Deepseek 曲线救国平替

1. 秘塔搜索👍:https://metaso.cn  

2. 360纳米AI搜索👍:https://www.n.cn/  

3. 硅基流动:https://cloud.siliconflow.cn/i/8sEpAkEq

4. 字节跳动火山引擎:火山方舟大模型体验中心-火山引擎

5. 百度云千帆:https://console.bce.baidu.com/qianfan/modelcenter/model/buildIn/list  

6. 英伟达NIM:https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1  

7. Groq:https://groq.com/  

8. Fireworks:https://fireworks.ai/models/fireworks/deepseek-r1  

9. Chutes:https://chutes.ai/app/chute/  

10. Github:https://github.com/marketplace/models/azureml-deepseek/DeepSeek-R1/playground🚫  

11. POE:https://poe.com/DeepSeek-R1🚫  

12. Cursor:https://cursor.sh/🚫  

13. Monica:https://monica.im/invitation?c=CV68BVBO  🚫  

14. Lambda:https://lambdalabs.com/🚫  

15. Cerebras:https://cerebras.ai🚫  

16. Perplexity:https://www.perplexity.ai🚫  

17. together:https://api.together.ai/playground/chat/deepseek-ai/DeepSeek-R1  

18. AskManyAI: https://askmanyai.cn/login?i=37387a15

19. 腾讯云: https://cloud.tencent.com/document/product/851/115962

20.阿里云百炼: DeepSeek R1和DeepSeek V3 API_大模型服务平台百炼(Model Studio)-阿里云帮助中心

21.超算互联网:DeepSeek

22.派欧算力云:    https://ppinfra.com/user/register?invited_by=UP2EEM


🚫 为需要魔法

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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

打赏作者

laiger90

众筹一元加个菜~

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

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