lstm神经网络

卷积神经网络CNN的数据回归预测,多输入单输出模型。（主要应用于风速，负荷，功率）

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行tic%restoredefaultpath%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_t
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络多输入多输出预测，CNN-BILSTM-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元多输入多输出预测，CNN-GRU-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

分类预测 | Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost基于长短期记忆网络融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别

分类预测|Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost基于长短期记忆网络融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别目录分类预测|Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost
机器学习之心·2024-01-24 06:56

高清图解：神经网络、机器学习、数据科学一网打尽

今天，新智元要为大家推荐一个超实用、颜值超高的神经网络+机器学习+数据科学和Python的完全图解，文末附有高清PDF版链接，支持下载、打印
城市中迷途小书童·2024-01-24 05:32

李宏毅机器学习——深度学习训练的技巧

神经网络训练的技巧优化失败的原因:局部最小值或鞍点，可以通过对H矩阵特征值正负性进行判断batch：加快梯度的计算，更新参数的速度比较快momentum:越过局部最小值或鞍点learningrate:自动调整学习率如
migugu·2024-01-24 04:17

人工智能项目开发实战（下）

五、机器学习开发框架机器学习是实现人工智能的最大技术工具集，深度学习是机器学习的最重要分支，其核心是神经网络算法技术。
庞玖·2024-01-24 03:54

Resnet结构的有效性解释

=\mathbf{x}^{(l-1)}+\mathcal{F}(\mathbf{x})^{(l-1)}\tag{1}z(l)=x(l−1)+F(x)(l−1)(1)考虑由式(1)(1)(1)组成的前馈神经网络
Midsummer啦啦啦·2024-01-24 02:25

NIPS 2018 | Quoc Le提出卷积网络专属正则化方法DropBlock

【嵌牛鼻子】：谷歌大脑，卷积神经网络，正则化，DropBlock【嵌牛提问】：你了解神经网络的正则化吗？【嵌牛正文】：深度神经网络在具备大
薰风初入弦Isono_5c51·2024-01-24 01:48

机器学习实验4——CNN卷积神经网络分类Minst数据集

文章目录实验内容原理CNN实现分类Minst代码数据预处理：设置基本参数：实验内容基于手写minst数据集，完成关于卷积网络CNN的模型训练、测试与评估。原理卷积层通过使用一组可学习的滤波器（也称为卷积核）对输入图像进行滑动窗口卷积操作，这样可以提取出不同位置的局部特征，从而捕捉到图像的空间结构信息。激活函数在卷积层之后，通常会应用一个非线性激活函数，如ReLU激活函数的作用是引入非线性，使得CN
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

U-Net的原理

U-Net是一种专为医学图像分割而设计的卷积神经网络（CNN）架构。
来自宇宙的曹先生·2024-01-24 00:43

基于神经网络的电力系统的负荷预测

一、背景介绍：电力系统负荷预测是生产部门的重要工作之一，通过准确的负荷预测，可以经济合理地安排机组的启停、减少旋转备用容量、合理安排检修计划、降低发电成本和提高经济效益。负荷预测按预测的时间可以分为长期、中期和短期负荷预测。其中，短期负荷预测中，周负荷预测(未来1周)、日负荷预测(未来24小时)及提前小时预测对于电力系统的实时运行调度至关重要。负荷预测对电力系统控制、运行和计划都有着重要意义。因为
Metaphysicist.·2024-01-23 23:57

深度学习笔记：灾难性遗忘

1灾难性遗忘介绍当神经网络被训练去学习新的任务时，它可能会完全忘记如何执行它以前学过的任务。
UQI-LIUWJ·2024-01-23 22:08

自然语言处理的发展

方向一：技术进步深度学习：深度神经网络在自然语言处理中发挥了重要作用，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
十二点的泡面·2024-01-23 21:28

卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络主要就是应用于计算机视觉（CV）当中！可以做啥？
Array902·2024-01-23 21:45

即插即用篇 | YOLOv8 引入 SENetv2 | 多套版本配合使用

卷积神经网络（CNNs）通过提取空间特征并在基于视觉的任务中实现了最先进的准确性，彻底改变了图像分类。所提出的压缩激励网络模块收集输入的通道表示。
迪菲赫尔曼·2024-01-23 21:10

基于卷神经网络对海里动物识别

数据集介绍，下载本资源后，界面如下：有两个文件夹一个是存放数据集的文件。数据集介绍：一共含有:23个类别，数据集图片数量超过:10900张,包含:'Clams','Corals','Crabs','Dolphin','Eel','Fish','JellyFish','Lobster','Nudibranchs','Octopus','Otter','Penguin','Puffers','SeaR
资深码里奥·2024-01-23 21:02

基于深度学习CNN卷神经网络识别不同鸟类

数据集介绍，下载本资源后，界面如下：有两个文件夹一个是存放数据集的文件。数据集介绍：一共含有:20个类别，数据集图片数量超过:0张,包含:'ABBOTTSBABBLER','ABBOTTSBOOBY','ABYSSINIANGROUNDHORNBILL','AFRICANCROWNEDCRANE','AFRICANEMERALDCUCKOO','AFRICANFIREFINCH','AFRICAN
资深码里奥·2024-01-23 21:02

即插即用篇 | UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大卷积神经网络 | DRepConv

大卷积神经网络（ConvNets）近来受到了广泛研究关注，但存在两个未解决且需要进一步研究的关键问题。
迪菲赫尔曼·2024-01-23 20:57

在Windows下根据TensorFlow官方文档部署cuda环境，进而调用GPU来训练神经网络

2023.8.24更新：在经过一段时间的学习摸索与踩坑后，笔者十分不建议各位在windows上部署深度学习环境，这是一件费力不讨好的事。不仅在编程时需要花费额外精力，在复现其他工作时也容易出现各种“别人很少遇到的”bug。以下为原文，发布于2021-02-0121:34:32。博主花了两天时间，总算在win10笔记本上完成了cuda环境的部署，期间踩了很多坑。现有的教程大都是通过anaconda部
Ayews·2024-01-23 20:55

[pytorch入门] 5. DataLoader的使用

简介dataset：数据集，提供数据dataloader：数据加载器，对数据进行加载，可以讲数据加载到神经网络当中从dataset中取数据时，通过在dataloader中设置参数来确定取数据的方式用法要
晴空对晚照·2024-01-23 18:34

亚热带常见自然林病虫害识别系统需求分析

技术可行性基于卷积神经网络的亚热带常见自然林病虫害识别系统也采用了卷积神经网络作为分类器,卷积神经网络是深度学习领域发展最
AI敲代码的手套·2024-01-23 18:01

挑战杯参赛总结-时间序列预测

数据集likethis:我们考虑了两种时间序列预测模型：·LSTM：是一种循环神经网络（RNN）的变体，具有记忆单元和门控机制。它使用记忆单元来捕捉
Che_Che_·2024-01-23 18:26

从CNN ,LSTM 到Transformer的综述

前情提要：文本大量参照了以下的博客，本文创作的初衷是为了分享博主自己的学习和理解。对于刚开始接触NLP的同学来说，可以结合唐宇迪老师的B站视频【【NLP精华版教程】强推！不愧是的最完整的NLP教程和学习路线图从原理构成开始学，学完可实战！-哔哩哔哩】https://b23.tv/WwVQnKr和【【唐博士带你学AI】NLP最著名的语言模型-BERT10小时精讲，原理+源码+论文，计算机博士带你打通
Che_Che_·2024-01-23 18:24

【强化学习】----训练Flappy Bird小游戏

文章目录一、游戏介绍与问题定义1.1游戏简介1.2问题定义二、算法介绍2.1预处理2.1.1去除背景颜色2.1.2灰度处理2.2Q-Learning2.3神经网络2.4DQN结构2.4.1增加样本池2.4.2
子衿JDD·2024-01-23 16:56

自然语言处理的发展

其中，词嵌入、循环神经网络（RNN）、Transformer和注意力机制等是近年来NLP领域的明星技术。词嵌入是一种将词汇映射到固定维度的
佛系爱学习·2024-01-23 16:15

【博士每天一篇论文-综述】Deep Echo State Network (DeepESN)_ A Brief Survey

DeepESN是一种专门用于处理时间数据的深度递归神经网络
Better Bench·2024-01-23 15:51

理解LSTM一种递归神经网络(RNN)

1递归神经网络结构一个简单的传统神经网络结构如下图所示：给他一些输入x0,x1,x2…xt,经过神经元作用之后得到一些对应的输出h0,h1,h2…ht。
AI小白龙*·2024-01-23 15:38

TensorFlow框架(6)之RNN循环神经网络详解

1.RNN循环神经网络1.1结构循环神经网络（recurrentneuralnetwork，RNN）源自于1982年由SarathaSathasivam提出的霍普菲尔德网络。
AI小白龙*·2024-01-23 15:06

为什么在缺陷检测之后进行缺陷重建（重现）？

最近读论文时，发现作者用目标检测算法检测到锻件上缺陷之后，然后使用2D卷积层和LSTM(长短期记忆)的组合实现对缺陷的重现，缺陷轮廓的重现出现在PVC塑料板子上面。论文出自下图。
神笔馬良·2024-01-23 14:01

2024/1/21周报

文章目录摘要Abstract文献阅读题目问题与创新方法RNN网络LSTM网络目标变量与外部变量的相关性实验数据集评估准则参数设置实验结果深度学习GRU网络结构介绍前向传播过程反向传播过程简单的GRU代码实现总结摘要本周阅读了一篇基于
user_s1·2024-01-23 14:39

大模型的学习路线图推荐—多维度深度分析【云驻共创】

以下是一些相关的背景信息：1.深度学习基础：学习大模型之前，对深度学习的基本概念、神经网络的原理、激活函数、损失函数等基础知识有一
一见已难忘·2024-01-23 13:15

[自用代码]基于LSTM的广州车牌售价预测

文章目录1.数据2.代码明天是拍牌日了，用AI协助生成了一段时间序列预测代码，主要是用来预测明天车牌均价。其实做的挺low的，没有考虑多维数据之间的关系以及社会事件影响，仅仅是单步预测，偏差是挺大的，符合个人预期的模型预测结果是17745。1.数据首先，上数据：time,sig_min,sig_avg,com_min,com_avg2012/8/28,10000,22822,10000,25515
deyiwang89·2024-01-23 12:07

Haar小波下采样模块

Asimplebuteffectivedownsamplingmoduleforsemanticsegmentation-ScienceDirect原文代码：HWD/HWD.pyatmain·apple1986/HWD(github.com)介绍深度卷积神经网络
夏天是冰红茶·2024-01-23 12:04

【论文阅读笔记】Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation

Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentationSwin-Unet：用于医学图像分割的类Unet纯Transformer2022年发表在ComputerVision–ECCV2022WorkshopsPaperCode2.摘要在过去的几年里，卷积神经网络
咔叽布吉·2024-01-23 11:28

分布式深度学习中的数据并行和模型并行

前言对于深度学习模型的预训练阶段，海量的训练数据、超大规模的模型给深度学习带来了日益严峻的挑战，因此，经常需要使用多加速卡和多节点来并行化训练深度神经网络。
张小殊.·2024-01-23 10:29

【机器学习】强化学习（五）深度强化学习理论

函数逼近可以是线性的，也可以是非线性的，比如神经网络。这样可以减少存储空间，也可以处理连续的状态和动作空间。使用分层强化学习来将复杂的任务分解为子任务，每个子任务有自己的状态和动作空间，以及奖励函数。
十年一梦实验室·2024-01-23 09:54

6 时间序列（不同位置的装置如何建模）： GRU+Embedding

RGU：循环神经网络模块，经常用于处理时序数据。Embedding:是PyTorch中的一个类，用于将离散的整
汀沿河·2024-01-23 09:54

CNN神经网络学习

同时希望能对软件/神经网络应用层面有更多的了解，以加强对芯片内部设计需求的理解。此贴记录了自己对神经网络的学习过程。
闻林禹·2024-01-23 09:22

深入学习卷积神经网络（CNN）的原理知识

在深度学习领域中，已经经过验证的成熟算法，目前主要有深度卷积网络（DNN）和递归网络（RNN），在图像识别，视频识别，语音识别领域取得了巨大的成功，正是由于这些成功，能促成了当前深度学习的大热。与此相对应的，在深度学习研究领域，最热门的是AutoEncoder、RBM、DBN等产生式网络架构，但是这些研究领域，虽然论文比较多，但是重量级应用还没有出现，是否能取得成功还具有不确定性。但是有一些比较初
AAI机器之心·2024-01-23 08:20

机器学习笔记 - 基于自定义数据集 + 3D CNN进行视频分类

一、简述这里主要介绍了基于自定义动作识别数据集训练用于视频分类的3D卷积神经网络(CNN)。3DCNN使用三维滤波器来执行卷积。内核能够在三个方向上滑动，而在2DCNN中它可以在二维上滑动。
坐望云起·2024-01-23 08:40

回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归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
机器学习之心·2024-01-23 07:44

区间预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测

区间预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测目录区间预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE
机器学习之心·2024-01-23 07:44

SCI一区级 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测

SCI一区级|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测目录SCI一区级|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-23 07:44

2023-2024深度学习框架之争——选pytorch还是tensorflow？

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用多层神经网络来模拟人类的学习和推理能力，解决各种复杂的问题，如图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。
NCHU-Net·2024-01-23 07:43

时间序列预测 — CNN-LSTM-Attention实现多变量负荷预测(Tensorflow)：多变量滚动

、数据集、效果可视化文章多次上领域内容榜、每日必看榜单、全站综合热榜时间序列预测存在的问题现有的大量方法没有真正的预测未来值，只是用历史数据做验证利用时间序列分解算法存在信息泄露的问题：有人用emd+lstm
几度春风里·2024-01-23 07:10

解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程

解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程文章目录解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程一、引言二、基础理论1.人工神经元：构建块的定义2.神经网络的结构3.激活函数的作用三、前向传播1.数据流动：输入到输出
机智的小神仙儿·2024-01-23 07:40

神经网络算法与逻辑回归：优势与差异

神经网络算法和逻辑回归都是预测模型中的重要工具，但它们在处理复杂和非线性问题时表现出不同的性能。本文将深入探讨神经网络算法相对于逻辑回归的优势，以及它们在不同场景下的适用性。
幻风_huanfeng·2024-01-23 07:29

BiLSTM（双向长短时记忆网络）和BiGRU（双向门控循环单元）的区别

BiLSTM（双向长短时记忆网络）和BiGRU（双向门控循环单元）都是循环神经网络（RNN）的变体，用于处理序列数据，但它们在结构和运算机制上有一些关键区别：门的数量和类型：BiLSTM：每个LSTM单元包含三个门
sagima_sdu·2024-01-23 07:21

深度学习-多层感知器-建立MLP实现非线性二分类-MLP实现图像多分类

多层感知器（Multi-LayerPerceptron）（人工神经网络）多层感知器模型框架MLP用于非线性分类预测在不增加高次项数据的情况下，如何通过MLP实现非线性分类预测MLP模型框架MLP实现多分类预测实战准备
小旺不正经·2024-01-23 07:05
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