lstm超参数贝叶斯

LSTM超参数贝叶斯优化是一种基于贝叶斯优化算法的方法，用于确定LSTM模型的超参数设置。在这种方法中，贝叶斯优化算法会根据预定义的参数范围，在每一步迭代中选择一组超参数进行训练，并根据训练结果调整下一步的参数选择。这样，通过多次迭代，贝叶斯优化算法可以找到最佳的LSTM参数设置，以提高模型的性能和预测精度。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于贝叶斯优化的长短期记忆网络(LSTM)回归预测——附代码](https://blog.csdn.net/widhdbjf/article/details/129983030)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [基于贝叶斯优化算法的深度学习LSTM模型时间序列多步预测Matlab程序代码](https://blog.csdn.net/weixin_38919810/article/details/124768458)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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