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《Python 实现EVO-CNN多输入分类预测（含模型描述及示例代码）》
在当今的大数据和深度学习时代，神经网络的架构已经变得越来越复杂，不同类型的神经网络被设计出来以适应不同的任务需求。尤其是在分类问题中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为一种重要的深度学习模型，凭借其优越的特征提取能力，广泛应用于图像分类、目标识别、自然语言处理等诸多领域。然而，如何有效地设计CNN的结构，使其既能保证较高的预测准确性，又能够适应多输入数据的特征融合需求，成为了一个颇具挑战性的研究课题。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/147426281
你认为以下哪种算法更加有利于多输入单输出分类预测(多选)
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麻雀算法（SSA）优化卷积神经网络（CNN）
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鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆网络（CNN-
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贝叶斯优化算法（BO）优化卷积神经网络（CNN）
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S4VM半监督支持向量机
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LR逻辑回归
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WOA-CNN-BiGRU-Attention
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MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机
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BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元
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CNN-BiGRU-Attention
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EVO-CNN
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