pso-bilstm-att

机器学习之心4 个月前
attention·双向长短期记忆神经网络·粒子群算法优化·多变量回归预测·融合注意力机制·pso-bilstm-att
回归预测 | Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量回归预测1.Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention多变量回归预测，粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制； 粒子群算法优化BiLSTM的学习率，隐藏层节点，正则化系数； 多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，进而对输入序列进行加权求和。注意力能够帮助模型在处理序列数据时，对不同位置的信息进行适当的
机器学习之心7 个月前
attention·双向长短期记忆神经网络·多特征分类预测·粒子群算法优化·pso-bilstm-att·bilstm-atten
分类预测 | Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征分类预测1.Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征分类预测，运行环境Matlab2023b及以上； 2.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用； 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图； 4.data为数据集，输入12个特征，分四类；main为主程序，其余为函数文件，无需运行，可在下载区获取数据和程序内容。