CNN - LSTM - Attention：Matlab 实现的数据分类预测利器-平芜编程栈

CNN-LSTM-Attention基于卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测 Matlab语言程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel即可运行 1.多特征输入，LSTM也可以换成GRU、BiLSTM，Matlab版本要在2020B及以上。 2.特点： [1]卷积神经网络 (CNN)：捕捉数据中的局部模式和特征。 [2]长短期记忆网络 (LSTM)：处理数据捕捉长期依赖关系。 [3]注意力机制：为模型提供了对关键信息的聚焦能力，从而提高预测的准确度。 3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白 4.附赠测试数据，输入格式如图3所示，可直接运行 5.仅包含模型代码 6.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果

在数据分类预测领域，结合多种强大的神经网络结构往往能带来意想不到的效果。今天就来给大家分享一个基于 CNN - LSTM - Attention 的数据分类预测模型，用 Matlab 语言实现，并且已经调试好，新手小白直接替换 Excel 数据就能跑起来！

一、模型特点

1. 卷积神经网络 (CNN)

CNN 的强大之处在于它能够捕捉数据中的局部模式和特征。比如说在图像识别中，它可以轻松识别图像中的线条、边缘等局部特征。在我们的数据分类预测里，它同样能挖掘出数据中隐藏的局部规律。

Matlab 中构建 CNN 层可以像下面这样：

layers = [ imageInputLayer([inputSize 1]) % inputSize 为输入数据的维度，1 表示单通道 convolution2dLayer(3,16,'Padding','same') % 3x3 的卷积核，16 个特征图，same 填充保证输出尺寸不变 reluLayer() maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)]; % 2x2 的最大池化，步长为 2

这里，convolution2dLayer就是构建卷积层，3是卷积核大小，16是生成的特征图数量，'Padding','same'保证了输出和输入尺寸一样，方便后续处理。reluLayer则是激活函数层，给模型引入非线性。maxPooling2dLayer进行池化操作，降低数据维度同时保留关键特征。

2. 长短期记忆网络 (LSTM)

LSTM 擅长处理数据中的长期依赖关系。在时间序列数据或者其他有顺序关系的数据里，普通的神经网络很难记住很久以前的信息，但 LSTM 就可以。

构建 LSTM 层代码如下：

layers = [layers lstmLayer(100) % 100 个 LSTM 单元 fullyConnectedLayer(numClasses) % numClasses 为类别数 softmaxLayer() classificationLayer()];

lstmLayer(100)创建了一个有 100 个单元的 LSTM 层，这些单元会学习数据中的长期依赖模式。之后通过全连接层fullyConnectedLayer(numClasses)将 LSTM 的输出映射到类别数维度，再经过softmaxLayer生成概率分布，最后classificationLayer计算分类损失。

这里提一下，LSTM 还可以换成 GRU、BiLSTM。如果换成 GRU，代码类似这样：

layers = [layers gruLayer(100) % 100 个 GRU 单元 fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer() classificationLayer()];

GRU 相对 LSTM 结构更简单，计算量小一些，但同样能捕捉长期依赖。BiLSTM 则是双向的 LSTM，可以同时从正向和反向学习序列信息，代码如下：

layers = [layers bilstmLayer(100) % 100 个双向 LSTM 单元 fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer() classificationLayer()];

3. 注意力机制

注意力机制就像是模型的 “聚光灯”，它为模型提供了对关键信息的聚焦能力，从而大大提高预测的准确度。在处理大量数据时，不是所有信息都同等重要，注意力机制可以让模型更关注重要部分。

Matlab 实现注意力机制代码可能像这样（简化示意）：

function [attendedFeatures] = attentionMechanism(features) attentionWeights = softmax(denseLayer(features)); % 通过全连接层得到注意力权重 attendedFeatures = bsxfun(@times, features, attentionWeights); % 加权得到注意力特征 end

这里先通过全连接层denseLayer对特征features处理得到注意力权重attentionWeights，然后用bsxfun函数将权重和原特征相乘，得到加权后的注意力特征attendedFeatures。