学习unity3d的心路之旅(1)

本文记录了作者在自学过程中遇到的挑战及心理变化,分享了面对困难时的挣扎与坚持,希望能激励同样处在学习瓶颈期的人们。

     学习它有一段时间了,怎么说了,感觉有种看到希望,然后开始怀疑自己,开始失望,然后是不甘。

     一开始接触的时候,觉得好像还是不太困难,但到往后一点的时候,就发现它涉及到好多东西,方方面面,然后在学习的过程中,就很容易迷失方向,不知道要学些什么,不知道从哪里开始。以结果为导向的去学习这个,本以为这样就可以抓住点来做事情,可越往后越是发觉,一件完整的事情,总会让你涉及方方面面,在学习中每学习一个点,就会有相关的一堆点需要你去知道,了解。脱离了现实生活中老师的讲解,虽有更多好的教程可以学习,却发现有时候不是资源丰富你就可以去学好了。

      现在处于一个瓶颈区,有点不想学习,虽然感觉还挺喜欢这方面的东西的,可一堆堆困难在面前,然后一直解决不了,感觉一直以来的努力就像没有努力一样,找不到动力,这种感觉,让人想要退缩。但面对自己为之的好不容易的认真,我又怎甘心这么轻易的放弃,我还没有感受过做完一个项目的感觉,所以不会轻易放弃。

    哎,说白了,我现在就是想发发牢骚,然后整理整理心情,继续学习,顺便记录一下学习过程中自己的变化以及状态。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值