DBN基础-逻辑回归神经网络

尹成学院 2023-01-13 01:38:37

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DBN基础-逻辑回归神经网络DBN基础-逻辑回归神经网络
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DBN_；DBN_nan_深度信念_dbn回归_深度信念网络
深度信念网络程序详解，可以实现数据回归和分类，自动提取关键成分。
基于DBN-LSSVM算法的多输出回归预测模型及Matlab实现 · 多输出回归 (08月)
内容概要：文章提出一种基于深度置信网络（DBN）与优化最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合的多输出数据回归预测模型，利用DBN提取深层特征，并通过LSSVM实现各输出变量的回归预测。采用交叉验证策略抑制过拟合，提升模型泛化能力，并提供Matlab代码实现框架，涵盖数据预处理、模型构建、特征提取、训练与交叉验证等关键步骤。 适合人群：具备机器学习基础、熟悉Matlab编程，从事数据预测相关研究的科研人员或工程师，尤其是工作1-3年的技术人员。 使用场景及目标：适用于气象、经济、医疗等领域的多输出回归预测任务，目标是通过融合深度学习与支持向量机优势，提升预测精度并有效控制过拟合问题。 阅读建议：建议结合Matlab神经网络工具箱实践代码，重点关注DBN特征提取与LSSVM建模的衔接逻辑，同时根据实际数据调整模型参数与交叉验证策略以优化性能。
深度置信网络DBN
DBN实例，运行与matlab版本有关系，注释详细，建议用2014版
深度信念神经网络+回归支持向量机的交通流量预测，DBN+SVR的交通流量预测（代码完整，数据齐全）
基于MATALB编程的自编码dbn深度信念经网络，用深度信念神经网络提取特征，用回归支持向量机作为输出层，，输出预测图，误差图等，代码完整，数据齐全，代码可以直接运行，有注释，方便扩展到其他数据
python-dbn绝对能调通
很多网上的DBN都调不通，我这个一定能调通
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