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基于CNN-BiLSTM-selfAttention混合神经网络的多分类预测【MATLAB】在深度学习中，不同神经网络架构的组合往往可以实现更强大的表现。将卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和自注意力机制（Self-Attention）结合在一起，可以充分发挥三者的优势。这种混合网络在自然语言处理、时间序列分析等领域的多分类预测中表现卓越。本文将详细介绍该混合网络的原理、结构以及其实现。

基于LSTM长短期记忆神经网络的多分类预测【MATLAB】在深度学习中，长短期记忆网络（LSTM, Long Short-Term Memory）是一种强大的循环神经网络（RNN）变体，专门为解决序列数据中的长距离依赖问题而设计。LSTM因其强大的记忆能力，广泛应用于自然语言处理、时间序列分析和语音识别等任务中。本文将详细介绍LSTM的原理、结构以及其在多分类预测中的实现。

【大语言模型】ACL2024论文-30 探索语言模型在文本分类中的伪相关性：概念层面的分析【大语言模型】ACL2024论文-30 探索语言模型在文本分类中的伪相关性：概念层面的分析探索语言模型在文本分类中的伪相关性：概念层面的分析 https://arxiv.org/pdf/2311.08648

橙子小哥的代码世界

【计算机视觉CV-图像分类】06 - VGGNet的鲜花分类实现：从数据预处理到模型优化的完整实战！引言VGGNet概述VGGNet的网络架构基于预训练VGGNet的五类鲜花分类实现4.1 数据准备与预处理

Zhijun.li@Studio

【图像分类实用脚本】数据可视化以及高数量类别截断图像分类时，如果某个类别或者某些类别的数量远大于其他类别的话，模型在计算的时候，更倾向于拟合数量更多的类别；因此，观察类别数量以及对数据量多的类别进行截断是很有必要的。

Zhijun.li@Studio

联合目标检测与图像分类提升数据不平衡场景下的准确率在一些数据不平衡的场景下，使用单一的目标检测模型很难达到99%的准确率。为了优化这一问题，适当将其拆解为目标检测模型和图像分类模型的组合，可以更有效地控制最终效果，尤其是在添加焦点损失（focal loss）、调整超参数和数据预处理无效的情况下。以下是具体的实现方式及联合两个模型的推理代码。

四口鲸鱼爱吃盐

Pytorch | 从零构建Vgg对CIFAR10进行分类前面文章我们构建了AlexNet对CIFAR10进行分类： Pytorch | 从零构建AlexNet对CIFAR10进行分类这篇文章我们来构建Vgg.

【机器学习】机器学习的基本分类-强化学习-REINFORCE 算法REINFORCE 是一种基于策略梯度的强化学习算法，直接通过采样环境中的轨迹来优化策略。它是策略梯度方法的基础实现，具有简单直观的优点。

数据分析实战—玻璃类别分类https://gitee.com/qxh200000/c_-code/commit/1af2468e6b7f1bd8cd3b890018031c6fa6dff9bd

【机器学习】机器学习的基本分类-强化学习-Q-LearningQ-Learning 是一种经典的强化学习算法，用于解决离散状态和动作空间的强化学习问题。其目标是找到一个最优策略，使智能体能够在与环境的交互中最大化累积奖励。

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ArcGIS Pro 3.4新功能3：空间统计新特性，基于森林和增强分类与回归，过滤空间自相关目录应用 1：它是相关性还是托布勒第一定律？应用 2：将空间带入非空间模型结论在 ArcGIS Pro 3.4 中，我们在新的空间组件实用程序（Moran 特征向量）工具集中发布了一个新工具 - 从字段过滤空间自相关。此工具允许我们获取数值变量并从中提取空间模式。它给了我们所谓的过滤变量和一个或多个空间组件。过滤后的变量表示从原始变量中提取可识别的空间模式后得到的变量。想象图 1 中描绘的场景，绿色的数值变量在南部和东南部地区显示更高的值。通过应用从字段过滤空间自相关工具，变量被分为非空间部分和空间部分。

pytorch 实现了使用预训练的VGG16模型对猫和狗的图像进行分类任务这是一个Jupyter Notebook文件的内容，主要实现了使用预训练的VGG16模型对猫和狗的图像进行分类任务。以下是对每个部分的详细解释：

四口鲸鱼爱吃盐

Pytorch | 从零构建EfficientNet对CIFAR10进行分类前面文章我们构建了AlexNet、Vgg、GoogleNet、ResNet、MobileNet对CIFAR10进行分类： Pytorch | 从零构建AlexNet对CIFAR10进行分类 Pytorch | 从零构建Vgg对CIFAR10进行分类 Pytorch | 从零构建GoogleNet对CIFAR10进行分类 Pytorch | 从零构建ResNet对CIFAR10进行分类 Pytorch | 从零构建MobileNet对CIFAR10进行分类这篇文章我们来构建EfficientNet.

机器学习之心

轻量级+鲸鱼优化！WOA-LightGBM鲸鱼优化算法优化轻量级梯度提升机分类预测Matlab实现未优化运行效果1.Matlab实现WOA-LightGBM鲸鱼优化算法优化轻量级梯度提升机分类预测，附带未优化模型，可以作为对比实验(完整源码和数据) 2.优化参数为叶子节点数学习率树的深度; 3.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行； 4.程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图，评价指标含Precision、Recal、F1 Score、Kappa1 Score；运行主程序mian即可，运行环境matlab2020b及以上； 5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改

简简单单做算法

基于遗传优化SVM支持向量机的数据分类算法matlab仿真,SVM通过编程实现,不使用工具箱目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程(完整程序运行后无水印)

拓端研究室

MATLAB图卷积神经网络GCN处理分子数据集节点分类研究全文链接：https://tecdat.cn/?p=38570本文主要探讨了如何利用图卷积网络（GCN）对图中的节点进行分类。介绍了相关的数据处理、模型构建、训练及测试等环节，通过对分子数据集的操作实践，展示了完整的节点分类流程，并对模型的效果进行了多方面评估，旨在为相关领域的研究与应用提供参考。

【机器学习】机器学习的基本分类-强化学习-Deep Q-Network (DQN)Deep Q-Network (DQN) 是 Q-Learning 的扩展版本，通过使用深度神经网络来逼近 Q 函数，解决了 Q-Learning 在高维状态空间上的适用性问题。DQN 是深度强化学习的里程碑之一，其突破性地在 Atari 游戏上表现出了超过人类玩家的水平。

听风吹等浪起

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数据分析实战—鸢尾花数据分类

【机器学习(五)】分类和回归任务-AdaBoost算法-Sentosa_DSML社区版 (2)11什么是 AdaBoost？ AdaBoost 是 Adaptive Boosting 的缩写，是一种集成机器学习算法，可用于各种分类和回归任务。它是一种监督学习算法，用于通过将多个弱学习器或基学习算法（例如决策树）组合成一个强学习器来对数据进行分类。AdaBoost 的工作原理是根据先前分类的准确性对训练数据集中的实例进行加权，也就是说AdaBoost 构建了一个模型，并为所有数据点分配了相同的权重，然后，它将更大的权重应用于错误分类的点。在模型中，所有权重较大的点都会被赋予更大的权重。它将继续训练模