深度学习与神经网络预测_深度学习与神经网络的关系
国网河南信通公司申请基于深度学习的电力骨干通信网络故障预测专利...本发明公开了一种基于深度学习的电力骨干通信网络故障预测方法及系统，方法包括：搭建并训练神经网络模型，构建深度学习模型，模型包括至少三个隐藏层和一个输出层；加载训练数据和测试数据，并对数据进行预处理；使用训练数据集对构建的深度学习模型进行训练；对模型进行测试以验说完了。
中国石油获得发明专利授权:“一种基于深度学习的储层特征预测方法...专利名为“一种基于深度学习的储层特征预测方法及模型”，专利申请号为CN202110694823.9,授权日为2024年3月15日。专利摘要：本发明公开了一种基于深度学习的储层特征预测方法，包括：获取测井数据训练集；构建卷积神经网络和加入了注意力层的前后向长短时记忆神经网络，并结合等会说。
中国石油取得深度学习专利,能够精准地预测不同深度储层的孔隙度和...中国石油天然气股份有限公司取得一项名为“一种基于深度学习的储层特征预测方法及模型“授权公告号CN113359212B,申请日期为2021年6月。专利摘要显示，本发明公开了一种基于深度学习的储层特征预测方法，包括：获取测井数据训练集；构建卷积神经网络和加入了注意力层的前后还有呢？
冠龙节能申请深度神经网络专利,实现对刮泥板启停的自动控制,实现...本发明涉及一种基于深度神经网络的沉淀池刮泥机节能控制方法，包括：获取沉淀池内的浊度信息、运行参数和温度信息，并输入到深度学习神经网络模型中，获取泥位和刮泥机启动时间的预测结果，从而控制刮泥机的开启和关闭；深度学习神经网络模型包括卷积神经网络子模型和长短期记忆还有呢？
深度学习:Softmax激活函数的应用在机器学习和深度学习领域，激活函数在神经网络做出复杂决策和预测的能力中起着关键作用。其中，softmax激活函数尤为突出，特别是在结果相互排斥的分类任务中。Softmax激活函数softmax 函数通常用于神经网络模型的最后一层，用于分类任务，它通过获取每个输出的指数并通过除以小发猫。
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润和软件申请基于深度学习与联邦学习的短期光伏发电预测专利,提升...本申请公开了一种基于深度学习与联邦学习的短期光伏发电预测方法及系统，所述方法包括：采集每个光伏场站的历史光伏发电关联数据作为特征数据，对应生成每个光伏场站的训练数据集；采用构建的LSTM神经网络作为每个光伏场站的光伏发电预测模型；采用引入MAS算法的联邦学习算好了吧！
南京匡吉信息科技申请基于深度学习的细粒度漏洞预测及评估系统专利...本发明公开了一种基于深度学习的细粒度漏洞预测及评估系统FineVulner,帮助企业减少漏洞识别的时间成本和人力成本。该工具通过基于语言模型和图神经网络模型的两种方法，分别从代码语义和语法两个方面完成漏洞预测。然后通过图神经网络解释器模型和注意力机制，进一步提供行后面会介绍。
人工智能-深度学习的非技术性解释深度学习和神经网络这两个术语几乎可以互换使用。尽管它们对机器学习具有巨大价值，但围绕它们的炒作和神秘感也不容忽视。本文旨在消除深度学习的神秘感，帮助读者理解深度学习和神经网络究竟是何物。让我们从一个需求预测的例子开始。假设你经营一个销售T恤的网站，你希望等会说。
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机器也能高效学习?深度学习提取有效信息,正在推着我们前进!其核心思想是通过模拟人脑神经元之间的连接方式，构建具有多层次的神经网络结构，从而实现对数据的自动分析和学习。 深度学习以人工神经网络为基础，通过多层次的特征抽取和表示学习，能够从大规模数据中提取高层次的特征和模式，实现对复杂任务的准确预测和分类。 深度学习说完了。
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清华大学申请深度学习专利,提高铸造传热模拟仿真效率介质及设备“公开号CN117610218A,申请日期为2023年9月。专利摘要显示，本发明涉及一种基于深度学习的铸造传热模拟仿真方法，所述方法包括：获取输入数据，并将所述输入数据输入预先构建并训练好的神经网络模型，所述输入数据，包括：铸件的几何模型和预测时间段初始时刻t。本文等我继续说。
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