分类预测 | Matlab实现RP-LSTM-Attention递归图优化长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】

分类预测 | Matlab实现RP-LSTM-Attention递归图优化长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】

目录

    • [分类预测 | Matlab实现RP-LSTM-Attention递归图优化长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】](#分类预测 | Matlab实现RP-LSTM-Attention递归图优化长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】)

分类效果




基本描述

1.Matlab实现RP-LSTM-Attention递归图优化长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】(完整源码和数据)

2.自带数据,多输入,单输出,多分类。图很多,包括迭代曲线图、混淆矩阵图、预测效果图等等。

3.直接替换数据即可使用,保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2023及以上。

4.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

模型描述

递归图(recurrence plot, RP)是分析时间序列周期性、混沌性以及非平稳性的一个重要方法,可以揭示时间序列的内部结构,给出有关相似性、信息量和预测性的先验知识。递归图特别适合短时间序列数据,可以检验时间序列的平稳性、内在相似性。

RP--LSTM-Attention是一种递归图优化的长短期记忆神经网络(LSTM),同时结合了注意力机制,用于数据分类预测。这种模型在处理序列数据时能够更好地捕捉时序信息和重要特征,并提高分类性能。

程序设计

  • 完整程序和数据私信博主回复Matlab实现RP-LSTM-Attention递归图优化长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】
clike 复制代码
%%  参数设置
 
%% 建立模型
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                                  % 将上述网络结构加入空白结构中

tempLayers = [
    sequenceUnfoldingLayer("Name", "sequnfold")                      % 建立序列反折叠层
    flattenLayer("Name", "flatten")                                  % 网络铺平层
    lstmLayer(best_hd, "Name", "lstm", "OutputMode","last")             
    fullyConnectedLayer(num_class, "Name", "fc")                     % 全连接层
    softmaxLayer("Name", "softmax")                                  % softmax激活层
    classificationLayer("Name", "classification")];                  % 分类层
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                              % 将上述网络结构加入空白结构中
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/out", "conv_1");             % 折叠层输出 连接 卷积层输入
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/miniBatchSize", "sequnfold/miniBatchSize"); 
                                                                     % 折叠层输出连接反折叠层输入
lgraph = connectLayers(lgraph, "relu_2", "sequnfold/in");            % 激活层输出 连接 反折叠层输入

%% 参数设置
options = trainingOptions('adam', ...     % Adam 梯度下降算法
    'MaxEpochs', 500,...                 % 最大训练次数 
    'InitialLearnRate', best_lr,...          % 初始学习率为0.001
    'L2Regularization', best_l2,...         % L2正则化参数
    'LearnRateSchedule', 'piecewise',...  % 学习率下降
    'LearnRateDropFactor', 0.1,...        % 学习率下降因子 0.1
    'LearnRateDropPeriod', 400,...        % 经过训练后 学习率为 0.001*0.1
    'Shuffle', 'every-epoch',...          % 每次训练打乱数据集
    'ValidationPatience', Inf,...         % 关闭验证
    'Plots', 'training-progress',...      % 画出曲线
    'Verbose', false);

%% 训练
net = trainNetwork(p_train, t_train, lgraph, options);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502

[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

相关推荐
迪菲赫尔曼2 天前
即插即用篇 | YOLOv11 引入高效的直方图Transformer模块 | 突破天气障碍:Histoformer引领高效图像修复新路径
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉·transformer·注意力机制
scdifsn8 天前
动手学深度学习10.1. 注意力提示-笔记&练习(PyTorch)
pytorch·笔记·深度学习·注意力机制·注意力提示
机器学习之心16 天前
时序预测 | Matlab基于TSA-LSTM-Attention被囊群优化算法优化长短期记忆网络融合注意力机制多变量多步时间序列预测
时间序列预测·lstm-attention·融合注意力机制·多变量多步·tsa-lstm·被囊群优化算法优化
deephub1 个月前
三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现:从自注意力到因果自注意力
人工智能·pytorch·深度学习·神经网络·transformer·注意力机制
AI完全体1 个月前
【AI知识点】三种不同架构的大语言模型(LLMs)的区别
人工智能·深度学习·机器学习·语言模型·自然语言处理·注意力机制·自注意力机制
机器学习之心2 个月前
全新一区PID搜索算法+TCN-LSTM+注意力机制!PSA-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测(Matlab)
注意力机制·多变量时间序列预测·tcn-lstm·psa-tcn-lstm
AI完全体2 个月前
AI小项目4-用Pytorch从头实现Transformer(详细注解)
人工智能·pytorch·深度学习·机器学习·语言模型·transformer·注意力机制
逐梦苍穹3 个月前
【NLP】注意力机制:规则、作用、原理、实现方式
人工智能·自然语言处理·attention·注意力机制
机器学习之心3 个月前
锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于LSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测
人工智能·matlab·lstm·lstm-attention·锂电池剩余寿命预测
深度之眼3 个月前
Attention结合特征融合炸场!升级版AFF全面开源,涨点猛猛猛
深度学习·机器学习·论文·注意力机制·特征融合