针对城市道路交通拥堵预警问题，提出了一种基于深度学习的预测模型。
通过归纳合并交通流参数、环境状态、时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态。
采用深度学习的自编码网络方法从无标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集。
应用Softmax回归对有标签的新特征集进行学习生成预测分类器，模型可对交通拥堵状况进行多态预测。
通过仿真对比分析，预测模型具有较省略特征学习的预测算法更好的预测性能，平均预测精度可达85%。
通过归纳合并交通流参数、环境状态、时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态。
采用深度学习的自编码网络方法从无标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集。
应用Softmax回归对有标签的新特征集进行学习生成预测分类器，模型可对交通拥堵状况进行多态预测。
通过仿真对比分析，预测模型具有较省略特征学习的预测算法更好的预测性能，平均预测精度可达85%。
2024/12/10 4:56:21
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本文档中包含了关于深度学习的源代码，用matlab编写，有测试实例并且有相应结果输出，深度信念网络、卷积神经网络、自编码器、NN网络等可用代码，经测试没有任何错误可以直接下载运行！
2024/11/15 15:02:02
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这是一门专门为STEM学生开发的机器学习入门课程。
我们讨论有监督、无监督和强化学习。
笔记开始阐述了没有神经网络的机器学习方法，如主成分分析，t-SNE，和线性回归。
我们继续介绍基本和高级神经网络结构，如传统神经网络、(变分)自编码器、生成对抗网络、受限玻尔兹曼机器和递归神经网络。
我们讨论有监督、无监督和强化学习。
笔记开始阐述了没有神经网络的机器学习方法，如主成分分析，t-SNE，和线性回归。
我们继续介绍基本和高级神经网络结构，如传统神经网络、(变分)自编码器、生成对抗网络、受限玻尔兹曼机器和递归神经网络。
2023/12/14 4:52:51
4.08MB
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tensorflow实现的自编码器，带有详细注释，使用MNIST作为数据集，安装好python及tensorflow即可运行
2023/10/10 15:17:27
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CS294ALecturenotesSparseautoencoder，AndrewNg，StanfordUniversity
2023/8/10 0:07:47
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使用matlab实现为了两层堆栈去噪自编码器/SDAE收集。
不使用deeplearninng的任何货物箱，对于知道收集架谈判熬炼进程颇有帮手
不使用deeplearninng的任何货物箱，对于知道收集架谈判熬炼进程颇有帮手
2023/5/5 11:57:10
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本资源是3层的自编码器加上稀疏正则项约束的matlab代码。
隐层激活函数选sigmoid函数，输出层选线性函数，程序中以一个标准数据集sonar为例，使用该方法可以做无监督表征学习，数据紧缩，多任务学习等
隐层激活函数选sigmoid函数，输出层选线性函数，程序中以一个标准数据集sonar为例，使用该方法可以做无监督表征学习，数据紧缩，多任务学习等
2020/1/13 12:39:50
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用python实现的使用tensorflow的深度学习代码，包含卷积神经网络、循环神经网络、对抗神经网络、自编码神经网络等等，合适初学者学习。
2022/9/5 4:18:59
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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