贝叶斯神经网络不同于一般的神经网络,其权重参数是随机变量,而非确定的值。如下图所示: 也就是说,和传统的神经网络用交叉熵,mse等损失函数去拟合标签值相反,贝叶斯神经网络拟合后验分布。 这样做的好处,就是降低过拟合。 2. BNN模型 BNN 不同于 DNN,可以对预测分布进行学习,不仅可以给出预测值,而且可以给出预...
积核参数共享以及层间连接的稀疏性使得 CNN 能够以较小的计算量从高维数据中提取深层次局部特征,并通过卷积层和池化层获得有效的表示[34]。CNN 网络的结构包含 2 个卷积层和 1 个展平操作,每个卷积层包含 1 个卷积操作和 1 个池化操作。第2 次池化操作后,再利用全连接层将高维数据展平为 1 维数据,从而更...
易出现信号特征提取困难,数据维度爆炸以及阈值判定区间不稳定等问题.提出一种贝叶斯优化卷积神经网络BO-CNN的储能变流器开路故障诊断方法.通过并网储能变流器的故障仿真实验,与现有方法进行比较,结果表明:所提方法在复杂的噪声环境下的鲁棒性和准确性更优.
考虑到气象因素对电力短期负荷预测精度存在影响,提出了一套贝叶斯优化卷积神经网络和长短期记忆神经网络(BO-CNN-LSTM)组合预测模型.通过贝叶斯优化算法优选出全局最优参数组合,再采用优选出的五类气象因素数据(日最高温度,日最低温度,日平均温度,日平均相对湿度,降雨量)以及实际电力负荷数据作为输入特征量对优化后的LSTM...
简介:【CNN回归预测】基于贝叶斯优化卷积神经网络BO-CNN实现数据回归预测附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇
一口气学完12个机器学习经典基础算法-回归算法、聚类算法、神经网络、贝叶斯算法原理推导+代码实现+实验分析! 2243播放 0-课程简介 06:05 1-回归问题概述 07:12 2-误差项定义 09:42 3-独立同分布的意义 07:33 4-似然函数的作用 10:51 5-参数求解 11:12 6-梯度下降通俗解释 08:35 7参数更新方法 08:18 ...
包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means 算法、混合高斯分布、LLE 和 t-SNE 等。涉及回归、分类、降维、聚类等多个问题领域,为读者提供了广泛的学习资源。另外,书中针对各算法均用 Python 代码进行了实现。读者可一边运行代码一边...
1-神经网络整体框架概述 07:31 2-参数初始化操作 12:45 3-矩阵向量转换 09:11 4-向量反变换 09:18 5-完成前向传播模块 10:18 6-损失函数定义 09:24 7-准备反向传播迭代 08:02 8-差异项计算 10:42 9-逐层计算 10:11 10-完成全部迭代更新模块 13:50 11-手写字体识别数据集 10:32 12-算法代码错...
【GRU回归预测】基于贝叶斯网络以后卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU实现数据多维输入单输出预测附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 ⛄ 内容介绍...
代码如下: import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) 1. 2. 3. 4. 5. 2)参数初始化 模型参数主要包括权值 w 和偏置 b,这也是神经网络学习过程中需要学习的东西。关于参数初始化成多少这件事,其实就是一个经验问题,我暂时不知道什么相关的...