关注
码龄
粉丝数
原力等级 --
被采纳
被点赞
采纳率
-鳴r-
2021-07-21 10:15
采纳率: 75%
浏览 743
首页
Python
已结题
找的lstm模型里没有学习率这个参数
python
模型代码是找的,发现模型没有学习率这个参数,这是为什么呢(模型原本是用作情感分析的代码)
收起
写回答
好问题
0
提建议
关注问题
微信扫一扫
点击复制链接
分享
邀请回答
编辑
收藏
删除
收藏
举报
2
条回答
默认
最新
关注
码龄
粉丝数
原力等级 --
被采纳
被点赞
采纳率
CSDN-Ada助手
CSDN-AI 官方账号
2022-09-07 17:29
关注
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:
请看👉 :
深度学习-利用LSTM预测多输出
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 以帮助更多的人 ^-^
本回答被题主选为最佳回答
, 对您是否有帮助呢?
本回答被专家选为最佳回答
, 对您是否有帮助呢?
本回答被题主和专家选为最佳回答
, 对您是否有帮助呢?
解决
无用
评论
打赏
微信扫一扫
点击复制链接
分享
举报
评论
按下Enter换行,Ctrl+Enter发表内容
查看更多回答(1条)
向“C知道”追问
报告相同问题?
提交
关注问题
机器学习使用
Python
快速上手
LSTM
模型
预测时间序列.pdf
2023-11-25 13:01
需要注意的是,
LSTM
模型
的性能往往取决于超
参数
的选择,包括单元数量、批次大小、
学习率
等。可能需要通过网格搜索或随机搜索来
找
到最佳的超
参数
组合。 总的来说,
LSTM
模型
在时间序列预测中表现出色,尤其是在捕捉...
DL00350-CNN-
LSTM
模型
:结合CNN与
LSTM
的时间序列预测用电量
Python
实践 深度学习
2025-08-29 15:53
阅读建议:建议读者结合
Python
深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)动手实现该
模型
,重点关注CNN与
LSTM
的连接方式、数据预处理流程以及超
参数
调优策略,以深入理解其在实际任务中的应用机制。
Python
中利用
LSTM
模型
进行时间序列预测分析的实现
2020-09-18 23:42
在
Python
中实现
LSTM
模型
,我们可以使用Keras、TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。以Keras为例,构建
LSTM
模型
通常涉及以下步骤: 1. 数据预处理:将时间序列数据转换为适合
模型
训练的格式。例如,将连续的消费时间...
一个使用
LSTM
模型
进行时间序列预测的
Python
示例代码.pdf
2023-11-25 16:16
总的来说,这个
Python
示例展示了如何利用
LSTM
模型
处理时间序列预测问题。通过理解这个过程,开发者可以将同样的思路应用到更复杂的真实世界问题上,如金融数据分析、工业生产监控、交通流量预测等。
机器学习中ISSA-CNN-Bi
LSTM
模型
的多策略优化及其
Python
实现
2025-05-13 22:47
此外,作者分享了一些实践经验,如将
学习率
纳入优化
参数
,并提醒注意数据特性和预处理对优化效果的影响。 适合人群:对机器学习尤其是深度学习有一定了解的研究人员和技术爱好者,特别是那些希望深入了解并掌握优化...
基于
LSTM
模型
的
Python
情感分析系统实现与课程设计报告
2025-11-22 15:10
系统评估显示,该
模型
在测试集上准确率达到业界基准水平,查全率与查准率指标均表现稳定。实验部分对比了不同网络深度、激活函数及优化算法对分类性能的影响,并提供了超
参数
调优的详细方案。项目文档包含完整的代码...
一个利用深度学习
模型
(
LSTM
网络)对电商用户咨询文本进行意图分类的
python
源码
2025-01-07 18:25
在现代电商环境中,快速准确地理解消费者的需求变得尤为重要。...通过TensorFlow框架构建的深度学习
模型
,我们可以有效地对用户的咨询文本进行自动分类,为用户提供更加精确的服务,从而增强用户体验,提高转化率。
机器学习中ISSA-CNN-Bi
LSTM
模型
的多策略优化及其
Python
实现 - 深度学习 教程
2025-07-30 11:57
ISSA(Improved Sparrow Search Algorithm)算法对CNN-Bi
LSTM
模型
的优化方法,并提供了完整的
Python
代码实现。文章首先解释了传统的麻雀搜索算法存在的局限性,然后提出了三种改进策略:sin混沌映射初始化种群、莱维...
智能优化领域ISSA多策略改进的CNN-Bi
LSTM
模型
参数
调优
Python
实现
2025-08-31 14:15
②实现CNN-Bi
LSTM
模型
超
参数
自动优化;③提升风电功率预测等复杂回归任务的
模型
精度。 阅读建议:建议结合代码实现理解三种改进策略的作用机制,注意
学习率
等
参数
的缩放处理,并在实际应用中配合数据预处理(如小波...
Python
实现GWO灰狼优化算法优化CNN-Bi
LSTM
-Attention回归
模型
(优化神经元-
学习率
-迭代次数)项目实战
2025-06-04 14:25
该项目旨在通过自动寻
找
最佳超
参数
配置(如神经元数量、
学习率
和迭代次数),提升
模型
在时间序列数据预测任务中的性能。利用GWO算法对这些关键
参数
进行优化,并展示了如何构建及评估优化后的
模型
,实验结果表明该...
没有解决我的问题,
去提问
向专家提问
向AI提问
付费问答(悬赏)服务下线公告
◇ 用户帮助中心
◇ 新手如何提问
◇ 奖惩公告
问题事件
关注
码龄
粉丝数
原力等级 --
被采纳
被点赞
采纳率
系统已结题
2月26日
关注
码龄
粉丝数
原力等级 --
被采纳
被点赞
采纳率
已采纳回答
2月18日
关注
码龄
粉丝数
原力等级 --
被采纳
被点赞
采纳率
创建了问题
7月21日