R语言用假近邻长短期记忆人工神经网络FNN-LSTM模型进行时间序列深度学习预测4个案例
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写 在这
Tag Archives: 深度学习
R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据
回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合。
R语言keras深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）
在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。
Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类
这个例子展示了如何使用深度学习长短期记忆（LSTM）网络对文本数据进行分类。
R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析
当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。
TensorFlow 2.0 keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）
在本文中，您将发现如何使用标准深度学习模型（包括多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN））开发，评估和做出预测。
Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义
深度学习的预测建模是现代开发人员需要了解的一项技能。
Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型
分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。
用于NLP的Python：使用Keras进行深度学习文本生成
深度学习技术已用于各种文本生成任务，例如写作诗歌，生成电影脚本甚至创作音乐。
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。
R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析
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如何在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型
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R语言深度学习不同神经网络模型对比分析案例
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