新改进!LSTM与注意力机制结合,性能一整个拿捏住

众所周知,LSTM并不能很好地处理长序列和重要信息的突出,这导致在某些情况下性能不佳。而注意力机制模拟人类视觉注意力机制的特点可以很好地解决这个问题。

说具体点就是,注意力机制通过权重分布来决定应该关注输入序列中的哪些部分,它允许模型在生成输出时动态调整其关注的焦点,以便更好地捕捉输入序列中的关键信息。

如此一来,通过结合LSTM的长期依赖捕捉能力和注意力机制的动态关注焦点调整能力,我们的模型就可以更有效地处理各种复杂的序列处理任务,被应用到更多的领域。

为方便各位深入理解这一策略,我分享了9个LSTM结合注意力机制的最新方案,涉及多领域应用,希望可以给同学们提供新的灵感。

论文原文以及开源代码需要的同学看文末

Enhanced predictive modeling of hot rolling work roll wear using TCN‑LSTM‑Attention

方法:论文中提出了一个基于TCN-LSTM-Attention的新型工作辊磨损预测模型。该模型结合了TCN、LSTM网络和Attention机制。TCN用于提取数据特征,LSTM专注于捕捉长期和更复杂的序列模式,而Attention机制使模型能够更有效地捕捉输入序列中不同部分之间的关系。

创新点:

  • 提出了基于TCN-LSTM-Attention的热轧工作辊磨损预测模型,通过Boruta算法进行异常值处理和特征选择,构建数据集。

  • 引入了注意力机制,能够更有效地捕捉输入序列中不同部分之间的关系,显著提高了预测性能。

  • 将工作辊磨损的预测结果与机理相结合,修正了带材冠高预测模型,显著提高了计算精度。

Integrating Remote Sensing Data and CNN-LSTM-Attention Techniques for Improved Forest Stock Volume Estimation: A Comprehensive Analysis of Baishanzu Forest Park, China

方法:建立了基于CNN-LSTM-Attention的森林蓄积量估计模型。模型利用卷积神经网络(CNN)提取遥感图像的空间特征,使用长短期记忆网络(LSTM)捕捉FSV的时间变化特征,并通过注意力机制突出对FSV响应强的特征变量,完成FSV的预测。

创新点:

  • 本研究基于CNN-LSTM-Attention算法构建了一个基于卷积神经网络、长短期记忆神经网络和注意力机制的森林蓄积量(FSV)估算模型。

  • 通过引入注意力机制,模型能够对FSV估算中与FSV响应高的特征变量进行加权,从而提高模型预测的性能。

  • 与现有的MLR和RF模型相比,该模型在研究区域实现了更高的准确性(R2 =0.8463,rMSE =26.73 m3/ha,MAE =16.47 m3/ha)。

ULDNA: integrating unsupervised multi-source language models with LSTM-attention network for high-accuracy protein–DNA binding site prediction

方法:论文中提出的ULDNA模型是一个深度学习模型,专门用于从蛋白质序列中推断DNA结合位点。这个模型采用了LSTM-注意力架构,并嵌入了三个无监督语言模型,这些模型是在来自多个数据库源的大规模序列上预训练的。

创新点:

  • 通过融合多个数据库源的无监督蛋白质语言模型,ULDNA能够捕捉与蛋白质- DNA相互作用相关的进化多样性特征嵌入,从而提高蛋白质-DNA结合位点预测的准确性。

  • 作者设计了一个具有LSTM-attention网络的ULDNA模型,用于进一步加强进化多样性特征嵌入与DNA结合模式之间的关系,以提高预测准确性。

Wind Energy Assessment in Forested Regions Based on the Combination of WRF and LSTM-Attention Models

方法:本研究旨在构建适用于森林地形中风场模拟的天气研究与预报(WRF)模型,并结合带有注意机制的长短期记忆(LSTM)神经网络进行增强。该模拟侧重捕捉不同高度处的风特性,短期风速预测以及森林地区的风能评估。

创新点:

  • 通过选择多个方案进行比较,发现YSU边界层方案和MM5地表层方案的设置可以模拟出最佳效果。

  • 通过将WRF内部嵌套域的模拟结果输入LSTM神经网络并引入注意机制,对50m到150m高度的六个不同高度的风速进行预测,并与实测风速进行比较,预测值与实测值相符。

关注下方《学姐带你玩AI》🚀🚀🚀

回复“长短注意”获取全部论文+代码

码字不易,欢迎大家点赞评论收藏

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/35506.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

程序员学长 | 快速学会一个算法,RNN

本文来源公众号“程序员学长”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。 原文链接:快速学会一个算法,RNN 今天给大家分享一个超强的算法模型,RNN 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN&…

为什么使用PreparedStatement而不是Statement?

使用PreparedStatement而不是Statement的原因主要有以下几点: 安全性: PreparedStatement使用参数化查询,能够避免SQL注入攻击。这是因为PreparedStatement在将SQL语句发送到数据库之前会进行预编译,并且使用占位符(如…

不花一分钱也能制作出高质量的宣传册

在当今竞争激烈的市场环境中,拥有一份高质量的宣传册对于企业或个人来说至关重要。它能帮助您在客户心中留下深刻印象,有效推广您的品牌或服务。但聘请专业设计师和印刷商制作宣传册往往需要不小的开支。那么,有没有既省钱又能做出高质量宣传…

flask水质监测预警系统-计算机毕业设计源码10148

摘 要 近些年来,对河道水位进行实时、准确的监测越来越受到广大人民群众的重视。然而要建立一个稳定的、可靠地、准确的城市河道水位远程监测系统,就必须要解决由人工监测向自动化监测的转变,使用新科技来进行设计。水质监测预警系统是以实际…

Python在自然语言处理中的应用:从基础到实战

Python在自然语言处理中的应用:从基础到实战 自然语言处理(NLP)是人工智能的一个重要分支,旨在通过计算机来理解、解释和生成人类语言。Python凭借其丰富的库和简洁的语法,在NLP领域得到了广泛应用。本文将介绍Python在NLP中的基础知识、常用库以及一个完整的实战项目,帮…

ardupilot开发 --- 坐标变换 篇

Good Morning, and in case I dont see you, good afternoon, good evening, and good night! 0. 一些概念1. 坐标系的旋转1.1 轴角法1.2 四元素1.3 基于欧拉角的旋转矩阵1.3.1 单轴旋转矩阵1.3.2 多轴旋转矩阵 2. 齐次变换矩阵3. visp实践 0. 一些概念 相关概念:旋…

charls抓包工具 mumu模拟器抓包apk

1.先安装mumu 官网添加链接描述 2.配置 设置,点进互联网,点编辑,选择手动代理 主机名写自己电脑的ip地址,端口随便,只要不被占用,一般参考其他人都是8888 3.下载charls 参考这个添加链接描述 先官网…

项目验收测试有必要找第三方软件测试机构吗?

在当今信息技术飞速发展的时代,软件测试成为了确保软件质量的重要环节。而在项目的验收测试中,很多企业都面临一个问题,那就是是否有必要找第三方软件测试机构进行验收测试?今天,我们就来探讨一下这个问题。 第三方软件测试机构…

【别再用Excel了!】这款免费可视化工具能帮你轻松提升效率

现代数据分析和展示的需求已经远远超出了传统工具的能力,尤其是在需要快速、直观和高效地处理复杂数据的情况下。山海鲸可视化通过其强大的功能和易用性,成为了设计师以及各类新手用户的理想选择。下面我就以一个可视化设计师的角度,和大家简…

2024年6月计算机视觉论文推荐:扩散模型、视觉语言模型、视频生成等

6月还有一周就要结束了,我们今天来总结2024年6月上半月发表的最重要的论文,重点介绍了计算机视觉领域的最新研究和进展。 Diffusion Models 1、Autoregressive Model Beats Diffusion: Llama for Scalable Image Generation LlamaGen,是一个…

合合信息智能文档抽取:赋能不良资产管理行业的数字化转型

官.网地址:合合TextIn - 合合信息旗下OCR云服务产品 随着数字化浪潮的汹涌澎湃,全球各行各业正经历着前所未有的变革。人工智能技术的快速发展,以其独特的创新能力和应用潜力,正在深刻地改变着业务模式,推动产业效率的…

把动漫幻想变为现实:一键生成真实图像,让你的动漫梦想成为现实!

大家好我是安琪!你能想到一个动漫图片可以转换成真实图像吗?其实,这就是所谓的漫改真人。有很多非常出名的动漫画或者动漫剧,改成由真人去饰演,就叫做漫改影视。 对于很多的动漫爱好者来说,如果一部漫改影…

尝试在FreeBSD 的jail、bhyve里安装TrinityCore

先上结论,直接编译安装TrinityCore失败,bhyve方式成功,jail方式没成功。 直接在FreeBSD下编译失败 按部就班的安装 编译的时候报错 所以安装: pkg install boost-libs-1.84.0 把其它依赖库也全部安装: pkg insta…

java-冒泡排序 1

## Java中的冒泡排序 ### 1. 冒泡排序的基本概念 冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单且直观的排序算法。它通过重复地遍历待排序的列表,比较相邻的元素并交换它们的位置,使较大的元素逐步从列表的一端移动到另一端,就像…

css控制整个div下的所有元素中的文字放大缩小

css控制文字放大缩小 话不多说,直接上代码,我用了最简单粗暴的方法,找个下面所有的元素,然后遍历放大所有文字 add() {var div this.$refs[myDiv];var elements div.querySelectorAll("*");for (var i 0; i < elements.length; i) {var fontSize parseInt(win…

正则表达式与Pyhton

一、正则表达式的规则 1、支持普通字符匹配 2、元字符&#xff0c;一个符号匹配一堆字符 \d 匹配数字 \w 匹配数字、字母、下划线 \D \d的取反&#xff0c;除了数字全部匹配 \W \w的取反 [abc] 匹配字母a、b、c [^abc] [abc]的取反&#xf…

还不到6个月,GPTs黄了

相比起来&#xff0c;人们还不如使用一个足够强大、灵活且通用的AI助手来满足各类复杂需求。更严重的是一些独立GPTs显露出的安全隐患。除此之外&#xff0c;最大的问题在于OpenAI模糊不清的货币化政策。 文章正文 上周&#xff0c;不少人发现微软官网忽然更新了一条“GPT Bu…

深度解析拆分盘到底是怎样的运行逻辑!

一、引言 在数字经济的蓬勃发展中&#xff0c;拆分盘投资方式逐渐崭露头角&#xff0c;引起了广大投资者的关注。不同于传统的投资模式&#xff0c;拆分盘以其独特的拆分策略&#xff0c;为投资者提供了一种看似能够持续增值的新途径。本文将深入探讨拆分盘的基本原理、运作实…

BW:CP里添加信息对象小问题记录

之前做视图直接添加进CP里&#xff0c;以为不能直接往CP里加信息对象&#xff0c;还专门建了一个带信息对象的模型&#xff0c;把信息对象拖到CP里&#xff0c;然后再链接视图的字段 今天发现原来不用这样&#xff0c;直接加就可以&#xff0c;小记一下 如图直接诶创建&#x…

Linux驱动开发-02字符设备驱动开发初步

一、驱动开发的前期准备 在进入驱动开发之前&#xff0c;需要烧写UBoot、内核、设备树&#xff0c;做一些前期的准备工作&#xff0c;确保我们开发板上的内核版本和Ubuntu上是一致的才能进行正式开发 1.U-Boot 2.内核版本 3.使用TFTP挂载的内核和设备树 二、Linux驱动开发与裸机…