而我们知道在全连接的神经网络中,参数梯度和反向传播得到的状态梯度以及入激活值有关——激活值饱和会导致该层状态梯度信息为0,然后导致下面所有层的参数梯度为0;入激活值为0会导致对应参数梯度为0。所以如果要保证参数梯度不等于0,那么参数初始化应该使得各层激活值不会出现饱和现象且激活值不为0。我们把这两个条...
WOA(Whale Optimization Algorithm)是一种启发式优化算法,用于寻找最优超参数组合,以改进深度学习模型的性能。对于CNN-LSTM回归预测模型,调整CNN卷积核大小、LSTM神经元个数和学习率等超参数可以对模型性能产生显著影响。 CNN卷积核大小:卷积核大小决定了CNN网络的感受野,即每个卷积层可以捕获的特征的空间范围。选择不同...
实验结果表明,基于鲸鱼算法的超参数优化方法能够显著提高LSTM模型的预测性能,证明了该方法的有效性和实用性。 关键词:深度学习;长短期记忆神经网络;超参数优化;鲸鱼算法 1. 引言深度学习作为一种强大的机器学习方法,在图像识别、自然语言处理、时间序列预测等领域取得了显著的成就。然而,深度学习模型的性能很大程度上...
我有一个像这样的模型: class User(peewee.Model): name = peewee.CharField(unique=True) some_json_data = peewee.CharField() requested_at = peewee.DateTimeField(default=datetime.now()) 我知道peewee不支持用于JSONField db的MySQL,但是无论如何,如果我能够将它转换成字符串格式并保存到DB,...
理解了所谓的深度学习,什么RNN,CNN,LSTM等等各种网络结构,再将这些东西一顿胡乱拼接,可能就在预测方面准确了一些?我不知如何把自己的疑惑清晰地表达出来,其中的隐藏层,各种随机参数,对于我们人类理解,就是一个黑箱,我们只能从结果知道模型的拟合性质是否完整。但是这本质还是什么,还是各种特征参数通过数学公式得到的结果...
A、LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题 B、CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低,缓解过拟合 C、只要参数设置合理,深度学习的效果至少应优于随机算法 D、随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题 点击查看答案 你可能感兴趣的试题 ...
WOA-CNN-LSTM基于鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的超前24步多变量时间序列回归预测算法。适用平台:Matlab2020及以上 WOA(Whale Optimization Algorithm)是一种启发式优化算法,用于寻找最优超参数组合,以改进深度学习模型的性能。对于CNN-LSTM回归预测模型,调整CNN卷积核大小、LSTM神经元个...
WOA-CNN-LSTM基于鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的超前24步多变量时间序列回归预测算法。适用平台:Matlab2020及以上 WOA(Whale Optimization Algorithm)是一种启发式优化算法,用于寻找最优超参数组合,以改进深度学习模型的性能。对于CNN-LSTM回归预测模型,调整CNN卷积核大小、LSTM神经元个...
长短期记忆神经网络是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。LSTM模型通过引入输入门、遗忘门和输出门等机制,能够有效地处理时间序列数据,并在语音识别、股票预测、天气预报等领域取得了广泛应用。LSTM模型的超参数选择对其性能有着重要影响,包括学习率、隐藏层大小、输入维度等。