电能 使用人工神经网络预测联合循环发电厂的电能输出(EP)。 特征包括每小时平均环境变量温度(T),环境压力(AP),相对湿度(RH)和排气真空(V),以预测工厂的每小时净电能输出(EP)。特征包括每小时平均周围环境变量-温度(T)在1.81°C和37.11°C的范围内-环境压力(AP)在992.89-1033.30毫巴的范围内-相对湿度(RH)在25.56%至100.16%的范围内-排气真空度(V )在25.36-81.56 cm Hg的范围内-每小时净电能输出(EP)420.26-495.76 MW
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《深度学习框架PyTorch:入门与实践》教程及全部源码及训练数据。 第二章介绍如何安装PyTorch和配置学习环境。 第三章介绍了PyTorch中多维数组Tensor和动态图autograd/Variable的使用,并配以例子。 第四章介绍了PyTorch中神经网络模块nn的基础用法,同时讲解了神经网络中“层”,“损失函数”,“优化器”等,最后带领读者用不到50行的代码搭建出曾夺得ImageNet冠军的ResNet。 第五章介绍了PyTorch中数据加载,GPU加速,持久化和可视化等相关工具。 第六章结合Kaggle中一个经典的比赛,实现一个深度学习中比较简单的图像二分类问题。 第七章为读者讲解了当前最火爆的生成对抗网络(GAN),带领读者从头实现一个动漫头像生成器,能够利用GAN生成风格多变的动漫头像。 第八章为读者讲解了风格迁移的相关知识,并带领读者实现风格迁移网络 第九章为读者讲解了一些自然语言处理的基础知识,并讲解了CharRNN的原理。而后利用收集了几万首唐诗,训练出了一个可以自动写诗歌的小程序。 第十章为读者介绍了图像描述任务,并以最新的AI Challenger比赛的。
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