1 高级神经网络Keras知识点讲解及入门算例
【数学建模】“华为杯”高级神经网络Keras(Python代码实现)
2 CNN-GRU-Attention负荷预测
2.1 Python代码实现
数据：
2.2 运行结果
高级神经网络Keras+CNN-GRU-Attention负荷预测（Python代码实现）
2023-07-29
207
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
高级神经网络Keras+CNN-GRU-Attention负荷预测（Python代码实现）
目录
相关文章
|
18天前
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
猫狗宠物识别系统Python+TensorFlow+人工智能+深度学习+卷积网络算法
宠物识别系统使用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络，基于37种常见猫狗数据集训练高精度模型，并保存为h5格式。通过Django框架搭建Web平台，用户上传宠物图片即可识别其名称，提供便捷的宠物识别服务。
201
55
55
|
28天前
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
宠物识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫（Abyssinian）', '孟加拉猫（Bengal）', '暹罗猫（Birman）', '孟买猫（Bombay）', '英国短毛猫（British Shorthair）', '埃及猫（Egyptian Mau）', '缅因猫（Maine Coon）', '波斯猫（Persian）', '布偶猫（Ragdoll）', '俄罗斯蓝猫（Russian Blue）', '暹罗猫（Siamese）', '斯芬克斯猫（Sphynx）', '美国斗牛犬
152
29
29
|
5天前
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-GRU-SAM网络在时间序列预测中的应用。算法通过卷积层、GRU层、自注意力机制层提取特征，结合粒子群优化提升预测准确性。完整程序运行效果无水印，提供Matlab2022a版本代码，含详细中文注释和操作视频。适用于金融市场、气象预报等领域，有效处理非线性数据，提高预测稳定性和效率。
36
11
11
|
27天前
|
机器学习/深度学习
人工智能
自然语言处理
深入理解深度学习中的卷积神经网络（CNN）##
在当今的人工智能领域，深度学习已成为推动技术革新的核心力量之一。其中，卷积神经网络（CNN）作为深度学习的一个重要分支，因其在图像和视频处理方面的卓越性能而备受关注。本文旨在深入探讨CNN的基本原理、结构及其在实际应用中的表现，为读者提供一个全面了解CNN的窗口。
##
72
3
3
|
1月前
|
机器学习/深度学习
算法
数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-GRU网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了使用MATLAB2022a实现的贝叶斯优化、CNN和GRU算法优化效果。优化前后对比显著，完整代码附带中文注释及操作视频。贝叶斯优化适用于黑盒函数，CNN用于时间序列特征提取，GRU改进了RNN的长序列处理能力。
54
5
5
|
2月前
|
网络安全
Python
Python网络编程小示例：生成CIDR表示的IP地址范围
本文介绍了如何使用Python生成CIDR表示的IP地址范围，通过解析CIDR字符串，将其转换为二进制形式，应用子网掩码，最终生成该CIDR块内所有可用的IP地址列表。示例代码利用了Python的`ipaddress`模块，展示了从指定CIDR表达式中提取所有IP地址的过程。
51
6
6
|
2月前
|
机器学习/深度学习
自然语言处理
语音技术
Python在深度学习领域的应用，重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧
本文介绍了Python在深度学习领域的应用，重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧，并通过TensorFlow和PyTorch等库展示了实现神经网络的具体示例，涵盖图像识别、语音识别等多个应用场景。
67
8
8
|
2月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
自然语言处理
深度学习中的卷积神经网络（CNN）： 从理论到实践
本文将深入浅出地介绍卷积神经网络（CNN）的工作原理，并带领读者通过一个简单的图像分类项目，实现从理论到代码的转变。我们将探索CNN如何识别和处理图像数据，并通过实例展示如何训练一个有效的CNN模型。无论你是深度学习领域的新手还是希望扩展你的技术栈，这篇文章都将为你提供宝贵的知识和技能。
272
7
7
|
2月前
|
机器学习/深度学习
自然语言处理
算法
|
2月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
自然语言处理
热门文章
最新文章
1
基于贝叶斯优化CNN-GRU网络的数据分类识别算法matlab仿真
2
【AI系统】轻量级CNN模型综述
3
使用Python实现智能食品库存管理的深度学习模型
4
Python实现常用办公文件格式转换
5
pyenv 管理多个 Python 版本(1)
6
Python编程数据结构的深入理解
7
Python的标准库
8
利用Python内置函数实现的冒泡排序算法
9
使用Python实现智能食品消费习惯分析的深度学习模型
10
使用Python实现深度学习模型的分布式训练
1
【Python实战】——神经网络识别手写数字（三）
65
2
【Python实战】——神经网络识别手写数字（二）
99
3
【Python实战】——神经网络识别手写数字（一）
112
4
用人工神经网络对混凝土的强度进行建模
80
5
LabVIEW利用人工神经网络辅助进行结冰检测
49
6
LabVIEW开发基于神经网络的自动汽车制动系统
56
7
Python深度学习基于Tensorflow（6）神经网络基础
66
8
使用Python实现循环神经网络（RNN）的博客教程
819
9
使用Python实现卷积神经网络（CNN）
574
10
MATLAB|【免费】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断
71