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卷积4122023
现代应用科学、环境、能源和地球研究创新国际会议 |
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|---|---|---|
| 文章号 | 01069 | |
| 页数 | 8 | |
| 多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202341201069 | |
| 在线发布 | 2023年8月17日 | |
- Abadi,M.Agarwal,A.BARHMP,BREVDOEE,ChenZ.CitroC.郑学市2016年感应流:大规模机器学习多式分布式系统arxiv预印arXiv:1603.04467.[Google Scholar]
- Aghera,R.,Chilana,S.Garg,V.和Reddy2021年深入学习技术使用低采样率[Google Scholar]
- Azari,E.和Vrudhula2019年ELSA:LSTM节能设备加速器优化设计[Google Scholar]
- 广州H2021年银行国际解决-BISEuropa国际组织目录2021468-470路由路由[Google Scholar]
- Chen W.Wu.H.Jia.L.Gao2021年机器学习模型比特币汇率预测使用经济技术决定因素国际预测杂志37(1)和28-43CrossRef[Google Scholar]
- Gers,FA.SchmidhuberJ.Cummins(2000年)学习忘记:持续预测LSTM神经计算12(10)24512471CrossRef[旁网[Google Scholar]
- Goodfellow,I.BengioY.Courville2016年深度学习7级剑桥MIT出版社[Google Scholar]
- 哈克市U.Zeb,A.Lei,Z.D.2021年使用多过滤器特征选择和深学习预测每日存量趋势专家系统应用 168 11444CrossRef[Google Scholar]
- Hoshreiter公司S & Schmidhuber公司J(1997年)。长短期内存神经计算9(8)1735-1780CrossRef[Google Scholar]
- Hussain,A.,Amin,M.和Al-Fuqaha,A.2019年betway手机投注深入学习时间序列预测技巧审查环境情报和人化计算杂志10(6),7955-7980[Google Scholar]
- Moghar,A.和Hamiche2020年LSTM循环神经网络股市预测Procedia计算机科学17011681173CrossRef[Google Scholar]
- 木里市,Park市,S.和Liu市2022年Drones能源消耗模型比较研究[Google Scholar]
- Nabipour,M.Nayyeri,P.Jabani,H.Shahab,S.和Mosavi2020年使用机器学习和深学习算法预测股市趋势比较分析IEEE访问 8 150199-150212[Google Scholar]
- Oliveira,N.Sousa,N.Draca2022年深入学习短期即时能源消耗预测制造[Google Scholar]
- 赛义德市S. Almazouqi H.和Hussein R.2022年级联多级家庭耗能预测模型[Google Scholar]
- 赛义德市E.HalimW.K+Kashef2022年短期预测使用定制LSTM和GRU模型[Google Scholar]
- Schmidhuber J.2015年神经网络深度学习:概述神经网络61 85-117CrossRef[旁网[Google Scholar]
- 塞泽尔市古德利克市U. & OzbayogluM.2020年betway手机投注金融时序预测深入学习:系统文献审查:2005-2019应用软计算 90 10618CrossRef[Google Scholar]
- 赵州市、卢市、Y市、Y市、Lin市、H市、Li市、R市和Yu市2019年预测与膜染色生物反应器相关联的膜间交互作用基于辐射基函数人工神经网络生物资源技术282262CrossRef[旁网[Google Scholar]
- 周通2020年Forex趋势预测基于长期短期内存及其混合激活函数变化(Brunel大学伦敦分科论文)。[Google Scholar]
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