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《Python 实现PSO-GCNN粒子群算法优化分组卷积神经网络的数据多输入单输出回归预测》
随着人工智能技术的发展，深度学习已经成为解决复杂任务的关键技术，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、金融预测等领域。卷积神经网络（CNN）作为深度学习中最重要的模型之一，已经被成功应用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。由于CNN的强大性能，它能够通过学习数据中的空间层次结构，提取出高层次的特征，进而用于各种下游任务。特别是在多输入单输出回归问题中，CNN展现出了独特的优势，能够自动从大量的输入数据中学习最有效的特征表示，从而更准确地进行预测。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144368927
你认为以下哪种算法更加有利于多输入单输出回归预测(多选)
0 人已经参与 已结束
遗传算法（GA）优化的（LSTM）
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北方苍鹰算法（NGO）优化双向长短期记忆网络（BiLSTM
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PSO-RBF和RBF粒子群优化算法优化径向基函数神经网络
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SO-CNN-BiLSTM
0人
POA-CNN-BiGRU鹈鹕算法优化卷积双向门控循环单元
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WOA-SVM鲸鱼算法优化支持向量机
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GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网
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SCN随机配置网络
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GAM广义加性模型
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CSO-SVM布谷鸟优化算法优化支持向量机
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使用协议（一）地址配置协议IPv6使用两种地址自动配置协议，分别为无状态地址自动配置协议（SLAAC）和IPv6动态主机配置协议（DHCPv6）。SLAAC不需要服务器对地址进行管理，主机直接根据网络中的路由器通告信息与本机MAC地址结合计算出本机IPv6地址，实现地址自动配置；DHCPv6由DHCPv6服务器管理地址池，用户主机从服务器请求并获取IPv6地址及其他信息，达到地址自动配置的目的。1、无状态地址自动配置无状态地址自动配置的核心是不需要额外的服务器管理地址状态，主机可自行计算地址进行地址自动配置，包括4个基本步骤：(1) 链路本地地址配置。主机计算本地地址。(2) 重复地址检测，确定当前地址唯一。(3) 全局前缀获取，主机计算全局地址。(4) 前缀重新编址，主机改变全局地址。2、IPv6动态主机配置协议IPv6动态主机配置协议DHCPv6是由IPv4场景下的DHCP发展而来。客户端通过向DHCP服务器发出申请来获取本机IP地址并进行自动配置，DHCP服务器负责管理并维护地址池以及地址与客户端的映射信息。DHCPv6在DHCP的基础上，进行了一定的改进与扩充。其中包含3种角色：DHCPv6客户端，用于动态获取IPv6地址、IPv6前缀或其他网络配置参数；DHCPv6服务器，负责为DHCPv6客户端分配IPv6地址、IPv6前缀和其他配置参数；DHCPv6中继，它是一个转发设备。（二）路由协议与IPv4相同，IPv6路由协议同样分成内部网关协议（IGP）与外部网关协议（EGP），其中IGP包括由RIP变化而来的RIPng，由OSPF变化而来的OSPFv3，以及IS-IS协议变化而来的IS-ISv6。EGP则主要是由BGP变化而来的BGP4+。本文不对IPv6的路由协议作更进一步展开说明，如果各位对文章中提到的IPv6路由协议内容感兴趣的，可以去网上搜索相关知识点学习拓展。————————————————原文：IPv6协议——互联网通信协议第六版：为什么需要IPv6协议|为什么没有IPv5|IPv6地址表示方法|IPv6地址类型|IPv6报头格式|IPv6扩展报头|使用协议|优势特点|IPv6的发展与前景原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_51954443/article/details/141951934
