目录数据介绍效果展示原理简介代码目录代码获取经常有小伙伴问我面对如此多的预测程序到底哪一个模型预测效果的最好事实上不存在一种预测效果最好的程序。根据“没有免费午餐定理”不存在一种机器学习算法适合于任何领域或任务。如果有人宣称自己的模型在所有问题上都好于其他模型那么他肯定是在吹牛。也就是说模型预测效果同时取决于数据和模型的匹配程度任何算法都有局限性并不是模型越复杂效果越好但是新颖的模型肯定更受审稿人喜爱一些。没有数据空谈模型效果不现实只有尝试了才知道是否匹配。因此为了解决大家的选择困难症本期为大家推出了Attention模型全家桶将CNN/TCN/LSTM/BiGRU-Attention四种多变量回归模型打包到全家桶中方便大家选择最适合自己数据的模型当然全家桶价格也是非常优惠的相当于单买的5折优惠左右同时作者在这里承诺一次购买永久更新日后也会推出其他算法结合注意力机制的模型如BiTCN-Attention等等但如果你之后再买一旦推出新模型价格肯定是会上涨的所以需要创新或对比的小伙伴请早下手早超生数据介绍本期采用的数据是经典的回归预测数据集是为了方便大家替换自己的数据集各个变量采用特征1、特征2…表示无实际含义最后一列即为输出。更换自己的数据时只需最后一列放想要预测的列其余列放特征即可无需更改代码非常方便效果展示这里以CNN-Attention为例展示一下模型运行结果不同模型出图数量与效果可能略有不同具体可查看全家桶中每个模型的链接训练集预测结果图测试集预测结果图误差直方图线性拟合图网络结构图命令行窗口误差显示以上所有图片作者都已精心整理过代码都可以一键运行main直接出图不像其他代码一样需要每个文件运行很多次适用平台Matlab2023及以上没有的文件夹里已经免费提供安装包直接下载即可原理简介此处主要为大家讲解下本期全家桶使用的自注意力机制注意力机制最早由Bahdanau提出通过学习对图像中不同区域的注意力权重将视觉注意力引入到图像描述生成模型中从而提升了模型的质量和准确性。后来注意力机制被广泛应用于其他领域它通过动态计算注意力权重来适应不同的输入情况。这种机制使得模型能够处理更长的输入序列可以更好地捕捉序列中的依赖关系。自注意力机制在传统注意力机制的基础上进行了进一步改良通过并行计算同时计算一句话中所有元素之间的相似性得分从而获取全局的信息而非单一上下文的信息这使得自注意力机制能够更全面地理解整个序列的语义并更好地捕捉元素之间的复杂关系其相关公式如下所示式中Wq、Wk、Wv为线性变化矩阵Q、K、V分别为查询向量query、键向量key和值向量valuedk为查询向量和键向量的维度。最后将注意力权重和值向量进行加权求和得到自注意力机制的输出。多头自注意力机制引入多个单注意力头每个注意力头都是一个独立的自注意力机制学习到一组不同的权重和表示。在多头自注意力机制中输入序列首先通过线性变换映射到多个不同的query、key、和value空间。每个注意力头都会对这些映射后的查询、键和值进行独立的注意力计算得到每个位置的表示。最后将模型中每个注意力头的表示通过线性变换和拼接操作来合并就得到最终的输出表示。代码目录以下所有代码无需更改代码直接替换Excel数据即可运行可以说是非常方便非常适合新手小白了!日后也会推出其他算法结合注意力机制的模型需要其他深度学习算法结合注意力模型的小伙伴也可以后台私信我~不过一旦推出新模型价格肯定是会上涨的所以需要创新或对比的小伙伴请早下手早超生代码获取1.Attention全家桶获取方式价格更划算!①点击下方小卡片或后台回复关键词注意力全家桶2.CNN/TCN/BiGRU/LSTM-Attention单品代码获取方式①点击下方小卡片后台回复关键词不区分大小写Attention单品