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《Python 实现基于BO-CNN-BiLSTM贝叶斯优化的卷积双向长短期记忆网络的数据回归预测的示例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）》
此外，系统的可扩展性和自动化部署为后续的迭代和维护提供了强大的支持。因此，将卷积神经网络和双向长短期记忆网络（BiLTTM）结合起来，形成一种高效的时序数据建模架构，能够有效提高回归任务的预测性能。本项目旨在基于卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLTTM）构建一个回归预测模型，并通过贝叶斯优化方法优化模型的超参数，提升其预测精度和泛化能力。本项目的模型架构结合了卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLTTM）两个强大的神经网络架构，并通过贝叶斯优化（BO）优化模型的超参数。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/145111672
该项目挑战主要有哪些(多选)
0 人已经参与 已结束
特征提取的复杂性
0人
依赖建模中的长短期权衡
0人
不确定性建模
0人
模型超参数优化的复杂性
0人
模型的泛化能力与过拟合问题
0人
实时性与大规模数据处理的计算挑战
0人
实际应用场景中的数据质量问题
0人
数据的非线性和非平稳性
0人
多变量数据的复杂性
0人
其它补充
0人
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