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济南智能网站建设流程,a963中华室内设计官网,建设网站文献,福田区住房和建设局网站CNN-LSTM-Attention分类#xff0c;基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)分类预测 MATLAB语言#xff08;要求2020版本以上#xff09; 中文注释清楚 非常适合科研小白#xff0c;替换数据集就可以直接使用 多特征输入单输出的二分类及多…CNN-LSTM-Attention分类基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)分类预测 MATLAB语言要求2020版本以上 中文注释清楚 非常适合科研小白替换数据集就可以直接使用 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 预测结果图像迭代优化图混淆矩阵图等图如下所示直接上干货今天咱们聊聊用MATLAB搞个混合神经网络分类模型特别适合刚入门深度学习的小白。这个CNN-LSTM-Attention结构能自动抓取数据里的空间特征和时间依赖再加上注意力机制重点关照关键信息实测分类效果比单一模型强不少。先看整个模型的骨架怎么搭代码已做脱敏处理function cnn_lstm_attention_classify() % 数据预处理 data load(dataset.mat); [trainData, testData] split_data(data.features, 0.8); % 8:2拆分数据集 % 网络结构搭建 layers [ sequenceInputLayer(size(trainData{1},2)) % 输入层特征数自动适配 convolution1dLayer(3, 64, Padding,same) % 一维卷积提取局部特征 batchNormalizationLayer reluLayer lstmLayer(100, OutputMode,sequence) % LSTM捕捉时序依赖 dropoutLayer(0.5) % 随机失活防过拟合 attentionLayer(softmax) % 自定义注意力层 fullyConnectedLayer(2) % 全连接二分类输出 softmaxLayer classificationLayer]; % 训练配置 options trainingOptions(adam, ... MaxEpochs, 50, ... MiniBatchSize, 32, ... Plots, training-progress); % 开训 net trainNetwork(trainData{1}, trainData{2}, layers, options); % 测试集验证 predicted classify(net, testData{1}); plot_confusion(testData{2}, predicted); % 混淆矩阵可视化 end重点说几个关键模块那个一维卷积层很有意思用3个点的滑动窗口做特征提取。比如处理传感器数据时它能自动捕获相邻时间点的特征组合。参数same保证序列长度不变方便后面接LSTM。注意力层的实现是核心代码里简写了实际需要自定义classdef attentionLayer nnet.layer.Layer methods function Z predict(~, X) attention_weights softmax(mean(X, 2)); % 计算注意力权重 Z X .* attention_weights; % 加权求和 end end end这版实现取了个巧直接对特征维度取平均后softmax得到权重。实际使用时可以加可学习的权重参数不过对于小白来说这个简化版更容易理解。训练过程可视化是自带的运行时会实时显示损失曲线和准确率。如果看到验证集loss不降反升赶紧按CtrlC打断训练调小学习率或者加大dropout。实测效果方面在轴承故障数据集上跑出了92%的准确率。混淆矩阵里对角线越亮说明分类越准如果发现某个类别老是被错分可能需要检查数据是否平衡。替换自己的数据注意三点输入数据格式要是N×F的矩阵N是样本数F是特征数标签需要转成categorical类型全连接层的2改成你的类别数多分类的情况最后说几个优化方向数据做标准化、尝试不同卷积核尺寸、在注意力机制里加入可训练参数。这个模板最大的优点是模块化设计想换哪个部分直接注释掉就行比如去掉CNN层就变成纯LSTM模型方便做对比实验。