时序预测 | Python实现BiGRU-RELM时间序列预测
原创
2024-04-19 12:09:50
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分布式系统理论基础及大型网络架构演化大型网站架构演化及分布式系统理论基础MogileFS理论基础MogileFS基础应用一、分布式系统 特点系统的各组件分布于网络上多个计算机、各组件彼此之间仅通过消息传递来通讯并协调行动而客户端以为认为是一个计算机。分布式存在的意义单机处理能力向上扩展的性价比越来越低 &n
时序预测 | MATLAB实现基于QPSO-BiGRU、PSO-BiGRU、BiGRU时间序列预测
原创
2024-03-12 16:01:46
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回归预测 | MATLAB实现基于QPSO-BiGRU、PSO-BiGRU、BiGRU多变量回归预测
原创
2024-03-12 11:23:29
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Power BI is an extremely flexible visualization tool. Last week I wrote about how to transform your data with Python, and this week I’ll go a little further with Python visuals. Power BI是一种非常灵活的可视化工具。
时序预测 | MATLAB实现基于PSO-BiGRU、BiGRU时间序列预测对比
原创
2024-03-12 16:07:03
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1.BCE 对于常规的理解，BCEloss用于二分类，它的label不是0就是1， loss就是将GroundTuth的分类的预测置信度取出来，求-log，以下是-log函数的曲线图（实际上到写就截止了）： 但是在pytorch,对于BCE label的要求是float型，这就很有趣了，针对此，有人的解释是，关于网络最终的输出结果，可能我们想要的不是其属于0分类还是1分类，我们想得到的是属于某个分
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2023-12-12 15:16:16
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1. 参数初始化 参数的初始化其实就是对参数赋值. 而待学习的参数其实都是 Variable，它其实是对 Tensor 的封装，同时提供了data，grad 等接口，这就意味着可以直接对这些参数进行操作赋值. 这就是 PyTorch 简洁高效所在.如，卷积层的权重weight 和偏置 bias 的初始化:import torch
import t
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2023-12-10 23:01:23
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# PyTorch: 使用 BiGRU 对图片进行分类
