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1.
深度神经网络模型通常使用注意力机制或融合卷积神经网络来提取特征,但由于注意力机制抓取的特征过于单一,存在提取特征不完善的问题。 将循环机制引入卷积神经网络中,构建了具有双循环结构的网络模型(DRCNN),从而改善模型的特征提取能力,将其与双向长短期记忆网络结合,提出一种带有注意力机制、特征提取能力更强的混合模型(BiLSTM-DRCNN)并应用于情感分类任务中。通过情感分类的实验分析表明,BiLSTM-DRCNN 神经网络模型具有比较好的性能,与融合卷积神经网络(CNN)和双循环长短期记忆神经网络(BiLSTM)模型相比,综合评价指标提高2%以上;与BiLSTM-CNN、Fusion Model 模型相比,综合评价指标提高了近1%,且收敛速度更快。 相似文献
2.
特征选择是避免维度诅咒的一种数据预处理技术。在多变量时间序列预测中,为了同时找到与问题相关性最大的变量及其对应时延,提出一种基于多注意力的有监督特征选择方法。该方法利用带有注意力模块和学习模块的深度学习模型,将原始二维时间序列数据正交分割成两组一维数据,分别输入两个不同维度的注意力生成模块,得到特征维度和时间维度的注意权重。两个维度的注意力权值点积叠加作为全局注意力得分进行特征选择,作用于原始数据后输入随学习模块训练不断更新至收敛。实验结果表明,所提出的方法在特征数小于10时可达到全量数据训练效果,与现有几种基线方法相比实现了最佳准确率。 相似文献
3.
《武汉工程职业技术学院学报》2021,(2)
针对废钢价格预测问题,引入了深度学习领域的时间卷积网络构建模型。通过数据预处理、特征工程、构建时间卷积层、构建深度神经网络等步骤,拟合了一个根据历史一个月的废钢价格数据推测未来一天废钢价格指数的函数。通过近期四个月的实际数据验证,在预测误差绝对值和趋势预测准确度两个指标上,均优于传统时序以及神经网络模型。深度学习在废钢价格预测方面的研究也为其应用于行业其他时序相关数据的分析和建模提供了参考方向。 相似文献
4.
随着物联网技术和5G技术的发展,各类智能设备收集的时序数据规模急剧增长,为了利用深度学习技术对大规模时序数据进行预测,提出一种基于深度神经网络的时序预测模型。该模型首先利用时域卷积神经网络层对时序数据进行预处理,然后利用双向GRU神经网络层提取时序数据的前向特征和后向特征,最后对时序数据进行预测。在真实数据集上的实验结果表明,该模型相比传统长短期记忆网络模型,预测准确度提高了近70%,预测速度提高了近10%,可更好地满足对大规模时序数据的预测需求。 相似文献
5.
卷积神经网络(CNN)在脱机手写汉字识别领域取得了杰出的研究成果。采用更深层卷积神经网络可取得更高识别准确率,但是模型容量和计算复杂度也会增加,将模型部署到存储资源和计算力有限的移动设备上变得更加困难。为解决上述问题,提出一种基于深度可分离卷积的残差卷积神经网络。深度可分离卷积将标准卷积操作分离成特征提取和特征融合,逐深度卷积被用于特征提取,特征融合采用逐点卷积实现。使用深度可分离卷积改进残差网络,实现较深层的残差网络。模型使用联合的中心损失函数和softmax损失函数进行监督训练,可使模型学习具有判别性特征,提高了模型识别准确率。采用CASIA-HWDB数据集进行实验,结果表明该方法具有较低的模型容量和计算复杂度,能够达到96.50%的主流识别率。 相似文献
6.
在传统推荐系统中,通常基于协同过滤推荐算法挖掘评分中的隐含特征,但在实际应用中,评分矩阵往往十分稀疏,很难充分地表示用户偏好特征与物品描述特征。为了充分挖掘评论文本中的隐含特征,并在一定程度上缓解数据稀疏性问题,提出一种深度协同过滤模型(CFiCNN)：融合卷积神经网络的协同过滤模型。该模型利用卷积神经网络抽取用户-物品评论数据中的隐含特征,基于协同过滤的矩阵分解方法,进行评分预测。在4个真实数据集上对该模型进行了评估实验,并与3个常用模型进行对比。实验结果表明,该模型能够很好地抽取到用户与物品的隐含特征,并且进行更准确的评分预测。 相似文献
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任振东 《西安文理学院学报》2023,(2):125-128
针对体育训练视频中动作具有低类间变异性的问题，提出了一种新的双流三维时空卷积神经网络(T3DCNN).首先，以乒乓球训练为具体研究用例，构建了包含21个动作类别的训练运动视频数据集(记为PPTVD).然后，提出了T3DCNN模型，该模型的输入为RGB图像序列及其计算的光流，包含了双流时空卷积层.最后，通过实验评估验证提出的模型的有效性.结果显示，T3DCNN达到了90%的准确度，远超过了基线模型. 相似文献
8.
为提高癫痫脑电图(electroencephalography, EEG)信号识别的准确率,提出了一种将一维卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)与长短期记忆网络(long short-term memory network, LSTM)相结合的新模型(CNN-LSTM模型)。首先采用3个卷积块来搭建CNN,用于提取EEG序列的局部内在特征;然后利用LSTM学习长期序列依赖关系;最后利用具有Softmax激活函数的全连接神经网络实现癫痫EEG信号的自动识别。采用德国波恩大学癫痫研究室的癫痫数据库中的数据进行实验分析。结果表明,CNN-LSTM模型具有良好的分类性能,平均分类准确率达到99.1%。 相似文献
9.
为了提升电信行业收入预测问题准确率,建立基于循环神经网络和长短时记忆网络相结合的收入预测模型。首先对数据作预处理,然后建立卷积层进行核心预测算法优化,再通过训练寻找最优参数,并将其应用于电信运营商收入预测。实验结果表明,该模型可以预测出未来一个月或者几个月的收入增减变化趋势,预测准确率比传统方法提高20%,算法收敛性也提高约15%。该模型预测结果对于电信行业制定营销方案具有较好指导作用。 相似文献
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传统协同过滤算法仅利用评分信息进行推荐,而没有利用到更多用户特征与电影特征,推荐效果不佳。深度学习的普通应用,为特征提取打下了良好基础。通过爬取网站上的电影演员信息表,使用卷积神经网络对文本信息进行特征提取,采用结合注意力机制与场感知因子分解机的混合推荐方法,并使用用户—电影特征矩阵进行训练。在公开数据集 MovieLens 上进行实验测试,RMSE 达到 0.850,与 5 组推荐模型进行对比,RMSE 分别提18.0%、11.3%、7.60%、25.7%、6.80%。实验结果表明,该模型可以提高推荐效率。 相似文献
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文本情感分析通过提取文本特征,根据文本中的情感倾向进行分类.研究表明,递归神经网络和卷积神经网络模型具有良好的性能.为提高文本情感分类性能,提出一种融合注意力和比较增强学习机制的混合网络情感分析模型,用比较增强学习机制进行分类来替代大量的复杂计算.该模型通过嵌入层向量化后,分别用CNN和双向门控循环单元提取不同特点的文... 相似文献
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针对视觉跟踪中运动目标的鲁棒性问题,提出一种基于卷积神经网络结合稀疏自动编码器的特征提取方法进行图像目标跟踪。该方法首先将大量有标注数据集输入到卷积神经网络进行预训练,然后使用这些卷积特征无监督的训练稀疏自编码器得到稀疏特征,并利用该特征对目标进行描述。最后结合两种经典的跟踪方法,采用Meanshift与卡尔曼滤波对目标进行实时跟踪。结果表明,利用深度学习模型代替以往人工提取特征的方式能够更好地描述目标模型,对光照变化、尺度变化、遮挡等都具有良好的适应性,以及较好的实时性。 相似文献
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庄永强 《福建工程学院学报》2023,(4):327-331
提出一种基于注意力机制融合轻量化网络的桥梁裂缝图像分类方法。以轻量化卷积神经网络为理论基础分类识别桥梁裂缝图像,并在轻量化网络中加入注意力机制以解决网络无法自主关注所感兴趣区域的问题。根据桥梁图像中裂缝所占比例较小且边缘突出的特点,选用适合于识别桥梁裂缝的注意力机制——CBAM(convolutional block attention module),并将其嵌入轻量化卷积神经网络EfficientNetv2中,建立CBAM-EfficientNetv2模型。实验结果表明：CBAM-EfficientNetv2模型与VGG16、ResNet34等常用深度学习模型对比,可获得最优的桥梁裂缝图像分类效果,其分类识别准确率达到95.64%。 相似文献
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在商品推荐领域,商品评论信息往往难以得到有效利用。为了充分利用商品评论信息,提高商品推荐系统精度,对 NCF 神经网络协同过滤模型进行改进,将 NCF 模型与 Inception 结构的卷积神经网络相结合,提出基于 Inception 结构的神经网络协同过滤方法（NCF-i 模型）,将商品评论信息融入模型进行预测和推荐。首先基于 Inception 结构的卷积神经网络对商品评论信息进行分析并提取多元特征模型,然后将多元特征模型添加到 NCF 模型中,通过多层全连接层获取用户、商品及商品评论之间的非线性关系,最后基于此非线性关系对商品进行预测和推荐。通过基于真实数据集的实验证明,应用 NCF-i 模型的推荐算法,推荐系统的预测精度和稳定性均优于当前常用的推荐模型。 相似文献
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为了提高视频中人体行为识别的准确率,更好地利用视频中的原始信息,提取出更具有代表性的特征,提出一种基于3D卷积神经网络的人体行为识别方法。该方法构建了一个深层三维卷积神经网络模型,使用三维卷积核进行卷积操作,提取视频中人体行为的时域和空域特征,通过多层卷积操作对底层特征进行再组合,得到抽象的高维特征。在KTH数据集上的实验结果表明,该方法有较好的识别效果。 相似文献
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卷积神经网络是深度学习的一种高效识别方法,将卷积神经网络引入商品图像识别中,能够提高识别精度。卷积神经网络可以直接输入原始图像,以避免对图像进行复杂的预处理工作。首先介绍了卷积神经网络的各层作用,然后设计了多种基于卷积神经网络识别商品图像的模型,从多方面测试了卷积神经网络的分类性能。为提高训练速度,卷积层的激活函数采用线性修正函数(Rectified Linear Units,ReLU)。为确保模型的判别性,对下采样层的特征图进行局部对比度归一化,所设计的网络模型在实验中均达到90%以上的平均分类正确率。 相似文献
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为了提高灰色GM(1,1)模型在城市用水量预测中的精度,结合BP神经网络的优点,给出了两种灰色-神经网络组合模型GM-BP1和GM-BP2.模型1利用神经网络对GM(1,1)模型的误差序列进行回归训练,将得到的预测值作为原始误差的修正来减小误差;而模型2由部分数据建立了GM(1,1)模型组,通过神经网络训练得到部分数据GM(1,1)模型组与真实值之间的非线性映射关系,利用这种精准的映射关系来提高预测精度.最后实际算例表明了所给方法是有效的,该组合模型可用于城市用水量的中长期预测. 相似文献
18.
恶意代码已经成为威胁网络安全的重要因素之一,安全人员一直致力于研究如何有效检测恶意代码,在动态分析方法中可以通过程序的API调用序列进行分析。通过对恶意软件的API调用序列进行编码处理,可以获得图片格式的数据,进而使用卷积神经网络训练出分类模型,从而实现对恶意软件进行分类,获得较高的准确率,针对阿里云天池上的数据集进行实验验证,实验使用有向图编码方式,采用不同的卷积神经网络架构,对比不同方法的准确性。 相似文献
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为了弥补经典LeNet-5卷积神经网络模型在交通标志识别中易发生过拟合的不足,克服其识别准确率与训练效率较低的缺点,采用GTSRB德国交通标志数据集,并对数据集进行扩充,使训练集数量达到6 312 649张,同时对经典LeNet-5卷积神经网络模型在激活函数、池化策略、随机丢弃及网络结构等方面进行改进,使用基于交叉熵的梯度下降算法对模型的误差反向传播过程进行优化。实验结果表明,改进后的模型较改进前在识别准确率与训练效率上都有所提高,识别准确率最高可达97.04%。因此,基于交叉熵的卷积神经网络不仅能够提高模型的交通标志识别准确率,有效防止过拟合,还能够提升网络训练效率。 相似文献
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胡超秀 《四川职业技术学院学报》2022,(1)
由于设备的不完善,图像在传输过程中会被噪声污染而失去原始图像的细节特征,为了使噪声图像变得清晰且其特征明显,本文提出一种基于深度学习的图像去噪方法,构建了基于卷积神经网络的图像去噪网络结构,并对卷积神经网络中的反向传播算法进行优化,从而加快模型的训练速度,有效地提高去噪效果。最后通过与经典算法实验的对比来进一步说明本研究取得了较好的去噪效果。 相似文献