批次normalization网路 神经
神经网络基础知识与实现
[toc] 神经网络是人工智能领域中的一个重要概念，它是指一种模拟人脑神经元的计算方法。神经网络通过从大量数据中学习，来预测未来的状态或执行特定的任务。 本文将介绍神经网络的基础知识与实现，包括神经网络的基本概念、技术原理、实现步骤以及示例与应用。同时，本文还将探讨神经网络的性能优化、可扩展性改进以 ......
神经网络在计算机视觉领域中的应用
[toc] 神经网络在计算机视觉领域中的应用 随着人工智能技术的快速发展，神经网络逐渐成为计算机视觉领域的重要工具。神经网络是一种深度学习模型，通过学习大量数据来进行预测和分类。在计算机视觉领域，神经网络可以用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。本文将介绍神经网络在计算机视觉领域中的应用。 一、引 ......
深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用
[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展，深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一，其目的是将文本分类到不同的类别中，以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用，包括技 ......
基于神经网络的大模型在图像识别中的应用
[toc] 随着深度学习技术的不断发展，特别是在计算机视觉领域，基于神经网络的大模型在图像识别中的应用越来越广泛。这些模型能够在处理大量图像数据的同时，准确地识别出各种物体和场景，取得了令人瞩目的成果。本文将介绍基于神经网络的大模型在图像识别中的应用，包括技术原理、实现步骤、示例和应用等方面的内容， ......
神经网络在金融与交易领域的应用
[toc] 神经网络在金融与交易领域的应用 摘要 神经网络作为人工智能领域的核心技术之一，已经在金融与交易领域得到了广泛应用。本文将介绍神经网络在金融与交易领域的技术原理及概念，并介绍神经网络实现步骤与流程。同时，我们还将分析神经网络的应用案例，并对神经网络的性能、可扩展性以及安全性等方面进行优化和 ......
深度学习是机器学习的一个分支，其主要目标是让计算机通过多层神经网络实现复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语
[toc] 深度学习是机器学习的一个分支，其主要目标是让计算机通过多层神经网络实现复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。随着人工智能应用的不断发展，深度学习技术在各个领域的应用也越来越广泛。未来编程语言的发展将离不开深度学习技术，因为深度学习技术将广泛应用于各种应用场景，如智能安防、智能 ......
Backbone 在神经网络中意味着什么？
动动发财的小手，点个赞吧！ ## 1. 简介 神经网络是机器学习算法，我们可以将其用于许多应用，例如图像分类、对象识别、预测复杂模式、处理语言等等。神经网络的主要组成部分是层和节点。 一些神经网络架构有一百多个层和几个解决不同子问题的逻辑部分。其中一个部分是神经网络主干。 在本教程中，我们将描述什么 ......
12神经网络中的数学基础：梯度下降和反向传播
[toc] 神经网络中的数学基础：梯度下降和反向传播 随着人工智能和机器学习的发展，神经网络已经成为了许多应用中的主要技术。然而，神经网络的训练和优化仍然是一个具有挑战性的问题，其中涉及到许多数学基础和算法。在这篇文章中，我们将讨论神经网络中的两个关键概念：梯度下降和反向传播。 ## 1. 引言 神 ......
RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据
在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能 本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 简单的介绍 时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。时间 t 在 T=Z 的情况下可以是离散的，或者 ......
神经网络ANN
模型亮点 初始测试集上评分为0.4，调参后测试集上评分为0.97 数据集由sklearn自带 以下为模型具体实现 Step1.数据读取 from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() x=iris.data y=iris.target ......
卷积神经网络（LeNet）
[toc] # 1. 卷积神经网络（LeNet） $LeNet$ 最早的卷积神经网络之一（$1989$ 年提出）。用于银行支票上手写数字识别（$1998$ 年杨立坤教授提出）。 ## 1.1 LeNet $LeNet$ $(LeNet-5)$ 由两部分组成： - 卷积编码器：由 $2$ 个卷积层。 ......
神经网络反向传播算法（BP）
前面讲了神经网络的前向传播算法，下面再对反向传播算法进行总结。 反向传播算法也称为误差逆传播（error BackPropagation），是指基于梯度下降对神经网络的损失函数进行迭代优化求极小值的过程，它不仅可应用于前馈神经网络，还可以用于其他类型的神经网络。需要注意的是，大家提及到的“BP网络” ......
2023 华北分区赛 normal_snake
国赛终于解出Java题了，顺利拿下一血，思路之前也学过。继续加油 ## normal_snake ### 题目解读 ```java @RequestMapping({"/read"}) public String hello(@RequestParam(name = "data", required ......
2.4类神经网路训练不起来怎么办 (四):损失函数 (Loss) 也可能有影响
# 1. classification 与 regression 的区别 ## 1.1 classification 与 regression 输出的区别 classification中，我们用 one-hot 向量表示不同的类别(一个向量中只有1 个 1 ，其余都为 0，1 在不同的位置代表不同类 ......
Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27279 最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 LSTM 网络是一种循环神经 ......
脑机接口 | 面向步态&神经电生理研究的非人灵长类模型与系统
近期，海南大学生物医学工程学院脑机芯片神经工程团队在Frontiers in Neuroscience期刊上发表了题为《面向步态&神经电生理研究的非人灵长类模型与系统》的学术论文。海南大学生物医学工程学院梁丰研副教授为第一作者，殷明教授为通讯作者。海南大学为第一作者单位和通讯单位。 大脑皮层在运动控 ......
Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27279 最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 LSTM 网络是一种循环神经 ......
2.3类神经网路训练不起来怎么办 (三):自动调整学习速率 (Learning Rate)
# 1. 自适应学习率调整(Adaptive Learning Rate) ## 1.1 为什么需要调整学习率 首先认识一个现象.Training stuck ≠ Small Gradient 训练卡住的原因不一定是因为 gradient 太小,即critical point，也有可能是因为振荡. ......
[cnn][julia]Flux实现卷积神经网络cnn预测手写MNIST
# julia_Flux ### 1.导入Flux.jl和其他所需工具包 ```julia using Flux, MLDatasets, Statistics using Flux: onehotbatch, onecold, logitcrossentropy, params using MLD ......
2.2类神经网路训练不起来怎么办 (二)： 批次 (batch) 与动量 (momentum)
# 1. Batch(批次) > 对抗临界点的两个方法就是batch 和 momentum 将一笔大型资料分若干批次计算 loss 和梯度,从而更新参数.每看完一个epoch就把这笔大型资料打乱(shuffle),然后重新分批次.这样能保证每个epoch中的 batch 资料不同,避免偶然性. > ......
P5333 [JSOI2019]神经网络
# P5333 [JSOI2019]神经网络 ## Solution `EGF` 表示有标号排列。 对每棵树分别算出划分成 $i$ 条链的方案数，记为 $f_i$。 > 具体地：设 $dp[u][i][0/1/2]$ 表示在 $u$ 子树内拆分成 $i$ 条已结束的链， > > $0$: 已拼完，无 ......
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 在本文中，你将看到 ......
DeepBurning：神经网络系列学习加速器自动生成
介绍一下这篇论文所做的工作。 ## Introduction 首先是背景方面， 现在出现了CNN、RNN、LSTM等多种神经网络，如何使用硬件加速的方法让这些网络跑的更快？ 现在已经有的工作： ##### 1.GPGPU 加速矩阵乘法，可以处理非常大规模的CNN和多种GPU支持的学习框架， 但缺点是 ......
2.1类神经网路训练不起来怎么办 (一):局部最小值 (local minima) 与鞍点 (saddle point) - 李宏毅
# 1. When gradient is small 本小节主要讨论优化器造成的训练问题. ## 1.1 Critical Point（临界点） 如果训练过程中经过很多个epoch后,loss还是不下降,那么可能是因为梯度(斜率)接近于 0,导致参数更新的步伐接近于0,所以参数无法进一步更新,lo ......
U8物料启用批次管理，出库存在批号无法出库的处理，提示没有批次管理，请不要输入批号
场景： A物料原来有批次管理，在入库时库存做了批次号，但后来取消了批次管理，这时出库当前物料会提示没有批次管理，请不要输入批号。物料无法出库。 这里可以采取简单方法： 此时存货档案这里已无法勾上批次管理，会提示已在库存管理中使用。 请按以下两步操作进行： 首先我们登陆数据据库SQL管理，在后台为物料 ......
浅谈mysql索引类型（normal、unique、full textl） 的区别和使用场景
mysql索引类型 mysql索引类型normal，unique，full text的区别是什么？ normal：表示普通索引 unique：表示唯一的，不允许重复的索引，如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时，可设置为unique full textl: 表示 全文搜索的索引。 FULL ......
神经网络模型
神经网络介绍 T. Kohonen于1988年在Neural Networks创刊号上给出了神经网络的定义：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 神经网络中最基本的成分是神经元（neuron）模型（即上述定义中的“简单单 ......
正则化（regularization）和归一化（normalization）
正则化：批量归一化和dropout 批量归一化和dropout作为正则化器来克服深度学习模型中的过度拟合问题。 来源 您遇到过导致过拟合的大型数据集吗？ 过度拟合的原因之一是网络中的权重很大。具有较大网络权重的网络可能是网络不稳定的标志，其中输入的微小变化可能导致输出发生较大变化。这个问题的解决方案 ......
标准化(Standardization)、归一化(Normalization)
### 归一化： １）把数据变成(０,１)或者（1,1）之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。 ２）把有量纲表达式变成无量纲表达式，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表 ......