fcLayer,options,setting):"""使用CNN进行回归预测的快速实现函数参数:- dataX: 输入数据,形状为(num_...
算法原理 卷积神经网络(CNNs)是一种用于图像分类和处理的深度学习模型。CNNs是基于人脑视觉系统的设计原理,通过应用卷积层、池化层和全连接层来学习图像特征。 一个CNN模型通常由多个卷积层、激活函数、池化层和全连接层组成。卷积层通过将输入图像...
V. PCA 的 python 实现 用Python 语言实现上述算法,代码如下,仅展示代码核心部分,详细代码请见附件。 参考链接:《人脸识别经典算法实现(一)——特征脸法》,《opencv学习之路(40)、人脸识别算法——EigenFace、FisherFace、LBPH》,《经典人脸识别算法小结——EigenFace, FisherFace & LBPH(下)》 defalgorithm_pca(da...
通过结合CNN对局部特征的有效提取能力和BiLSTM对时间序列数据的高效处理能力,我们期望能够提高模型对于复杂数据集的预测准确性。 本项目通过基于TensorFlow实现卷积神经网络-双向长短时记忆循环神经网络回归模型(CNN-BiLSTM回归算法)项目实战。 2.数据获取 本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计...
基于CNN-GRU(convolutional neural networks-gate recurrent unit)神经网络的电力系统短期负荷预测方法。首先使用卷积神经网络(CNN)对负荷及气象数据进行卷积处理,以更好地提取数据新特征,增强输入数据与输出数据间的相关性。然后使用门控循环单元(GRU)实现短期负荷预测。使用某地区的负荷数据结合当地的气象数据,对CNN-GRU...
《深度学习入门-基于Python的理论与实现》,包含源代码和学习笔记。 deeplearning-from-mooc 根据慕课网imooc《深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战》,收集整理相关资料。 文件结构 目录描述 deeplearning-from-mooc《深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战》 ...
如果对卷积运算还不太明白的,可以去看吴恩达的课程,他已经介绍的很详细了。本文重点在于,使用python来实现卷积运算,让大家可以看到实际的卷积运算结果,从而对CNN提取特征有比较直观的认识,进而更好地去理解基于卷积神经网络的图像识别,目标检测等深度学习算法。
1.MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测(完整源码和数据) 2.输入多个特征,输出单个变量,多输入单输出回归预测; 3.多指标评价,评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高; 4.蛇群算法优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数; ...
Python实她基她SAO-CNN-BikGXZ-Mzltikhead-Attentikon雪消融优化算法(SAO)优化 卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BikGXZ)融合她头注意力机制她变量时间序列预测她详细项目实例… 1 项目背景介绍… 1 项目目标她意义… 2 1. 提升她变量时间序列预测她准确她… 2 2. 解决传统时间序列预测方法她局限她… 2 ...