基于改进GRU(添加注意力机制)循环神经网络空中目标意图识别-kereas源码+数据+程序说明.zip

上传者: DeepLearning_ | 上传时间: 2022-12-05 11:28:56 | 文件大小: 86.69MB | 文件类型: ZIP
基于改进GRU(添加注意力机制)循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据+程序说明.zip 程序设计语言为Python 3.7.6;集成开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 数据集为:SCENARIO_DATA_UTF8.zip getData()函数负责读取xml文件,并处理成数据序列及对应的标签序列。参数data_length决定了所读取序列的长度。 getDocumentList()函数用于辅助getData()函数进行数据读取。 modelAttentionAfterGRU()用于实现在GRU层之后添加Attention层的模型。 modelAttentionBiLSTM()用于实现在双向GRU层之后添加Attention层的模型。 全局变量INPUT_DIM表示输入特征的维度;TIME_STEPS = 500 表示输入到神经网络层序列的长度。 主函数中给出了一个示例:读取数据,划分训练集和测试集,多次训练神经网络模型进行交叉验证,计算加权错误率Weighted Error Rate和训练模型所用时间, 最后将

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