神经
基于小波神经网络的短期网络流量数据预测
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 网络流量能直接反映网络性能的好坏，网络流量的建模与预测对于大规模网络的规划设计、网络资源管理以及用户行为的调节等方面都具有积极意义。本课题首先介绍了网络流量的特征，在分析了小波理论的基础上提出了一种基于小波变换的网络流 ......
经典卷积神经网络结构：LeNet-5、AlexNet、VGG
LeNet-5 LeNet-5模型是专门为手写数字识别而设计的经典卷积神经网络。 从上图可以看出，LeNet-5总共由输入层、卷积层、池化层、卷积层、池化层、全连接层、全连接层、输出层组成。 1、输入层：一张32*32的灰度图像，只有一个颜色通道，深度为1。 2、卷积层：将输入与6个高为5，宽为5， ......
m十字路口多功能控制交通系统,包括基于遗传算法优化的红绿灯时长模糊控制器和基于BP神经网络的车牌识别算法
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 单十字路口： 其中第一级控制为两个并行模块：绿灯交通强度控制模块与红灯交通强度控制模块。绿灯交通强度控制模块的输入为绿灯相位的排队长度与入口流量，输出绿灯相位的交通强度；红灯相位模块的输入为红灯相位的排队长度，输出为红 ......
深度学习网络fine-tune原理研究 - 以卷积神经网络为例
一、什么是预训练模型（pre-trained model） 预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型，这里的数据集一般指大型数据集。比如 VGG16/19 Resnet Imagenet COCO 正常情况下，在图像识别任务中常用的VGG16/19等网络是他人调试好的优秀网络，我们无需再修改其网络结 ......
机器学习、神经网络与卷积神经网络 三者的关系
机器学习和神经网络都是人工智能（AI）领域中的重要概念。 机器学习是指让计算机通过自我学习改善性能的一种方法。通常使用大量的数据训练模型，并持续对模型进行调整和改进，从而使其能够有效地处理新的数据并提供准确的预测。 神经网络则是一种模拟人类神经系统的计算模型，可以通过多层神经元之间的相互作用来解决复 ......
深度学习--初识卷积神经网络
深度学习--初识卷积神经网络 1.LeNet-5 80年代，正确率达到99.2% 5/6层 输入层：32*32 第一层：卷积层 6@28*28 第二层：下采样层 6@14*14 第三层：卷积层 16@10*10 第四层：下采样层 16@5*5 第五层：全连接层 120 第六层：全连接层 84 输出层 ......
深度学习--卷积神经网络基础
深度学习--卷积神经网络基础 1.卷积操作 卷积操作简单来说就是矩阵对应位置相乘求和，这样不仅可以减少模型的参数数量，还可以关注到图像的局部相关特性。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F #卷积操作（I ......
基于BP神经网络的手写数字识别仿真提供手写数字数据库
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 使用的手写字数据库如下： 测试结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 手写识别（HandWriting Recognition）是指将在手写设备上书写时产生的有序轨迹信息化转化为汉字内码的过程，实际上是手写轨迹的坐标序列到汉字的内码的一个映射过程 ......
深度神经网如何通过从数据中学习特征来帮助避免人工提取特征
深度神经网络（dnn）通过从数据中直接学习特征，无需人为干预或专业知识，可以帮助避免需要手动提取特征的繁琐过程。 深度神经网络由许多层组成，每个层都包含许多神经元。这些神经元组合成了一系列权重和偏差来映射输入特征到输出目标。通过反向传播算法，模型可以更新权重和偏差以优化其预测效果。 在训练dnn时， ......
跟姥爷深度学习4 从数学计算看神经网络
一、前言 我们前面简单的做了一个气温预测，经过反复调试，效果还不错。实际上在这个方向上我们还可以更进一步优化，但因为我们是学习嘛，主要还是看广度而不是深度。考虑到后面要开始学习卷积网络，我们必须把更基础的内容搞明白才行，比如神经网络到底是如何工作的，如果不搞明白后面卷积就只能说用法而不明白原因了。所 ......
R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32198 原文出处：拓端数据部落公众号 多元时间序列建模一直是吸引了来自经济，金融和交通等各个领域的研究人员的主题。多元时间序列预测的一个基本假设是，其变量相互依赖。 在本文中，我们使用了专门针对客户的多元时间序列数据设计的神经网络框架，拟合单隐层 ......
使用GPU训练神经网络的历史
我在一台没有GPU支持的Mac电脑本上本地部署了stable-diffusion-webui，并生成了一张图。这张图大概需要10分钟的时间才能生成，但如果有GPU支持的话，只需要几秒钟就能完成。这让我深刻体会到GPU的算力比CPU强大得多。 GPU算力为啥远高于CPU 更多的处理单元 GPU在同样芯 ......
PyTorch入门-残差卷积神经网络
利用PyTorch实现的深度学习解决MNIST数据集识别代码，并利用GPU训练 深度学习网络一般分为4个部分： 数据集的准备和处理 定义网络模型 定义损失函数和优化器 训练和测试 import torch import torch.nn as nn from torchvision import d ......
如何将DNA序列输入到神经网络中
dna序列是由四个不同的核苷酸（腺嘌呤，胞嘧啶，鸟嘌呤和鳙嘌呤）组成的字符串，在神经网络中输入dna序列通常需要进行编码转换。以下是一些将dna序列输入到神经网络的方法： one-hot编码: one-hot编码是将dna序列中每个核苷酸表示成一个固定长度为4的二进制序列。例如： a: [1, 0, ......
基于FNN模糊神经网络的控制器解耦控制matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 系统的复杂性与所要求的精确性之间存在尖锐矛盾，为此，通过模拟人类学习和自适应能力，人们提出了智能控制的思想。控制理论专家Austrom(1991)在IFAC 大会上指出：模糊逻辑控制、神经网络与专家控制是三种典型的智能 ......
基于神经网络的自适应PID控制器 通过将RBF（BP）神经网络和PID控制器相结合
基于神经网络的自适应PID控制器 通过将RBF（BP）神经网络和PID控制器相结合，建立了神经网络PID控制器，采用传递函数进行系统建模，通过自动调整PID参数，实现了对方波信号的跟踪。 程序有注释YID:5650652300828715 ......
如何通过人工神经网络实现图像识别？
如何通过人工神经网络实现图像识别？ 图像识别是指让计算机能够自动地识别图像中的物体、场景或者特征的技术。人工神经网络是一种模仿生物神经系统的结构和功能的数学模型，它由大量的简单处理单元（神经元）相互连接而成，能够通过学习从数据中提取复杂的特征和规律。 人工神经网络实现图像识别的基本步骤如下： 1 ......
机器学习算法终极对比：树模型VS神经网络
树模型和神经网络，像一枚硬币的两面。在某些情况下，树模型的性能甚至优于神经网络。 由于神经网络的复杂性，它们常常被认为是解决所有机器学习问题的「圣杯」。而另一方面，基于树的方法并未得到同等重视，主要原因在于这类算法看起来很简单。然而，这两种算法看似不同，却像一枚硬币的正反面，都很重要。 树模型 VS ......
深度学习第三章-神经网络TensorFlow实现
张量可以理解为n维数组或矩阵。在NumPy数组中，一个float32或float64的数字就是一个标量（零维张量），可以用ndim查看张量的维度。 向量（一维张量）是由数字组成的数组。 矩阵（二维张量）是由向量组成的数组。 ......
3.线性神经网络
回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。 ......
ChatGPT问答[4]-为什么神经网络最后都会归结于计算矩阵
为什么神经网络最后都会归结于计算矩阵? 神经网络的本质是通过一系列的线性和非线性变换来实现对输入数据的处理和转换。在这个过程中，神经网络需要对每一层的输入进行线性变换和非线性变换，其中线性变换通常是通过矩阵乘法来实现的。 具体来说，神经网络中的每一层都包含多个神经元，每个神经元都与上一层的所有神经元 ......
TensorFlow 卷积神经网络实用指南：1~5
原文：Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标 ......
使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=18726 最近我们被客户要求撰写关于自组织映射神经网络（SOM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 自组织_映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R ......
[深入推导]CS231N assignment 2#4 _ 卷积神经网络 学习笔记 & 解析
卷积神经网络 基本算法实现 卷积神经网络应该算是图像处理中绝对的主流了, 关于算法得基本思想我在之前也学的比较懂了, 这点如果不了解网上有很多教程. 不过我并没有用代码亲自实现它. 我们首先确定怎么编写. 前面搞全连接网络总是会想着怎么去简化运算, 现在我们接触了新的网络, 要实现基础版本反而又不大 ......
m基于MATLAB和simulink实现模糊控制器以及模糊神经网络控制器
1.算法仿真效果 matlab2017b仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 模糊神经网络控制在控制领域里目前已经成为一个研究热点，其原因在于两者之间的互补性质。神经网络和模糊系统均属于无模型的估计器和非线性动力学系统，也是一种处理不确定性、非线性和其它不确定问题（ill-posed probl ......
基于人工神经网络的电-气耦合综合能源系统快速经济调度数据驱动方法
基于人工神经网络的电-气耦合综合能源系统快速经济调度数据驱动方法 摘要：代码主要做的是一种基于人工神经网络的新型数据驱动方法，通过利用基于分段线性化的模型驱动方法的模拟数据，实现电-气耦合系统的快速经济调度。 将每个电总线和气体节点处的负载分布作为输入神经元馈入人工神经网络；最优经济调度结果被设置为 ......
matlab源代码粒子群优化算法分布式电源选址定容 电力系统大数据分析的卷积神经网络 python源代码
（1）粒子群优化算法分布式电源选址定容 如图12 matlab源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 分析了分布式电源接入配电网前后对网络损耗的影响，在此基础上提出采用混合模拟退火算法的改进粒子群优化算法进行分布式电源选址和定容的计算，其目的是使配电系统网络损耗进一步减少。 最后通过两个算例将本文 ......
一种实时机会约束决策的快速方法及其在电力系统中的应用源代码 利用回归卷积神经网络和支持向量回归模型对用电量进行预测
（1）一种实时机会约束决策的快速方法及其在电力系统中的应用源代码，保证正确 使用情景方法来解决实时机会约束决策问题的可能性，在这些问题中，未知参数的新信息通过测量变得可用。 约束的仿射性质已被利用来推导一种变化的场景方法，它不需要根据条件分布重新采样参数空间。 通过对样本的预处理，可以用极其有限的计 ......
电力系统的物理信息神经网络python源代码 介绍了一种在电力系统中应用物理信息神经网络的框架
电力系统的物理信息神经网络python源代码 代码按照高水平文章复现 介绍了一种在电力系统中应用物理信息神经网络的框架。 利用控制电力系统的基本物理定律，并受到机器学习领域最新发展的启发，我们提出了一种神经网络训练程序，它可以利用广泛的数学模型来描述电力系统的行为，包括稳态和动态。 这项工作开启了电 ......