基于贝叶斯优化卷积神经网络双.zip
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更新日期:2025-02-09
基于贝叶斯优化参数的CNN-BiLSTM回归预测模型:多输入单输出架构与高代码质量,基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)回归预测,bayes-CNN-B
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基于贝叶斯优化卷积神经网络与双向.txt
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基于贝叶斯优化卷积神经网络与双向长短期记忆.txt
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基于贝叶斯优化卷积神经网络与双向长短期记忆网.txt
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基于贝叶斯优化卷积神经网络与双向长短期记忆网络.txt
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基于贝叶斯优化的卷积神经网络双向长短期记.txt
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基于贝叶斯优化的卷积神经网络双向长短期记忆网络.doc
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基于贝叶斯优化的卷积神经网络双向长短期记忆网络回归.txt
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资源内容介绍
基于贝叶斯优化参数的CNN-BiLSTM回归预测模型:多输入单输出架构与高代码质量,基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)回归预测,bayes-CNN-BiLSTM多输入单输出模型。优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替数据。运行环境matlab2020b及以上。,核心关键词:贝叶斯优化; 卷积神经网络; 双向长短期记忆网络; 回归预测; 多输入单输出模型; 优化参数; 学习率; 隐含层节点; 正则化参数; 评价指标; R2; MAE; MSE; RMSE; MAPE; 代码质量; 运行环境; matlab2020b。,基于贝叶斯优化的CNN-BiLSTM回归预测模型,多参数调控,高代码质量用户评论 (0)
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