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深度学习--RNN实战与存在问题 时间序列预测 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from matplotlib import pyplot as plt #数量 num ......

深度学习--RNN基础 ​ RNN（Recurrent Neutral Network，循环神经网络），主要应用于自然语言处理NLP。 RNN表示方法 1.编码 因为Pytorch中没有String类型数据，需要引入序列表示法(sequence representation)对文本进行表示。 ​ 表 ......

ANN（人工神经网络）和CNN（卷积神经网络） 1.构架： ANN大部分使用权重和激活函数，人为的重建大脑神经网络的工作方式 ANN中的层是通过神经元托管的数据点行，神经元使用相同的神经网络；ANN使用权重来学习；神经元每次迭代后，权重都会发生变化，根据“成本函数”计算的准确度更改权重 CNN在图像 ......

这些都是大名鼎鼎的 seq2seq model。 本文可看作是台大李宏毅教授 DLHLP 课程的学习笔记，学习传送门：https://www.bilibili.com/video/BV12T411X7Nz/ 1 Listen，Attend and Spell（LAS） paper：https://a ......

matlab代码：基于CNN和LSTM的个体用户负荷预测方法 摘要：在本文中，我们考虑的问题是在需求响应机制下学习居民电力用户的消费模式。 提出了两种利用室外温度、电价和前期负荷预测小时负荷的新方法。 提出的模型分别基于CNN和长短期记忆网络。 数值结果显示了所提出的方法在预测精度方面的高性能。ID ......

前言 2D CNN 使用大卷积代替小卷积，增大了卷积核的感受野，捕获到的特征更偏向于全局，效果也得到了提升，这表明较大的 kernel size 很重要。但是，当直接在 3D CNN 中应用大卷积核时，那些在 2D 中成功的模块设计在 3D 网络效果不好，例如深度卷积。为了应对这一重要挑战，本文提出 ......

卷积神经网络(cnn)是一种神经网络，通常用于图像分类、目标检测和其他计算机视觉任务。CNN的关键组件之一是特征图，它是通过对图像应用卷积滤波器生成的输入图像的表示。 完整文章： https://avoid.overfit.cn/post/1132e4f9872a490e95bcbd0477d384 ......

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。YID:5860673742612391 ......

Mask R-CNN – 1 小时实用深度学习分割 创建您自己的 AI 语义分割的实用指南：了解完整的工作流程 – 从训练到推理 课程英文名：Mask R-CNN - Practical Deep Learning Segmentation in 1 hour 此视频教程共3.48GB，中英双语字幕 ......

1.递归神经网络的历史版本 递归神经网络有两种类型：Jordan network和Elman network;现在常用的RNN(包括LSTM、GRU等)都是使用Elman network。 Elman network是在Jordan network的基础上进行了创新，并且简化了它的结构。 它们之间的 ......

1.算法描述 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（repres ......

在上一篇文章中，介绍了卷积神经网络（CNN），CNN在图像识别中有着强大、广泛的应用，但有一些场景用CNN却无法得到有效地解决，例如： 语音识别，要按顺序处理每一帧的声音信息，有些结果需要根据上下文进行识别； 自然语言处理，要依次读取各个单词，识别某段文字的语义； 这些场景都有一个特点，就是都与时间 ......

1.算法描述 目前关于步态识别算法研究主要有两种：基于模型的方法和非基于模型的方法。基于模型的步态识别方法优点在于能够很好的体现步态图像序列当前的变化，也能够预测过去和未来的状态。基于非模型的方法是通过对步态相关特征进行预测来建立相邻帧间的关系，其中特征包括位置、速度、形状等，其中基于形状特征的方法 ......

1.算法描述 步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域，比图像识别更具优势。步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在 ......

1981年的诺贝尔医学奖，颁发给了 David Hubel（出生于加拿大的美国神经生物学家） 和Torsten Wiesel，以及 Roger Sperry。前两位的主要贡献，是“发现了视觉系统的信息处理”，可视皮层是分级的。 图：纪念1981年诺贝尔医学奖的邮票。 人类的视觉原理如下：从原始信号摄 ......

循环神经网络 1. 场景与多种应用 模仿论文（生成序列） 模型Linux内核代码“写程序” （生成序列） 模仿小四的作品（生成文本序列） 机器翻译 Image to text/ 看图说话 我们知道神经网络结构如下： 那循环神经网络和它是什么关系呢？ 循环神经网络 为什么有BP神经网络，CNN，还要R ......

Matlab使用CNN(卷积神经网络)对一维信号(如语音信号、心电图信号)进行二分类源程序。 也可以改成多分类。 会提供原始数据，数据可直接替换为自己的数据运行，注释详细 工作如下： 1、加载数据，一共为200个正常样本和200个异常样本，训练集为80%，即160正常和160异常，一共320条数据； ......

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。YID:5860673742612391 ......

1.算法描述 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习 ......

加入滤波器的作用？保持形状不变 名字：滤波层（filter）也叫kernel CNN的计算实际上，就是滤波器的计算 不用自己计算，计算机会自动的“学习”，设置层数就行 ......

1.算法描述 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习 ......

csv文件读写 读： filename = "D:\\桌面文件\\大三上\\大三下\\人工智能\\练习赛数据\\test_data.csv" df = pd.read_csv(filename) print(df.info())#简要摘要 information print(df.head())#输 ......

1.概念 CNN -> 深度学习模型，主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等。 2.卷积操作 1.滑动卷积核(一个小矩阵、滤波器)对输入图像进行特征提取 2.滑动在图像上，对每个位置的像素进行加权求和 -> 新的输出矩阵(特征图) $$y[i] = (w * x)[i] = sum(j=0 to ......

存稿 ......

存 ......

I.前言 介绍RNN的概念和应用 RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）是一类能够处理序列数据的神经网络，它在处理时考虑了之前的状态，因此能够对序列数据中的每个元素进行建模和预测。 RNN的应用非常广泛，特别是在自然语言处理和时间序列分析方面。以下是RNN在各个领域 ......