大模型绘图模板(PPT格式)

适用于从事大模型相关领域的模型结构图绘制,所有模板的线条、结构、文字均支持100% 自定义修改!无论是调整线条粗细、改变节点颜色,还是替换专业术语,都能轻松实现。

包含了40+图片模板

包括 RAG(Multimodal RAG、Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG、RA-LLMs)、Agent、LLM(多模态LLM、Llama 3、Qwen 2、DeepSeek MoE、DeepSeek-V2/V3)、MCP、预训练模型(ELMO、GPT-1、BERT)、Transformer及其变体(Swin Transformer、Visual Transformer、DETR)、VLM(CLIP、BLIP、BEIT-3、MobileVLM V2)、嵌入模型、多模态分割模型、Pre-Traning、Fine-Tuning 等内容

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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。
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