matlab使用贝叶斯优化的深度学习：卷积神经网络CNN
此示例说明如何将贝叶斯优化应用于深度学习，以及如何为卷积神经网络找到最佳网络超参数和训练选项。 要训练深度神经网络，必须指定神经网络架构以及训练算法的选项。选择和调整这些超参数可能很困难并且需要时间。贝叶斯优化是一种非常适合用于优化分类和回归模型的超参数的算法。 准备数据 下载CIFAR-10数据集[1]。该数据集包含60,000张图像，每个图像的...
【MATLAB】语音信号识别与处理：卷积滑动平均滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱
【MATLAB】语音信号识别与处理：卷积滑动平均滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱 微信公众号由于改变了推送规则，为了每次新的推送可以在第一时间出现在您的订阅列表中，记得将本公众号设为星标或置顶哦~ 1 基本定义 卷积滑动平均滤波算法是一种基于卷积操作的滤波方法，它通过对信号进行卷积运算来计算移动平均值，以消除噪声。该算法的主要思想是将滤波窗口的加权系数定义为一个卷积核，对...
EI级 | Matlab实现VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测
1.【EI级】Matlab实现VMD-TCN-GRU多变量时间序列预测（光伏功率数据）； Matlab实现VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测； VMD对光伏功率分解，TCN-GRU模型对分量分别建模预测后相加 2.运行环境为Matlab2021a及以上； 3.数据集为excel（光伏功率数据），输入多个特征，输出单个变量，多变量光伏功率时...
【MATLAB 】CNN卷积神经网络回归预测
1 基本定义随机森林时序预测算法是一种基于随机森林的时间序列预测方法。它的基本思想是利用多个决策树对时序数据进行预测，其中每个决策树都使用不同的随机抽样方式选择训练数据，以减小过拟合的风险。 随机森林时序预测算法的主要步骤如下：样本抽样：从原始数据中随机抽取一部分样本，用于训练每个决策树。特征抽样：从原始特征中随机选取一部分特征，用于训练每个决策树。决策树训练：使用抽样得到的样本和特征，构建多个....
NGO-CNN-SVM分类预测 | Matlab 北方苍鹰算法优化卷积神经网络-支持向量机分类预测
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
【视频去噪】基于全变异正则化最小二乘反卷积是最标准的图像处理、视频去噪研究（Matlab代码实现）
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多元分类预测 | Matlab 基于卷积长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测
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多元分类预测 | Matlab 基于基于卷积双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)分类预测
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
多元分类预测 | Matlab 基于卷积支持向量机(CNN-SVM)分类预测
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回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测
回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测预测效果基本介绍MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测，运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。1.MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测；2.输入多个特征，输出单个变....
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