包含课程

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  1751人 学习人数

  4.8分 课程评分
  [手把手教学]基于BP神经网络单特征用电负荷预测

  本课程采用手把手教学的方式，从BP神经网络的算法原理到利用深度学习框架搭建BP神经网络进行用电负荷预测，整个过程会有细致的讲解，让你获得从零基础到熟练利用深度学习框架进行用电负荷预测的能力。1、本课程具有充实的内容，具体课程大纲如下：   2、同时为了有更好的算法原理讲解，课程中配备了大量的算法模型图：         3、关于实战部分，手把手带着大家进行一行一行的敲代码，做到逐行逐句讲解。   4、实战模型的loss图和预测的结果。  

  时间序列预测

  数据分析

  keras

  用电负荷预测

  深度学习

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  1369人 学习人数

  4.9分 课程评分
  [手把手教学]基于RNN、LSTM神经网络单特征用电负荷预测

  本课程采用手把手教学的方式，从RNN、LSTM神经网络的算法原理到利用深度学习框架搭建RNN、LSTM神经网络进行用电负荷预测，整个过程会有细致的讲解，让你获得从零基础到熟练利用深度学习框架进行用电负荷预测的能力。 1、本课程具有充实的内容，具体课程大纲如下：   2、同时为了有更好的算法原理讲解，课程中配备了大量的算法模型图：   3、关于实战部分，手把手带着大家进行一行一行的敲代码，做到逐行逐句讲解。   4、实战模型的loss图和预测的结果。  

  循环神经网络

  tensorflow

  RNN

  LSTM

  时间序列预测

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  1824人 学习人数

  5.0分 课程评分
  [手把手教学]基于CNN-LSTM神经网络单特征用电负荷预测

  本课程采用手把手教学的方式，从CNN-LSTM神经网络的算法原理到利用深度学习框架搭建CNN-LSTM神经网络进行用电负荷预测，整个过程会有细致的讲解，让你获得从零基础到熟练利用深度学习框架进行用电负荷预测的能力。1、本课程具有充实的内容，具体课程大纲如下：   2、同时为了有更好的算法原理讲解，课程中配备了大量的算法模型图：   3、关于实战部分，手把手带着大家进行一行一行的敲代码，做到逐行逐句讲解。   4、实战模型的loss图和预测的结果。

  RNN

  LSTM

  时间序列预测

  CNN卷积神经网络

  CNN-LSTM

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