高分密码=迁移学习+LSTM！这对热点“搭子”错过悔一年！

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今天给大家推荐一个好出成果的方向： 迁移学习+LSTM 。这种结合在 提高模型处理序列数据的能力，以及增强泛化性和适应性 方面遥遥领先。 这是因为，一方面迁移学习为LSTM提供了强大的特征表示能力，让它能更快地适应新任务，减少了对大量标注数据的依赖。另一方面，LSTM的序列处理能力也让迁移学习能够在更广泛的序列处理任务中发挥作用，从而提高模型的实用性和灵活性。 因此迁移学习+LSTM非常 适用于各种复杂的序列处理任务 ，应用广泛，且效果大多nice，如果有同学想发论文可以考虑，我这边也整理了 9篇 最新的迁移学习+LSTM创新方案 ，不想多花时间找论文的同学可以直接拿~ 扫码 添加小享， 回复“ TLSM ”    免费获取 全部论文合集 Short-term prediction of behind-the-meter PV power based on attention-LSTM and transfer learning 方法： 本文提出了一种基于 ………………………………