本文来自于云社区，本文章主要介绍了转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢，转置卷积层实现过程又是什么样的呢,希望读后会给您带来帮助。在CNN提出之前，我们所提到的人工神经网络应该多数情况下都是前馈神经网络，两者区别主要在于CNN使用了卷积层，而前馈神经网络用的都是全连接层，而这两个layer的区别又在于全连接层认为上一层的所有节点下一层都是需要的，通过与权重矩阵相乘层层传递，而卷积层则认为上一层的有些节点下一层其实是不需要的，所以提出了卷积核矩阵的概念，如果卷积核的大小是n*m，那么意味着该卷积核认为上一层节点每次映射到下一层节点都只有n*m个节点是有意义的，具体的映射方式下一节会讲到。到这

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。

灰狼算法(GWO)优化卷积神经网络CNN分类预测，GWO-CNN分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图

卷积神经网络CNN代码解析-matlab 一、Test_example_CNN: Test_example_CNN: 1设置CNN的基本参数规格，如卷积、降采样层的数量，卷积核的大小、降采样的降幅 2 cnnsetup函数 初始化卷积核、偏置等 3 cnntrain函数 训练cnn，把训练数据分成batch，然后调用 3.1 cnnff 完成训练的前向过程， 3.2 cnnbp计算并传递神经网络的error，并计算梯度（权重的修改量） 3.3 cnnapplygrads 把计算出来的梯度加到原始模型上去 4 cnntest 函数，测试当前模型的准确率 该模型采用的数据为mnist_uint8.mat， 含有70000个手写数字样本其中60000作为训练样本，10000作为测试样本。

基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测，CNN-LSTM-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

1.输入多个特征，输出单个变量； 2.考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 4.excel数据，方便替换； 5.运行环境Matlab2018b及以上； 6.输出R2、MAE、MBE等评价指标。

pytorch实战 # 基于pytorch搭建CNN实现手写数字识别介绍 本文将介绍如何使用pytorch搭建卷积神经网络(CNN)来实现手写数字识别。手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要应用场景，它可以被广泛应用于自然语言处理、图像处理等多个领域。本文将会讲解CNN的原理、pytorch的基本使用方法以及如何利用pytorch搭建一个简单的手写数字识别模型。希望本文能够帮助读者更好地理解CNN和pytorch，并且能够搭建出自己的手写数字识别模型。 ## CNN的原理 卷积神经网络(CNN)是一种深度学习的神经网络结构，它能够有效地解决图像、语音和自然语言等领域的问题。CNN的核心思想是利用卷积操作和池化操作来提取图像特征，从而实现对图像的分类、识别等任务。CNN主要由卷积层、池化层和全连接层三部分组成。卷积层用于提取图像的特征，池化层用于降低特征的维度，全连接层用于对特征进行分类或者回归。 ## pytorch的基本使用方法 pytorch是一个基于python的深度学习框架，它提供了丰富的API来方便我们进行深度学习模型的搭建和训练。使用pytorch可以帮助我们更加

本人“用于图像压缩和去噪的深度CNN自动编码器”文章的jupyter notebook源代码

基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制(CNN-BIGRU-Attention)多维时间序列预测，matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)数据回归预测，多变量回归预测模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。