4.16、空气质量预测实战--预测模型搭建

炮哥带你学 2023-01-13 03:31:46

课时名称	课时知识点
4.16、空气质量预测实战--预测模型搭建	利用keras搭建全连接神经网络进行空气质量预测模型

...全文

167 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

每个服务的操作和修改以及部署都是独立的，每一个服务都应该具有高内聚低耦合的特性。

概率生成模型（Probabilistic Generative Model）又叫做生成模型，生成模型关注的是样本分布本身，也就是关注的是pdata(x)。但是pdata(x)是无法得到的，幸运的是，我们可以方便得到一批从 pdata(x)中采样的数据，记为X，定义分布pθ(x)拟合数据集X，如果我们能求解pθ(x)，那么就可以从pθ(x)中采样，生成类似pdata(x)分布规律的数据。pθ(x)也就是前面提到的似然函数。

在现代医疗体系中，出院报告是连接专科医生和基层医生的重要纽带，对确保患者持续照护至关重要。然而，撰写高质量的出院报告往往耗时费力，在繁忙的临床工作中经常被搁置，通常由年轻医生负责完成。新加坡综合医院的研究团队近期发表了一项开创性研究，探索了大语言模型(GPT-4)在生成专科门诊出院报告方面的应用潜力。这项研究发表在医学互联网研究杂志(Journal of Medical Internet Research)上，结果令人振奋。

在深度学习的整个训练与计算中，存在着大量的矩阵操作。常规CPU的优势是串行运算，故GPU是大规模矩阵操作的首选。目前主流的算法都是利用GPU的强大并行运算能力，对深度学习模型进行训练。表3-2显示了本实验的软件和硬件配置，CUDA是由NVIDIA开发的集成计算平台，它可以加快对深度学习中的卷积等方面的矩阵操作。在Pytorch神经网络框架下进行训练和预测时，CUDANN能够利用CUDA+ CUDANN来调用GPU加快模型的训练和预测，提升用户体验。

完全连接网络（FCNs）是最简单直接的神经网络之一。FCNs 可以使用 Keras Dense 层来实现。卷积神经网络（CNNs）是计算机视觉任务的热门选择。TensorFlow 提供了各种层，如 Conv2D、MaxPool2D 和 Flatten，这些层帮助我们快速实现 CNNs。CNNs 有一些参数，如卷积核大小、步幅和填充，必须小心设置。如果不小心，这可能导致张量形状不正确和运行时错误。循环神经网络（RNNs）主要用于学习时间序列数据。

炮哥带你学的课程社区_NO_1

149

社区成员

465

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章