基于SAE堆叠自编码器的单维时间序列预测研究(matlab代码实现) 荔枝科研社 99 0 20:04:20 【比刷剧还爽!】从入门到精通CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络一口气学完!这不比刷剧爽多了! 李宏毅transformer 8231 102 00:11 使用图像处理跟踪瞳孔(Matlab代码实现) 荔枝科研社 ...
由于CNN模型训练效果与实际测试之间存在较大的差距,为提高自由手写数字的识别率,尝试使用TensorFlow搭构CNN-LSTM网络模型,在完成MNIST数据集训练的基础上,基于python的flask框架实现对自由手写数字的识别,并展示线性回归模型、CNN模型及CNN-LSTM模型在手写数字上的识别结果。 CNN-LSTM模型代码实现 CNN-LSTM的tensorflow版本...
综上所述,基于CNN的风电功率预测是当前能源预测领域的一个活跃研究方向,通过不断的技术创新和算法优化,有望进一步提升预测精度,为风能的有效利用和电力系统的智能化管理提供强有力的支持。 2 运行结果部分代码: % 数据反归一化 T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output); T_sim2 = mapminmax('rev...
4 Matlab代码实现 1 概述 参考文献: CNN 是通过模仿生物视觉感知机制构建而成,能够进行有监督学习和无监督学习[33]。隐含层的卷 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...
MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测,CNN-BiLSTM结合注意力机制多输入单输出回归预测。 模型描述 Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention多变量回归预测 1.data为数据集,格式为excel,7个输入特征,1个输出特征; 2.MainCNN_BiLSTM_Attention.m为主程序文件,运行即可; ...
基于CNN 的图像融合过程通常包括以下步骤: **特征提取:**将输入图像输入到 CNN 中,提取图像的特征。 **特征融合:**将提取的特征进行融合,生成融合后的特征。 **图像重建:**将融合后的特征重建为融合后的图像。 基于CNN 的图像融合方法 基于CNN 的图像融合方法有多种,其中一些常见的方法包括: ...
在人脸识别技术中,卷积神经网络(CNN)因其独特的优点而得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用基于卷积神经网络CNN实现人脸识别系统的MATLAB代码,同时推荐百度智能云文心快码(Comate)作为高效的代码编写辅助工具,详情参见:百度智能云文心快码。 一、卷积神经网络CNN概述卷积神经网络CNN是一种深度学习算法,其特点在于能够自动...
简介:【图像分类】基于LIME的CNN 图像分类研究(Matlab代码实现) 💥1 概述 基于LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)的CNN图像分类研究是一种用于解释CNN模型的方法。LIME是一种解释性模型,旨在提供对黑盒模型(如CNN)预测结果的可解释性。下面是简要的步骤: ...