试技术
【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet :通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码).md
YOLO目标检测专栏探讨了卷积神经网络的创新改进,如Ghost模块,它通过低成本运算生成更多特征图,降低资源消耗,适用于嵌入式设备。GhostNet利用Ghost模块实现轻量级架构,性能超越MobileNetV3。此外,文章还介绍了SegNeXt,一个高效卷积注意力网络,提升语义分割性能,参数少但效果优于EfficientNet-L2。专栏提供YOLO相关基础解析、改进方法和实战案例。
|
13天前
|
计算机视觉
【YOLOv8改进】 AFPN :渐进特征金字塔网络 (论文笔记+引入代码).md
YOLO目标检测专栏介绍了YOLO的有效改进和实战案例,包括AFPN——一种解决特征金字塔网络信息丢失问题的新方法。AFPN通过非相邻层直接融合和自适应空间融合处理多尺度特征,提高检测性能。此外,还展示了YOLOv8中引入的MPDIoU和ASFF模块的代码实现。详情可参考提供的专栏链接。
|
13天前
|
编解码 计算机视觉 网络架构
【YOLOv8改进】BiFPN:加权双向特征金字塔网络 (论文笔记+引入代码)
该专栏深入研究了YOLO目标检测的神经网络架构优化,提出了加权双向特征金字塔网络(BiFPN)和复合缩放方法,以提升模型效率。BiFPN通过双向跨尺度连接和加权融合增强信息传递,同时具有自适应的网络拓扑结构。结合EfficientNet,构建了EfficientDet系列检测器,在效率和准确性上超越先前技术。此外,介绍了YOLOv8如何引入MPDIoU并应用BiFPN进行可学习权重的特征融合。更多详情可参考提供的专栏链接。
|
20天前
|
机器学习/深度学习 监控 自动驾驶
【传知代码】从零开始搭建图像去雾神经网络-论文复现
本文介绍了基于集成学习的双分支非均匀去雾神经网络的复现,该网络由迁移学习子网和数据拟合子网组成,分别处理全局表示和数据拟合。网络使用Res2Net作为编码器,并结合通道和像素注意力模块。代码可在提供的链接下载。网络在交通监控、自动驾驶、航海和目标跟踪等领域有广泛应用,通过提升图像质量来提高系统性能。实验在O-Haze、I-Haze和NH-Haze数据集上进行,展示了网络在去除雾霾方面的效果,尽管存在细节模糊和色彩饱和度低的问题。
|
20天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
【传知代码】图神经网络长对话理解-论文复现
在ACL2023会议上发表的论文《使用带有辅助跨模态交互的关系时态图神经网络进行对话理解》提出了一种新方法,名为correct,用于多模态情感识别。correct框架通过全局和局部上下文信息捕捉对话情感,同时有效处理跨模态交互和时间依赖。模型利用图神经网络结构,通过构建图来表示对话中的交互和时间关系,提高了情感预测的准确性。在IEMOCAP和CMU-MOSEI数据集上的实验结果证明了correct的有效性。源码和更多细节可在文章链接提供的附件中获取。
【传知代码】图神经网络长对话理解-论文复现

热门文章

最新文章