基于双向长短期神经网络的客流量预测,基于bilstm的客流量预测

目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 基于双向长短期神经网络的客流量预测,基于bilstm的客流量预测 完整代码: https://download.csdn.net/download/abc991835105/88768314 效果图 结果分析 展望 参考论文 背影 碳排放越来越受到重视,预测是一种比较难的预测,随机性比较大,长短期神经网络是一种改进党的RNN神经网络,克服了梯度爆...

Pytorch 与 Tensorflow对比学习 第3周:进阶主题 Day 15-16: 卷积神经网络(CNN)

第3周:进阶主题 Day 15-16: 卷积神经网络(CNN) 在这两天中,我专注于学习卷积神经网络(CNN)的基础知识,包括卷积层和池化层的工作原理以及它们在图像处理中的应用。 卷积神经网络基础: 卷积层:学习了卷积层如何通过滤波器(或称为核)提取图像的特征。每个滤波器负责捕捉图像中的不同特征。 激活函数:理解了ReLU(Rectified Linear Unit)作为激活函数在CNN中的广泛应用,用...

从规则到神经网络:机器翻译技术的演化之路

文章目录 从规则到神经网络:机器翻译技术的演化之路一、概述1. 机器翻译的历史与发展2. 神经机器翻译的兴起3. 技术对现代社会的影响 二、机器翻译的核心技术1. 规则基础的机器翻译(Rule-Based Machine Translation, RBMT)2. 统计机器翻译(Statistical Machine Translation, SMT)3. 神经机器翻译(Neural Machine Tr...

复现图神经网络(GNN)论文的过程以及PyTorch与TensorFlow对比学习

复现图神经网络(GNN)论文的过程通常包括以下几个步骤: 一、理解论文内容:首先彻底理解论文,包括其理论基础、模型架构、使用的数据集、实验设置和得到的结果。 二、获取或准备数据集:根据论文中描述的实验,获取相应的数据集。如果论文中使用的是公开数据集,通常可以直接从互联网上下载;如果是私有数据集,可能需要自己收集或生成类似的数据。 三、实现模型: 使用合适的深度学习框架(如PyTorch、TensorFl...

Pytorch学习第二周--Day 12-13: 构建你的第一个神经网络

Day 12-13: 构建你的第一个神经网络 在这两天里,我动手实践构建了我的第一个神经网络,目的是解决一个基本的分类问题。使用了两个主流的深度学习框架:PyTorch和TensorFlow,以对比和理解它们在神经网络构建方面的不同。 目标:构建一个全连接的神经网络来处理分类问题。 过程: 设计网络结构,包括输入层、若干隐藏层和输出层。 选择合适的激活函数,如ReLU。 定义损失函数和优化器,例如使用交...

脑科学与人工神经网络ANN的发展历程与最新研究

一、引言 ANN简介 人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN)是模仿生物神经网络(如大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型,用于估计或逼近那些无法用传统算法精确表示的复杂函数关系。ANN是由大量互联互通的人工神经元组成,通过学习过程调整神经元间的连接权重,以实现特定的信号处理或行为模式。 研究背景与应用领域 发展背景 ANN的研究始于20世纪40年代,最初旨在通过机...

【深度学习 | 风格迁移】神经网络风格迁移,原理详解&附详细案例&源码

Transfer"(神经风格迁移)算法。该算法通过最小化内容图像与风格图像之间的差异,同时最大化生成图像与风格图像之间的相似性来实现风格迁移。这种方法需要进行大量的迭代优化,计算成本较高。 基于卷积神经网络(CNN)的方法:随着深度学习的发展,基于卷积神经网络的方法逐渐成为主流。Gatys等人的方法启发了后续的研究者,他们提出了一系列基于CNN的图像风格迁移算法,如"Perceptual Losses ...

基于BP神经网络的权重分析,基于BP神经网络的指标权重识别

目录 摘要 BP神经网络参数设置及各种函数选择 参数设置 训练函数 传递函数 学习函数 性能函数 显示函数 前向网络创建函数 BP神经网络训练窗口详解 训练窗口例样 训练窗口四部详解 基于BP神经网络的租金预测 代码下载:(代码完整,数据齐全)资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88746577 效果图 结果分析 摘要 本文...

基于RBF的时间序列预测,基于BP神经网络的时间序列预测

目录 完整代码和数据下载链接:基于RBF的时间序列预测,基于BP神经网络的时间序列预测(代码完整,数据齐全)资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88742382 RBF的详细原理 RBF的定义 RBF理论 易错及常见问题 RBF应用实例,基于RBF的时间序列预测,基于BP神经网络的时间序列预测 代码 结果分析 展望 RBF的...

神经网络算子】

神经网络算子(1)——DeepONet介绍 AI与PDE(三):大概是最好懂的DeepONet模型解析 算子把函数映射为函数。 输入函数u,在固定的sensors上:x_1,x_2,…,x_m。即u(x_i)和y。 输出函数G(u),在随机的y上。即G(u)(y)。 目的是,让神经网络学习算子G,从u(y)可以得到G(u)(y)。...
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