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青云交2 天前
java·随机森林·机器学习·lstm·压力测试·联邦学习·金融风险
Java 大视界 --Java 大数据机器学习模型在金融风险压力测试中的应用与验证嘿，亲爱的 Java 和 大数据爱好者们，大家好！我是CSDN（全区域）四榜榜首青云交！在《Java 大视界》系列的漫漫征途中，我们一同见证了 Java 大数据在能源、教育、安防等多个领域的惊艳绽放。
青云交2 天前
flink·lstm·设备状态监测·故障预测·实时流处理·java 大数据·能源行业
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据实时流处理在能源行业设备状态监测与故障预测中的应用嘿，亲爱的 Java 和 大数据爱好者们，大家好！我是CSDN（全区域）四榜榜首青云交！在《大数据新视界》和《 Java 大视界》系列的探索之旅中，我们已一同领略 Java 大数据在多个领域的非凡魅力。从智能教育领域用数据重塑教学模式，到智能安防领域构建坚不可摧的安全防线；从短视频平台突破数据存储难题，到智慧交通优化城市出行体验等等，每一篇文章都像是一座灯塔，照亮了技术应用的新方向。如今，能源行业正站在智能化转型的关键路口。传统的设备管理方式在面对复杂工况和海量数据时，逐渐显得力不从心。而 Java 大数
IT古董4 天前
rnn·神经网络·lstm
【第七章:时间序列模型】2.时间序列统计模型与神经网络模型-(3)神经网络预测时间序列模型： 从RNN,LSTM到nbeats模型时间序列预测是机器学习与深度学习领域中的核心任务之一。与传统的统计模型（如ARIMA）相比，神经网络模型在非线性特征建模、复杂模式捕捉、长期依赖关系处理等方面表现更强大。本节将系统讲解神经网络时间序列预测模型的发展脉络——从最早的 RNN（循环神经网络），到应对梯度问题的 LSTM（长短期记忆网络），再到突破性地实现非循环结构的 N-BEATS（Neural basis expansion analysis for interpretable time series forecasting） 模型。
亚林瓜子5 天前
java·spring boot·macos·ocr·lstm·tess4j
SpringBoot中使用tess4j进行OCR（在macos上面开发）最近需要做OCR的实现，需要在Spring Boot工程中引入tess4j库，进行OCR识别。然后，这里使用macos m1进行开发。出现了找不到动态链接库的问题。主要就是找不到如下动态链接库：
文火冰糖的硅基工坊5 天前
人工智能·rnn·lstm
[人工智能-大模型-125]：模型层 - RNN的隐藏层是什么网络，全连接？还是卷积？RNN如何实现状态记忆?RNN 的隐藏层通常是**全连接（Fully Connected）**的，而不是卷积。在每个时间步（timestep），RNN 单元会接收两个输入：
阿_旭6 天前
人工智能·lstm·驾驶员注意力
复杂环境下驾驶员注意力实时检测: 双目深度补偿 + 双向 LSTM《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。 专注于计算机视觉领域，包括目标检测、图像分类、图像分割和目标跟踪等项目开发，提供模型对比实验、答疑辅导等。
机器学习之心6 天前
分类·lstm·transformer·麻雀搜索算法优化·ssa-transformer
SSA-Transformer-LSTM麻雀搜索算法优化组合模型分类预测结合SHAP分析！优化深度组合模型可解释分析，Matlab代码基于SSA（麻雀搜索算法）优化Transformer-LSTM组合模型的结合SHAP可解释分析分类预测模型的MATLAB实现。以下是详细分析：
噜～噜～噜～7 天前
人工智能·lstm·双层lstm·多层lstm
LSTM（Long Short-Term Memory）个人理解作为学习长短期记忆网络的笔记，方便复习与理解。每个LSTM层都由若干个LSTM细胞（LSTM Cell）组成，其结构如下所示：
zhangfeng11337 天前
人工智能·rnn·lstm
移动流行区间法（MEM）的原理和与LSTM、ARIMA等时间序列方法的区别移动流行区间法（MEM）是一种基于历史流行病学数据，通过统计模型来定量界定疾病流行阈值、识别流行开始和评估流行强度的监测预警方法。下面这个流程图可以帮助你直观地把握MEM的核心步骤与逻辑：
机器学习之心8 天前
回归·cnn·lstm·bo-cnn-lstm·三模型多变量回归预测
Bayes/BO-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM三模型多变量回归预测Matlab基于 MATLAB 的深度学习回归预测项目，集成了多种神经网络模型并进行性能比较。以下是对代码的详细分析：
机器学习之心HML10 天前
分类·lstm·transformer
TCN-Transformer-LSTM多特征分类预测Matlab实现基本介绍1.Matlab实现TCN-Transformer-LSTM时间卷积神经网络结合编码器组合长短期记忆神经网络多特征分类预测，运行环境Matlab2023b及以上；
大连好光景10 天前
pytorch·分类·lstm
LSTM模型做二分类（PyTorch实现）我们通常将数据集划分为训练集、验证集和测试集，每个部分都有其特定的作用训练集（Training Set）：模型直接从这个数据集学习特征和模式。
番茄寿司11 天前
论文阅读·深度学习·计算机网络·机器学习·lstm
基于LSTM的多变量时间序列预测创新路径1. 混合建模框架：融合深度学习与统计方法构建LSTM与传统统计模型的混合架构，充分发挥二者优势：LSTM负责捕捉序列中的非线性依赖与长期动态，而统计模型则精准拟合线性趋势与季节成分。该混合策略尤其适用于电力负荷、金融市场等同时包含稳定规律与复杂波动模式的多变量场景，可显著提升预测的完备性与鲁棒性。
深蓝岛12 天前
论文阅读·人工智能·深度学习·机器学习·lstm
LSTM与CNN融合建模的创新技术路径1. 多模态时空协同学习构建CNN与LSTM的协同架构，分别处理空间与时间维度信息。CNN负责提取图像、视频帧等数据的空间特征，LSTM则建模这些特征在时间序列上的动态演化。该框架在视频分类、事件检测及多模态情感分析等任务中表现出色，实现了对时空信息的统一理解与建模。
拓端研究室16 天前
python·gru·lstm
Python电力负荷预测：LSTM、GRU、DeepAR、XGBoost、Stacking、ARIMA结合多源数据融合与SHAP可解释性的研究全文链接：https://tecdat.cn/?p=44127 视频出处：拓端抖音号@拓端tecdat 分析师：Junye Ge
nju_spy18 天前
人工智能·深度学习·机器学习·lstm·笔试·损失函数·自注意力机制
牛客网 AI题（一）机器学习 + 深度学习目录深度学习 DLDL4 Log Softmax函数的实现DL7 两个正态分布之间的KL散度DL15 实现自注意力机制
jjjxxxhhh12319 天前
人工智能·rnn·lstm
【AI】-RNN/LSTM ，Transformer ，CNN 通俗介绍我们可以把构建AI模型想象成建房子。第一部分：框架 - 你的建筑工具包 框架就是你的建筑工具包，它提供了钢筋、水泥、预制板、起重机等，让你能更高效、更安全地盖房子，而不用从烧制水泥、冶炼钢筋开始。
【建模先锋】19 天前
人工智能·lstm·ceemdan·预测模型·风速预测·时间序列预测模型
一区直接写！CEEMDAN分解 + Informer-LSTM +XGBoost组合预测模型单步预测-风速预测模型代码全家桶-CSDN博客半天入门！锂电池剩余寿命预测（Python）-CSDN博客
fsnine25 天前
网络·rnn·lstm
从RNN到LSTM：深入理解循环神经网络与长短期记忆网络本文将从原理、结构到代码实现，全面解析循环神经网络家族，带你理解如何让神经网络拥有“记忆”能力在深度学习的广阔天地中，我们常常遇到这样的数据：一句话、一段音乐、股票价格走势、传感器读数流...这些序列数据有一个共同特点：数据点之间存在时间或顺序上的依赖关系。
jie*25 天前
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习·tensorflow·lstm
小杰深度学习（fourteen）——视觉-经典神经网络——ResNetResNet的主要特点是采用了残差学习机制。在传统的神经网络中，每一层的输出都是直接通过一个非线性激活函数得到的。但在ResNet中，每一层的输出是通过一个“残差块”得到的，该残差块包含了一个快捷连接（shortcut）和几个卷积层。这样，在训练过程中，每一层只需要学习残差（即输入与输出之间的差异），而不是所有的信息。这有助于防止梯度消失和梯度爆炸的问题，从而使得网络能够训练得更深。 ResNet的网络结构相对简单，并且它的训练速度也比GoogLeNet快。这使得ResNet成为了在许多计算机视觉任务中的