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CIFA...
基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短记忆CNN-LSTM混合神经网络实现数据回归预测附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 ...
【LSTM预测】基于麻雀算法优化卷积神经网络结合长短时记忆SSA-CNN-LSTM（多输入单输出）电力负荷预测含Matlab代码
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【ELM分类】基于粒子群优化卷积神经网络CNN结合极限学习机ELM实现数据分类附matlab代码
1 简介卷积神经网络是一种较好的特征提取器，但却不是最佳的分类器，而极限学习机能够很好地进行分类，却不能学习复杂的特征，根据这两者的优点和缺点，将它们结合起来，提出一种新的数据分类方法。考虑到卷积神经网络能够提取最优分类特征，而极限学习机训练速度快、训 练 精 度 高，本 文 提 出 ...
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