网站建设的内容,物流网站大全,WDCP运行WordPress,python下载安装教程分类预测 | MATLAB实现基于Attention-GRU的数据多特征分类预测(门控循环单元融合注意力机制分类预测#xff0c;含混淆矩阵图、分类图) 目录 分类预测 | MATLAB实现基于Attention-GRU的数据多特征分类预测(门控循环单元融合注意力机制分类预测#xff0c;含混淆矩阵图、分类图…分类预测 | MATLAB实现基于Attention-GRU的数据多特征分类预测(门控循环单元融合注意力机制分类预测含混淆矩阵图、分类图) 目录 分类预测 | MATLAB实现基于Attention-GRU的数据多特征分类预测(门控循环单元融合注意力机制分类预测含混淆矩阵图、分类图)效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 分类预测 | MATLAB实现基于Attention-GRU的数据多特征分类预测(门控循环单元融合注意力机制分类预测含混淆矩阵图、分类图) 程序设计
完整程序和数据私信博主回复Attention-GRU的数据多特征分类预测
%% 获取GRU网络权重
grubias params.gru.bias;
gruweight params.gru.weights;
%% 同一个epoch中不同Batch间的state是传递的但不学习
h0 state.gru.h0;
[GRU_Y, h0] gru(p_train, h0, gruweight, grurecurrentWeights, grubias);%% 注意力参数
Attentionweight params.attention.weight; % 计算得分权重
Ht GRU_Y(:, :, end); % 参考向量
num_time size(GRU_Y, 3); % 时间尺度%% 注意力得分
socre dlarray;
for i 1: num_time - 1A extractdata(squeeze(GRU_Y(:, :, i)));A repmat(A, [1, 1, num_hidden]);end%% 注意力得分
a sigmoid(socre);
Vt 0;
for i 1: num_time - 1Vt Vt a(i, :) .* GRU_Y(:, :, i);
end%% 注意力机制
bias1 params.attenout.bias1;
bias2 params.attenout.bias2;
weight1 params.attenout.weight1;
weight2 params.attenout.weight2;%% Attention输出
weight1 params.attenout.weight1;
bias1 params.attenout.bias1;
weight2 params.attenout.weight2;
bias2 params.attenout.bias2;
Hthat fullyconnect(Vt,weight1,bias1) fullyconnect(Ht,weight2,bias2);%% 全连接层前置层(降维
LastWeight params.fullyconnect.weight1;
LastBias params.fullyconnect.bias1 ;
FullyconnectInput fullyconnect(Hthat,LastWeight,LastBias);
FullyconnectInput relu(FullyconnectInput);参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm1001.2014.3001.5502
