PI-LSTM模型是结合物理信息神经网络(PINN)和长短期记忆网络(LSTM)的新模型,通过融合物理规律与时间序列建模能力,显著提升模型的预测精度和泛化性能。该模型在实验中实现了准确率提升66.57%,同时提高了抗噪性、训练效率和泛化能力。 PI-LSTM能够广泛应用于依赖物理规律和时序动态的任务,如工业故障诊断、气象预测和医学图...
PI-GNN模型在不同位错配置上的单步预测效果,以验证模型对不同配置的学习和预测能力,每个子图展示了PI-GNN在不同配置、应力和温度条件下的预测位错位置(红色标记)和真实位错位置(蓝色标记)之间的比较,分为三个子图(a、b、c),分别对应于不同的实验情境: 子图a:模型在“位错偶对”数据集上训练,并在“位错偶对”...
TensorFlow Lite是Google开发的一种轻量级机器学习框架,专门用于在移动设备和嵌入式系统上进行推理任务。Raspberry Pi 3 B+是一款流行的单板计算机,而yolov4是一种目标检测模型。 使用TensorFlow Lite在Raspberry Pi 3 B+中使用yolov4模型进行目标检测,可以按照以下步骤进行: 安装操作系统:在...
PiCal2NuSMV为本文研究生阶段实现的一个从Pi-演算模型到SMV程序代码的自动转换工具。PiCal2lNuSMV共分为三大组件:Pi-演算文本解析器、转换适配器和SMV程序产生器。Pi-演算文本解析器用于把Pi-演算表达式的文本形式转化为内存表示形式,转换适配器基于此形式分析并转换Pi-演算进程为SMV程序的内存表示形式,SMV程序产生器...
一个中庸之道的解决方案是使用深度学习框架从非常稀疏的视图中生成可信的 3D 表面。[12]训练一个三维卷积 LSTM 来预测任意视图中对象的三维体素表示。[32]使用可微的非投影操作组合来自任意视图的信息。[28]也使用了类似的方法,但是需要至少两个视图。所有这些技术都依赖于体素的使用,体素是内存密集型的,可以防止捕...
然后,重点阐述了CNN-LSTM模型的构建过程,具体涉及卷积层、池化层、LSTM层等关键组件的设计及其参数选择。此外,还讨论了训练选项的设置,如优化器的选择、学习率调度机制等,并提供了训练和评估模型的具体代码示例。最后,针对可能出现的问题提出了多种优化建议,例如调整卷积核大小、增加Dropout层、采用双向LSTM等方法。
CNN/RNN/LSTM TensorFlow/PyTorch 机器学习算法/工程化经验 Keras 计算机相关专业 业务导向 Python 数学/统计相关专业 工作职责 1、负责强化学习,模仿学习相关的开发工作; 2、提升MMO副本,棋牌类游戏场景下陪玩/对战AI的效果。任职资格 1、计算机和机器学习相关专业优秀本科生,或硕士及以上学历; 2、在机器学习、强化学...
对LLM、多模态、多语言有深入理解和实践,在模型预训练、性能调优、内容生成方向有实际应用或项目经验。 2. 熟悉常见的深度学习算法,如LSTM、Bert等,熟悉TenserFlow、PyTorch、Keras、MxNet等其中一种或多种主流深度学习框架。 3. 具备良好的问题解决能力和团队合作能力,擅长通过技术手段解决复杂业务问题。
基于rnn(可选lstm,gru单元)的数数机器人,代码清晰适合学习和改造.zip 2025-03-15 09:48:33 积分:1 基于Python的数据分析与挖掘.zip 2025-03-15 09:01:33 积分:1 Cisco路由器手册(全) 2025-03-15 06:26:30 积分:1 数据源-数据可视化(七):Pandas香港酒店数据高级分析,涉及相关系数,协方差,数据...
内容概要:本文介绍了基于KOA-CNN-BiLSTM的深度学习模型在数据分类预测中的应用。该模型结合了卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM),以高效提取空间和时序特征。为了解决传统CNN和LSTM的局限性,项目引入了Kepler算法进行参数优化,提升了模型的收敛速度和预测精度。项目通过优化模型结构、采用数据增强与正则化技术...