koa-cnn-bilstm

机器学习之心1 年前
cnn-bilstm·自注意力机制·多特征分类预测·koa-cnn-bilstm·selfattention
分类预测 | Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）1.Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-selfAttention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合自注意力多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2023b及以上； 2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)结合自注意力机制（selfAttention）分类预测。2023年新算法KOA，MATLAB程序，多行变量特征输入，优化了学习率、卷积核大小及隐藏层单元数等。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数
机器学习之心1 年前
koa·卷积双向长短期记忆神经网络·cnn-bilstm·数据分类预测·开普勒算法优化·koa-cnn-bilstm
分类预测 | MATLAB实现KOA-CNN-BiLSTM开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络数据分类预测1.MATLAB实现KOA-CNN-BiLSTM开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络数据分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2020b及以上； 2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)分类预测。 2023年新算法，KOA-CNN-BiLSTM开普勒优化卷积双向长短期记忆神经网络的数据分类预测，MATLAB程序，多变量特征输入，优化了学习率、卷积核大小及隐藏层单元个数等，方便增加维度优化自它参数。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详