基于卷积神经网络的回归分析

发布时间：2024年01月05日

目录
背影
卷积神经网络CNN的原理
卷积神经网络CNN的定义
卷积神经网络CNN的神经元
卷积神经网络CNN的激活函数
卷积神经网络CNN的传递函数
卷积神经网络的回归分析
完整代码：卷积神经网络的回归分析（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88695773
基本结构
主要参数
MATALB代码
结果图
展望

背影

现在生活，为节能减排，减少电能损耗，高压智能输电网是电网发展的趋势，本文基于卷积神经网络的回归分析

卷积神经网络CNN的原理

卷积神经网络CNN的定义

在这里插入图片描述

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial N

文章来源:https://blog.csdn.net/abc991835105/article/details/135398611
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
最新文章