NND, 积极点

作者面对近期工作与学习状态低迷,尝试通过写作调整心态,摆脱消极情绪。反思自我并探索重拾激情的方法。

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    很不情愿用粗口开始自己的第一篇所谓的博文(其实不敢叫博文,所以放到了"牢骚"这个类别里...) , 不过最近的状态不来点"粗"的自己的神经系统是不会有啥反应的, 这个我知道... 天天昏昏欲睡, 看不进去书, 上班也走神, 没有一点目标, 人整个就处于一个沉沦的边缘...最近的教育理论考试, 就那么点题,按照以前的状态考前突击一下是完全没问题的, 但是, 我花了一周!! 背过的和没看过的一样, 一点印象都没有! 一周啊, 生个孩子都差不多够了, 确搞不定这点东西, 真的担心自己记忆力衰退了!!

    我是个还能自我调节的人, 平时身子骨懒散了就去打打球,爬爬山,或者游游泳, 让自己身体处于一个积极的状态... 精神方面毫无疑问也需要调节, 不过, 这方面真的没经验, 难道是三十岁危机?呵呵...今天上网闲逛, 无意间看到别人的博客, 看着记录着心路历程的文字就如同放电影一般, 感觉不错!! 不如自己也来写点吧,  我想, 刺激一下自己快锈痘的脑子也许是个不错的选择!  不过自己能坚持多久真的没有把握,  自己要写什么也不想确定, 既然是调节所以就干脆随性一点, "命题作文"可不是我喜欢的玩意!

      套用一句诗----满纸荒唐言, 自解其中味! 既然是"牢骚", 如果伤害了各位看官的眼睛, 那在下先说声"对不起"了!:)

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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