【matlab】LSTM/GRU网络回归/分类预测改进与优化合集(持续更新)
【MATLAB】LSTM/GRU网络回归/分类预测问题改进与优化合集(结合2021年新进化算法)#持续更新目录一、进化算法-LSTM概述:1.原理:通过进化算法寻找LSTM网络最优超参数。2.本文测试数据为12输入单输出,解决回归问题。3.评价指标:测试集实际值与预测值对比,目标函数为rmse,另外附MAE、MAPE、R2计算值4.优化LSTM三个参数,即隐含层神经元数,学习率,训练次数5.本代....

【心电信号检测】基于小波时间散射网络(WTSN)和长短期记忆网络 (LSTM)实现ECG信号分类附matlab代码
✅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 &...

m基于HMM和博弈模型的LSTM互联网情感词性分类识别matlab仿真
1.算法描述 传统的情感分析研究大多立足于解决主观性文本的情感分类问题, 面向复杂交互式文本的情感演化分析却力所不逮. 本文以天涯论坛短文本中文在线评论为研究对象, 首先提出一种高效的情感计算框架捕捉在线评论所蕴含的情感倾向; 然后将情感计算和博弈论相结合提出情感演化预测算法, 以混合纳什均衡策略作为交互行为的预测结果; 最后在大规模评论数据集上, 验证了情感计算框架的有效性和情感演化预测...

【LSTM分类】基于白鲸算法优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测附matlab代码 BWO-BiLSTM
✅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 &...

【LSTM分类】基于蝙蝠算法优化长短期记忆神经网络的数据分类预测附matlab代码 BA-LSTM
✅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 &...

【LSTM分类】基于卷积神经网络结合长短时记忆LSTM实现数据分类含Matlab源码
✅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 &...

【行动识别】基于LSTM实现视频分类附matlab代码
✅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 &...

【信号识别】基于小波时间散射和LSTM实现心电图(ECG)信号检测分类附matlab代码
✅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 无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 电力系统⛄ 内容介绍我们将使用小波变换生成信号的时频表示。小波变换极大的增强了信号中作为时间的函数存在的频谱信息。我们可以将....

【37】使用LSTM实现文本分类、图像分类、图像生成任务
在上一篇文章中,使用了LSTM来预测时序信息,接下来就继续对LSTM进行一些拓展应用:1)使用LSTM网络来对文本分类2)使用LSTM网络来对图像分类3)使用LSTM网络来生成手写数字图像我们可以把文本,图像统统看成是序列信息,就可以让LSTM使用。这里就随便写了几个小引用稍微玩一下,发掘一下lstm的用途。ps:也反应了时序网络的功能强大,Transformer的多种可能性,多模态的可行性。1....
LSTM应用于MNIST数据集分类
1、概述 LSTM网络是序列模型,一般比较适合处理序列问题。这里把它用于手写数字图片的分类,其实就相当于把图片看作序列。 一张MNIST数据集的图片是$28\times 28$的大小,我们可以把每一行看作是一个序列输入,那么一张图片就是28行,序列长度为28;每一行有28个数据,每个序列输入28个值。 这里我们可以将LSTM和CNN的代码结果进行对比。2、LSTM实现import tens....

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。