MATLAB|【免费】融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法SCSSA-CNN-BiLSTM双向长短期记忆网络预测模型
主要内容 该程序实现多输入单输出预测，通过融合正余弦和柯西变异改进麻雀搜索算法，对CNN-BiLSTM的学习率、正则化参数以及BiLSTM隐含层神经元个数等进行优化，并对比了该改进算法和粒子群、灰狼算法在优化方面的优势。该程序数据选用的是一段风速数据，数据较为简单，方便同学进行替换学习。程序对比了优化前和优化后的效果，注释清晰，方便学习，建议采用高版本matlab运行。 ...
【MATLAB第19期】基于贝叶斯Bayes算法优化CNN-LSTM长短期记忆网络的单列时间序列模型及多输入单输出回归预测模型
基于贝叶斯Bayes算法优化CNN-LSTM长短期记忆网络的单列时间序列模型及多输入单输出回归预测模型前言前面在【MATLAB第8期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的时间序列预测模型，即单输入数据时间序列预测，见本人CSDN主页。前面在【MATLAB第10期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的多输入单输出回归预测模型思路框架，见本人CSDN主页。....
不懂得如何优化CNN图像分类模型？这有一份综合设计指南请供查阅
对于计算机视觉任务而言，图像分类是其中的主要任务之一，比如图像识别、目标检测等，这些任务都涉及到图像分类。而卷积神经网络（CNN）是计算机视觉任务中应用最为广泛且最为成功的网络之一。大多数深度学习研究者首先从CNN入门，上手的第一个项目应该是手写体MNIST数字图像识别，通过该项目能够大致掌握图像分类的基本操作流程，但由于该项目太成熟，按步骤操...
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