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lstm时间序列预测
LSTM
seq2seq 模型之英语到法语翻译
1.数据集下载Machine-Translation-eng-fra|Kaggle2.预处理的完整的代码importos.pathimportnumpyasnpimporttensorflowastfimportkerasfromkeras.callbacksimportEarlyStopping,ModelCheckpointfromkeras.preprocessing.textimportT
茫茫人海一粒沙
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2023-12-01 18:52
lstm
深度学习
机器学习
分类预测 | Matlab北方苍鹰算法优化长短期记忆神经网络NGO-
LSTM
的数据分类预测
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍本篇博客将介绍长短期记忆神经网络(
LSTM
)分类以及如何通过北方苍鹰算法优化
机器学习之星主
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2023-12-01 17:32
预测模型
算法
神经网络
分类
Bi
LSTM
-CRF的中文命名实体识别
项目地址:NLP-Application-and-Practice/11_Bi
LSTM
-ner-bi
lstm
-crf/11.3-Bi
LSTM
-CRF的中文命名实体识别/ner_bi
lstm
_crfatmaster
伪_装
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2023-12-01 15:49
自然语言处理
深度学习
深度学习
人工智能
自然语言处理
EI级 | Matlab实现TCN-
LSTM
-Multihead-Attention多头注意力机制多变量
时间序列预测
EI级|Matlab实现TCN-
LSTM
-Multihead-Attention多头注意力机制多变量
时间序列预测
目录EI级|Matlab实现TCN-
LSTM
-Multihead-Attention多头注意力机制多变量
时间序列预测
预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心
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2023-12-01 14:46
时序预测
TCN-LSTM
Multihead
Attention
多头注意力机制
多变量时间序列预测
时序预测 | Python实现TCN时间卷积神经网络价格预测
时序预测|Python实现TCN时间卷积神经网络
时间序列预测
目录时序预测|Python实现TCN时间卷积神经网络
时间序列预测
预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍时间卷积网络,TCN。
机器学习之心
·
2023-12-01 14:15
#
TCN时间卷积神经网络
TCN
时间卷积神经网络
价格预测
时序预测 | Python实现GA-TCN-
LSTM
遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆网络
时间序列预测
时序预测|Python实现GA-TCN-
LSTM
遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆网络
时间序列预测
目录时序预测|Python实现GA-TCN-
LSTM
遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆网络
时间序列预测
预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍使用先进的机器学习技术和优化算法开发石油产量预测模型
机器学习之心
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2023-12-01 14:15
时序预测
python
GA-TCN-LSTM
GA-TCN
GA-LSTM
EI级 | Matlab实现TCN-Bi
LSTM
-Multihead-Attention多头注意力机制多变量
时间序列预测
EI级|Matlab实现TCN-Bi
LSTM
-Multihead-Attention多头注意力机制多变量
时间序列预测
目录EI级|Matlab实现TCN-Bi
LSTM
-Multihead-Attention
机器学习之心
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2023-12-01 14:42
时序预测
TCN-BiLSTM
Multihead
Attention
多头注意力机制
多变量时间序列预测
时间序列预测
实战(二十一)PyTorch实现TCN卷积进行
时间序列预测
(专为新手编写的自研架构)
一、本文介绍本篇文章给大家带来的是利用我个人编写的架构进行TCN时间序列卷积进行时间序列建模(专门为了时间序列领域新人编写的架构,简单不同于市面上大家用GPT写的代码),包括结果可视化、支持单元预测、多元预测、模型拟合效果检测、预测未知数据、以及滚动长期预测功能。该结构是一个通用架构任何模型嵌入其中都可运行。下面来介绍一下TCN时间序列卷积的基本原理:时间序列卷积(TemporalConvolut
Snu77
·
2023-12-01 10:16
时间序列预测专栏
pytorch
人工智能
python
深度学习
时间序列预测
数据分析
Pytorch手写RNN、
LSTM
、GRU
手写RNN、
LSTM
、GRURNN
LSTM
GRU最近在看RNN、
LSTM
、GRU源码,动手实现forward函数,并将torch.nn中的原始模型自带的参数传入自己写的forward中来验证模型是否正确
L-->R
·
2023-12-01 06:09
深度学习
pytorch
rnn
lstm
gru
pytorch gru rnn
lstm
整理
其他人的博客里对于参数之类的讲解已经很详细了,这里汇总一下我看到的可能有用的资源,首先是
lstm
等的pytorch实现的直观理解,然后是gru的手动实现,rnn和
lstm
类似。
weixin_37763484
·
2023-12-01 06:07
python
深度学习
pytorch
RNN
LSTM
GRU
pytorch_rnn_gru_
lstm
实现
循环神经网络借助pytorch,一个续写歌词的案例,复习下循环神经网络主要使用的是nton的网络模型在自己本地上使用jupyter这里便于显示,精简了一些代码,并添加了相关注释获取数据使用歌词的歌词数据来源于kaggleimportpandasaspdimportnumpyasnpimporttimeimportmathdata=pd.read_csv('./input/songdata.csv'
cpyy103
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2023-12-01 06:05
深度学习
rnn
lstm
pytorch
神经网络
pytorch使用
LSTM
和GRU
LSTM
和GRU都是由torch.nn提供通过观察文档,可知LSMT的参数,torch.nn.
LSTM
(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first,dropout
bazinga014
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2023-12-01 06:58
pytorch
lstm
gru
python pytorch实现RNN,
LSTM
,GRU,文本情感分类
pythonpytorch实现RNN,
LSTM
,GRU,文本情感分类数据集格式:有需要的可以联系我实现步骤就是:1.先对句子进行分词并构建词表2.生成word2id3.构建模型4.训练模型5.测试模型代码如下
Mr Gao
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2023-12-01 06:27
人工智能
python
自然语言处理
python
rnn
pytorch
时间序列预测
— Informer实现多变量负荷预测(PyTorch)
目录1实验数据集2如何运行自己的数据集3报错分析1实验数据集实验数据集采用数据集4:2016年电工数学建模竞赛负荷预测数据集(下载链接),数据集包含日期、最高温度℃、最低温度℃、平均温度℃、相对湿度(平均)、降雨量(mm)、日需求负荷(KWh),时间间隔为1H。在使用数据之前相对数据进行处理,用其他数据集时也是同样的处理方法。首先读取数据,发数据不是UTF-8格式,通过添加encoding='gb
几度春风里
·
2023-11-30 23:36
时间序列预测
时间序列预测
Informer
时间序列预测
—
LSTM
实现多变量多步负荷预测(Keras)
目录1数据处理1.1数据集简介1.2数据集处理2模型训练与预测2.1模型训练2.2模型多步预测2.3结果可视化1数据处理1.1数据集简介实验数据集采用数据集6:澳大利亚电力负荷与价格预测数据(下载链接),包括数据集包括日期、小时、干球温度、露点温度、湿球温度、湿度、电价、电力负荷特征,时间间隔30min。单独查看部分负荷数据,发现有较强的规律性。1.2数据集处理首先检查数据的缺失值情况,通过统计数
几度春风里
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2023-11-30 23:36
时间序列预测
时间序列预测
LSTM
多变量多步
时间序列预测
(9) — Informer源码详解与运行
目录1源码解析1.1文件结构1.2mian_informer.py文件1.3模型训练1.4模型测试1.5模型预测2Informer模型2.1process_one_batch2.2Informer函数2.3DataEmbedding函数2.4ProbAttention稀疏注意力机制2.5Encoder编码器函数2.6Decoder解码器函数3官方数据集运行1源码解析1.1文件结构1.2mian_i
几度春风里
·
2023-11-30 23:05
时间序列预测
时间序列预测
Informer
时间序列预测
—
LSTM
实现单变量滚动风电预测(Keras)
目录1数据处理1.1数据集简介1.2数据集处理2模型训练与预测2.1模型训练2.2模型滚动预测2.3结果可视化1数据处理1.1数据集简介实验数据集采用数据集5:风电机组运行数据集(下载链接),包括风速、风向、温度、湿度、气压和真实功率等共30万余条。WINDSPEED:预测风速WINDDIRECTION:风向TEMPERATURE:温度HUMIDITY:湿度PRESSURE:气压PREPOWER:
几度春风里
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2023-11-30 23:29
时间序列预测
时间序列预测
LSTM
滚动预测
盘点
LSTM
/RNN中24种Attention机制+效果对比
目录I.前言II.时序预测中的Attention原理2.1输入Attention2.2输出AttentionIII.代码实现3.1点积3.1.1时间步维度3.1.2变量维度(input+hidden)3.2缩放点积3.3余弦相似度3.3.1时间步维度3.3.2变量维度(input+hidden)3.4通用Attention3.4.1时间步维度3.4.2变量维度(input+hidden)3.5加性
Cyril_KI
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2023-11-30 19:45
时间序列预测
PyTorch
lstm
注意力机制
Attention
时间序列预测
时间序列异常检测14篇顶会论文合集,附必备工具和数据集
在最近几年中,时序异常检测的发展非常活跃,例如Transformers在
时间序列预测
深度之眼
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2023-11-30 19:43
人工智能干货
深度学习干货
人工智能
异常检测
时间序列
基于
LSTM
的文本分类
#!usr/bin/python#coding=utf-8importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearnimportmetricsfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder,OneHotEncoderfromkeras.mod
还闹不闹
·
2023-11-30 12:34
AI一键生成文案-免费AI一键生成文案的软件有哪些
这种技术的核心是基于大量文本数据的模式识别和生成,通常使用深度学习模型,如循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(
LSTM
)、Transformer等来实现。
147SEO
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2023-11-30 04:59
AI写作
免费写作
写作工具
【ICLR 2023】
时间序列预测
实战Crossformer(附代码+数据集+详细讲解)
论文地址:官方论文地址代码地址:官方代码地址一、本文介绍本篇文章给大家带来的实战讲解是Crossformer模型,其是一个针对多变量
时间序列预测
的新型深度学习模型,发表ICLR2023上并且排名前5%,
Snu77
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2023-11-30 00:28
时间序列预测专栏
深度学习实战101例
人工智能
深度学习
pytorch
python
时间序列预测
数据分析
竞赛选题 题目:基于深度学习的中文对话问答机器人
文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1
LSTM
cells部分:4.2损失函数:4.3搭建seq2seq框架:4.4测试部分
laafeer
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2023-11-29 21:00
python
【代码】基于VMD(变分模态分解)-SSA(麻雀搜索算法优化)-
LSTM
的光伏功率预测模型(完美复现)matlab代码
程序名称:基于VMD(变分模态分解)-SSA(麻雀搜索算法优化)-
LSTM
的光伏功率预测模型实现平台:matlab代码简介:提出了变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络(
LSTM
玉子(代码分享版)
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2023-11-29 16:46
lstm
matlab
机器学习
5
时间序列预测
入门:
LSTM
+Transformer
0引言论文地址:https://arxiv.org/abs/1706.037621TransformerTransformer模型是一种用于处理序列数据的深度学习模型,主要用于解决自然语言处理(NLP)任务。它在许多NLP任务中取得了重大突破,如机器翻译、文本摘要、语言生成、问答系统等。Transformer模型的主要优势在于能够捕捉长距离依赖关系,而不需要使用递归或卷积等传统的序列模型。它引入了
汀沿河
·
2023-11-29 14:10
#
5时间序列
lstm
transformer
人工智能
Pytorch学习笔记(4)—
LSTM
序列生成模型
文章目录前言主要内容一、序列生成问题解决方法二、RNN的引入三、LongShortTermMemory(
LSTM
)4、序列生成音乐本文引用:前言掌握使用PyTorch构建
LSTM
模型的方法掌握使用
LSTM
llddycidy
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2023-11-29 09:27
Pytorch学习笔记
pytorch
学习
笔记
重磅!Meta AI开源OPT-175B:1750亿参数大模型
MetaAI在昨天公布的一篇论文可谓是炸开了锅,论文网站paperswithcode热搜榜第一,众多AI大佬推荐:
LSTM
提出者和奠基者,奥地利人工智能高级研究所(IARAI)创始人SeppHochreiter
Amusi(CVer)
·
2023-11-28 22:32
人工智能
机器学习
java
编程语言
大数据
生成式深度学习(第二版)-译文-第五章-自回归模型
章节目标了解自回归模型为何比较适合生成序列数据(例如文本)了解如何处理并tokenize文本数据了解RNN(recurrentneuralnetworks)的架构设计利用Keras从零开始构建并训练
LSTM
Garry1248
·
2023-11-28 15:56
深度学习
回归
人工智能
AIGC
AIGC的基本原理:解析人工智能生成内容的神经网络
最常见的神经网络架构包括循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(
LSTM
)、以及近年来备受瞩目的转换器模型
花生糖@
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2023-11-28 15:17
AIGC学习资源
人工智能
AIGC
神经网络
时间序列预测
实战(二十)自研注意力机制Attention-
LSTM
进行多元预测(结果可视化,自研结构)
一、本文介绍本文给大家带来的是我利用我自研的结构进行Attention-
LSTM
进行
时间序列预测
,该结构是我专门为新手和刚入门的读者设计,包括结果可视化、支持单元预测、多元预测、模型拟合效果检测、预测未知数据
Snu77
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2023-11-28 10:39
时间序列预测专栏
lstm
机器学习
人工智能
python
深度学习
时间序列预测
transformer
读取zs数据 dataset 训练一维卷积模型
trainer.pyfrombdbimportset_traceimporttorchfromtorchimportnnfromnetsimportConvNet,
Lstm
NetfromdatasetimporttempDatasetimportosfromtorch.utils.dataimportDataset
lykhahaha
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2023-11-28 02:20
pytorch
笔记
pytorch
深度学习
神经网络
Python实现FA萤火虫优化算法优化循环神经网络分类模型(
LSTM
分类算法)项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景萤火虫算法(Fire-flyalgorithm,FA)由剑桥大学Yang于2009年提出,作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法优化循环神经网络分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(
胖哥真不错
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2023-11-27 22:47
机器学习
python
python
机器学习
WOA智能鲸鱼优化算法
LSTM分类模型
项目实战
详细解析GNMT(Google’s Neural Machine Translation System)
2.为了解决OOV(out-of-vocabulary)问题,使用sub-wordunits(wordpieces)3.Encoder和decoder均使用
LSTM
和残差网络搭建,其中encoder第一层使用双向
困=_=
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2023-11-27 20:49
论文总结
机器翻译系统
自然语言处理NLP
NMT
深度学习
谷歌GNMT
序列模型懒人简介(RNN、Seq2Seq、
LSTM
、GRU、Transformer)
点关注不迷路哦!点关注不迷路哦!点关注不迷路哦!RNN主要用于处理序列数据。RNN采用循环的结构,每个单元的输出与当前输入和之前的隐状态向量有关,每个单元输出一个预测值和传递到下一个单元的隐状态向量。很容易发现RNN有以下问题:1、输入与输出长度相同;2、不适合解决长期依赖。Seq2Seq结构,采取了两个RNN结构,一个作为解码器encoder,一个作为编码器decoder。解码器将序列数据转化为
Rulcy
·
2023-11-27 20:49
rnn
lstm
gru
【RNN】剖析RNN 之 从RNN-(Simple|
LSTM
) 到 序列生成 再到 seq2seq框架(encoder-decoder,或称为seq2seq)
前言最近在搞一个多标签分类的项目,发现多标签分类问题中的多标签难点可以转化为序列生成问题(如下图,引自论文《EnsembleApplicationofConvolutionalandRecurrentNeuralNetworksforMulti-labelTextCategorization》[1]),论文中思想讲的很透彻,图也一目了然,但是RNN的具体实现上还是要自己搞清楚,因此这个思考过程整个
Tobi_Obito
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2023-11-27 19:47
rnn
nlp
RNN/
LSTM
/GRU/seq2seq公式推导
LSTM
和GRU采用门结构来克服短时记忆的影响。门结构可以调节流经序列链的信息流。
LSTM
和GRU被广泛地应用到语音识别、语音合成和自然语言处理等。1.RNNRNN会受到短时记忆的影响。
dili8870
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2023-11-27 19:47
人工智能
Pytorch实现RNN, GRU,
LSTM
模型
文章目录RNN参数代码GRU公式代码
LSTM
公式代码如题,几个经典的NLP模型,Pytorch实现也比较简单,复杂的模型可以通过他们堆叠而成,比如encoderdecoder这些。
FrenchOldDriver
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2023-11-27 19:16
自然语言处理
深度学习
神经网络
pytorch
自然语言处理
机器学习
RNN(包括GRU和
LSTM
)和其他seq2seq/encoder-decoder模型
特别地,我们会深入探讨RNN的两个重要变体:长短期记忆网络(
LSTM
)和门控循环单元(GRU),它们各自在处理长序列数据时如何克服传统RNN的局限性。
诸神缄默不语
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2023-11-27 19:46
人工智能学习笔记
rnn
gru
lstm
深度学习大数据物流平台 python 计算机竞赛
文章目录0前言1课题背景2物流大数据平台的架构与设计3智能车货匹配推荐算法的实现**1\.问题陈述****2\.算法模型**3\.模型构建总览**4司机标签体系的搭建及算法****1\.冷启动**2\.
LSTM
Mr.D学长
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2023-11-27 14:39
python
java
属性级情感分析(于restaurant14和laptop14数据集上使用
LSTM
和GRU、 MemNet和IAN以及CNN等)的对比分析
随着人们的社交活动、消费习惯、工作内容也逐渐由线下转移到线上,从互联网上海量文本中自动挖掘出人们对各类事务的需求、喜好、观点、态度等,具有广阔的应用场景和很高的商业价值。在自然语言处理领域,情感分析是一种从文本中自动抽取该文本中表达的对某些实体(比如产品、服务、话题、事件等)的情感、观点、态度的技术。情感分析主要分为三个级别【1】:(1)句子级别的情感分析(SentimentAnalysis),(
Monkey typist
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2023-11-27 13:17
AI
自然语言处理
lstm
gru
cnn
3
时间序列预测
入门:TCN
0引言TCN(全称TemporalConvolutionalNetwork),时序卷积网络,是在2018年提出的一个卷积模型,但是可以用来处理时间序列。论文:https://arxiv.org/pdf/1803.01271.pdf0.1卷积对比一维卷积:在时间步长方向(句子方向)进行滑动,并且输入通道的大小与词向量的大小相同。二维卷积:先平移然后可下移(宽的方向、高的方向);torch.nn.Co
汀沿河
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2023-11-27 12:37
#
5时间序列
深度学习
机器学习
人工智能
4
时间序列预测
入门:
LSTM
+ATTENTION
0前沿注意力机制其本质是一种通过网络自主学习出的一组权重系数,并以“动态加权”的方式来强调我们所感兴趣的区域同时抑制不相关背景区域的机制。核心目标也是从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息。Multi-HeadAttention(MHA):MHA是一种多头注意力模型,将注意力机制扩展到多个头,从而增强模型对于不同特征的关注度。MHA的输入包括三个向量:查询向量(query)、键向量(key)
汀沿河
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2023-11-27 12:37
#
5时间序列
lstm
深度学习
机器学习
1 时间序列模型入门:
LSTM
0前言循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说,他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义,RNN就能够很好地解决这类问题。本质是一个全连接网络,但是因为当前时刻受历史时刻的影响。传统的RNN结构可以看做是多个重复的神经元构成的“回路”,每个神经元都接受输入信息并产生输出,然
汀沿河
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2023-11-27 12:07
#
5时间序列
lstm
人工智能
rnn
时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子
//www.cnblogs.com/xuruilong100本文翻译自《TimeSeriesDeepLearning,Part2:PredictingSunspotFrequencyWithKeras
Lstm
inR
R语言中文社区
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2023-11-27 12:06
2
时间序列预测
入门:GRU
https://arxiv.org/pdf/1406.1078v3.pdfGRU(GateRecurrentUnit)是循环神经网络(RNN)的一种,可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题,与
LSTM
汀沿河
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2023-11-27 12:35
#
5时间序列
gru
深度学习
人工智能
时间序列预测
实战(十九)魔改Informer模型进行滚动长期预测(科研版本)
论文地址->Informer论文地址PDF点击即可阅读代码地址->论文官方代码地址点击即可跳转下载GIthub链接个人魔改版本地址->文章末尾一、本文介绍在之前的文章中我们已经讲过Informer模型了,但是呢官方的预测功能开发的很简陋只能设定固定长度去预测未来固定范围的值,当我们想要发表论文的时候往往这个预测功能是并不能满足的,所以我在官方代码的基础上增添了一个滚动长期预测的功能,这个功能就是指
Snu77
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2023-11-27 07:15
时间序列预测专栏
深度学习
人工智能
python
pytorch
时间序列预测
数据分析
【面经&八股】搜广推方向:常见面试题(二)
4.Embedding与推荐系统有哪些结合5.FM和FFM6.FNN7.深度学习推荐模型8.RNN、
LSTM
、GRU、Transformer9.特征筛选方法。10.推
笃℃
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2023-11-26 21:45
搜广推算法面经
算法
推荐算法
[当人工智能遇上安全] 10.威胁情报实体识别 (1)基于Bi
LSTM
-CRF的实体识别万字详解
您或许知道,作者后续分享网络安全的文章会越来越少。但如果您想学习人工智能和安全结合的应用,您就有福利了,作者将重新打造一个《当人工智能遇上安全》系列博客,详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践,并分享各种案例,涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者,更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦,更加学术,更加深入,也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的,系统安
Eastmount
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2023-11-26 21:26
当人工智能遇上安全
人工智能
网络安全
威胁情报
实体识别
深度学习
[Python人工智能] 四十.命名实体识别 (1)基于Bi
LSTM
-CRF的威胁情报实体识别万字详解
这篇文章将讲解如何实现威胁情报实体识别,利用Bi
LSTM
-CRF算法实现对ATT&CK相关的技战术实体进行提取,是安全知识图谱构建的重要支撑。基础性文章,希望对您有所帮助!
Eastmount
·
2023-11-26 21:52
python
人工智能
实体识别
BiLSTM-CRF
威胁情报
基于改进莱维飞行和混沌映射粒子群优化算法(LPSO)-BP神经网络的
时间序列预测
模型
基于改进莱维飞行和混沌映射粒子群优化算法(LPSO)原理:通过引入混沌映射机制,对其群体进行初始化,增加粒子群个体的多样性;然后在粒子群个体的位置更新公式上引入改进的莱维飞行机制,提高搜索精度,帮助粒子群个体跳出局部最优。BP神经网络初始的权值阈值都是随机生成的,因此不一定是最佳的。采用智能算法优化BP神经网络的权值阈值,使得输入与输出有更加完美的映射关系,以此来提升BP神经网络模型的精度。采用L
玉子(代码分享版)
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2023-11-26 20:19
算法
神经网络
人工智能
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