⛄一、灰狼算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元GWO-Attention-CNN-GRU数据预测在当今大数据时代，数据预测和分析已经成为许多领域的重要工具。为了更准确地预测数据趋势和结果，人们需要使用复杂的算法和模型来处理多维输入并产生单一输出。在这篇博客中，我们将介绍一种基于灰狼算法优化的注意力机制卷积神经网络（GWO-Attention-CNN）结合门控循环单元（GRU）的方法，用于
1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。
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2021-07-09 10:49:27
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网上对时序问题的代码详解很少，这里自己整理对CNN和RNN用于时序问题的代码部分记录，便于深入理解代码每步的操作。 本文中涉及的代码：https://github.com/EavanLi/CNN-RNN-TSF-a-toy一、1D-CNN1. Conv1d的接口class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=
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2023-12-09 22:39:26
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文章目录论文画图必备网址：搭建网络的步骤搭建网络class1、六步法2、用class类封装神经网络函数3、示例搭建网络sequential1、六步法2、compile()配置神经网络的训练方法Optimizer可选：loss可选：metrics可选：3、fit()执行训练过程4、tf描述卷积层完整代码单张图片预测常见的网络LeNetAlexNetVGGNetInceptionNetResNet总
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2024-02-24 23:02:14
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22年1月的新论文提出了基于边缘动态系统的神经网络选择的新视角预训练大规模深度神经网络(NN)，并针对下游任务进行微调已成为深度学习领域的现状。 研究人员面临的一个挑战是如何为给定的下游任务有效地选择最合适的预训练模型，因为这个过程通常需要在模型训练中用于性能预测的昂贵计算成本。在新论文 Neural Capacitance: A New Perspective of Neural Network
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2024-03-24 10:01:06
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一、 数据集1. 数据分析 首先，先看看数据集长什么样。 这是最简单的单变量时间序列数据，是自2016/11/01到2021/10/29的上证医疗指数收盘价，由于这是单变量时间序列数据，所以不需要考虑特征工程，对
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2024-04-16 10:08:26
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1、引言本文涵盖两个主题：了解CNN模型的基本概念；使用Fashion-MNIST数据集实时实现CNN模型；该数据集包含70,000张28x28像素的灰度图片，共涵盖10个类别的时尚物品，包括衬衫、运动鞋、裤子等，以便更好地理解和掌握卷积神经网络模型的基本原理和实践应用。2、CNN模型基本概念卷积神经网络的三个基本组件：卷积层、池化层、输出层。让我们详细看看它们中的每一个。2.1 卷积层在此层中，
【时间序列预测/分类】 全系列60篇由浅入深的博文汇总：传送门
卷积神经网络模型（CNN）可以应用于时间序列预测。有许多类型的CNN模型可用于每种特定类型的时间序列预测问题。在本介绍了在以TF2.1为后端的Keras中如何开发用于时间序列预测的不同的CNN模型。这些模型是在比较小的人为构造的时间序列问题上演示的，模型配置也是任意的，并没有进行调参优化，这些内容会在以后的文章中介绍。先看一下思维导图
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2023-10-11 18:34:45
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网上很多关于Faster RCNN的介绍，不过这一片算是比较全的了，不仅包括整体流程、思想的介绍，也包括各个实现较为深入的介绍。大概内容记录如下（仅记录目前我感兴趣的部分）：1 各种CNN模型以及数据库 自从接触基于深度学习的目标检测这一领域以来，经常遇到各种CNN模型，比如ZF模型、VGG模型等等。同时也接触到各种数据集如PASCAL VOC、MNIST、ImageNet等等，博文深度学习常用
本文讲的是【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题， 摘要：理解神经卷积网络、欠拟合 & 过拟合、批量归一化什么是卷积、最大池化和 Dropout？ 数据增强（Data augmentation） 欢迎来到本系列教程的第三部分的学习！这周我会讲解一些卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的内容并且讨论如何解决欠拟合和过拟合。一、卷积（
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2024-08-12 12:00:40
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前言 前一阵学校有五一数模节校赛，和朋友一起参加做B题，波士顿房价预测，算是第一次自己动手实现一个简单的小网络吧，虽然很简单，但还是想记录一下。题目介绍 波士顿住房数据由哈里森和鲁宾菲尔德于1978年Harrison and Rubinfeld1收集。它包括了波士顿大区每个调查行政区的506个观察值。1980年Belsley
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2024-04-07 21:32:06
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Title:4mCPred-CNN—Prediction of DNA N4-Methylcytosine in the Mouse Genome Using a Convolutional Neural Network分区/影响因子:Q2/4.096一、摘要 在DNA修饰中，N4-甲基胞嘧啶(4mC)是最重要的修饰之一，它与细胞增殖和基因表达的
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2024-04-07 21:25:48
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基于self-attention的BILSTM时间序列预测Python程序 特色：1、单变量，多变量输入，自由切换 2、单步预测，多步预测，自动切换 &n
# 深入理解Python中的卷积神经网络（CNN）预测
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，广泛用于图像处理、语音识别和自然语言处理等领域。与传统的机器学习算法相比，CNN能够自发地从数据中学习特征，特别是在处理图像数据时。本文将介绍CNN的基本原理，并给出如何使用Python构建和训练CNN的代码示例。
## 什么是卷积神经网络（CNN）？
CNN主要由三种类型的层组成：
1. *
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2024-09-18 04:41:56
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图像预训练预训练首先是在图像领域广泛应用的。设计网络结构后，处理图像一般是CNN的多层叠加网络结构，先用训练集对网络预先训练，处理新任务时采取相同的网络结构，在比较浅的几层CNN结构，网络参数初始化的时候可以加载训练好的参数，其它CNN高层参数仍然随机初始化。使用新数据训练网络，此时有两种做法，一种是浅层加载的参数在训练C任务过程中不动，这种方法被称为“Frozen”;另外一种是底层网络参数尽管被
?1 概述CBAM(CBAM-CNN)是一种用于计算机视觉领域的卷积神经网络结构，它能够有效地从图像中学习关注和调整。CBAM模型结合了通道注意力模块（Channel Attention Module）和空间注意力模块（Spatial Attention Module）两个部分，用于提升卷积神经网络的性能。通道注意力模块（CAM）旨在通过学习不同通道之间的相关性，为每个通道分配适当的注意力权重。该
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2024-09-20 12:06:45
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????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文目录如下：???目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码、数据及文献?1 概述模型预测控制（MPC）的一个被广泛认可的缺点是，它通常只能在慢动态应用中使用，其中采样时间以秒或分钟为单位。实现快速MPC的一种众所周知的技术是
来源：新智元【新智元导读】ImageNet的标签问题一直为人诟病，最近Google Brain全面分析了基准内遗留的历史问题，并找出了所有顶级模型全都预测失败的68张图片，或许未来CV想取得突破，先得攻破这68关！过去的十年里，ImageNet基本就是计算机视觉领域的「晴雨表」，看准确率有没有提升，就知道有没有新技术问世。「刷榜」一直是模型创新的原动力，把模型Top-1准确率推动到90%+，比人类
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2024-06-05 11:54:49
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首先为啥使用因果卷积，我觉得以多变量数据序列预测来讨论会比较好理解之前的写错了写错了，首先需要知道的是，普通的cnn也是可以用于时间序列预测的，只不过实践中，wavenet、tcn这类的序列模型在时间序列预测的表现比较出色，所以因果+空洞卷积的组合才火起来了，使用传统的cnn建模的例子也有很多，可见：
https://machinelearningmastery.com/how-to-deve
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2024-03-19 13:45:00
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一、前期准备本文采用CNN实现多云、下雨、晴、日出四种天气状态的识别。为了增加模型的泛化能力，新增了Dropout层并将最大池化层调整成平均池化层。1. 导入数据import matplotlib.pyplot as plt
import os, PIL
# 设置随机种子尽可能使结果可以重现
import numpy as np
np.random.seed(1)
import tensor
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2024-03-27 07:55:39
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