BiLSTM-Transformer-CNN

### 结合 BiLSTM、Transformer 和 CNN 的混合神经网络模型构建 为了有效结合双向长短时记忆网络 (BiLSTM)、变换器 (Transformer) 和卷积神经网络 (CNN)，可以设计一个多模态架构来充分利用每种组件的独特优势。这种组合能够处理复杂的时空序列数据并捕捉不同层次的特征。 #### 1. 模型概述 该混合模型通过集成三个不同的模块——即 CNN 层用于局部模式识别；Transformer 编码器负责全局依赖关系的学习；而 BiLSTM 则专注于时间维度上的上下文理解。整体框架不仅提高了对输入信号的理解能力，还增强了对于长期依赖性的把握[^1]。 #### 2. 数据预处理 在实际应用前，需先准备好训练集与测试集的数据，并对其进行标准化或其他必要的转换操作以适应所选算法的要求。这一步骤通常涉及去除噪声、填补缺失值以及调整尺度等措施。 #### 3. 架构细节 - **CNN 部分**: 使用多个一维卷积核滑动窗口扫描整个时间序列片段，在每一时刻提取固定长度的历史记录作为当前节点的感受野范围内的信息摘要； - **Transformer 部分**: 接收来自上一层经过编码后的向量表示形式的时间步长序列，利用自注意力机制计算各位置间的重要性权重分布矩阵，从而更好地感知远距离关联特性； - **BiLSTM 部分**: 将上述两部分得到的结果拼接起来送入此单元内完成最终的状态更新过程，它可以从正反两个方向遍历整条轨迹线，进而获得更加全面详尽的记忆状态描述。 ```python import torch.nn as nn class HybridModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes): super(HybridModel, self).__init__() # 定义 CNN 层 self.cnn_layers = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels=input_size, out_channels=hidden_size//2, kernel_size=3), nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(kernel_size=2) ) # 定义 Transformer 层 encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=hidden_size//2, nhead=8) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=6) # 定义 BiLSTM 层 self.bilstm = nn.LSTM(input_size=hidden_size//2, hidden_size=hidden_size, bidirectional=True, batch_first=True) # 输出层 self.fc_out = nn.Linear(hidden_size * 2, num_classes) def forward(self, x): cnn_output = self.cnn_layers(x.permute(0, 2, 1)) transformer_input = cnn_output.permute(0, 2, 1) transformer_output = self.transformer_encoder(transformer_input) bilstm_output, _ = self.bilstm(transformer_output) output = self.fc_out(bilstm_output[:, -1, :]) return output ```