学习网络
深入浅出神经网络与深度学习 (迈克尔·尼尔森（Michael Nielsen）) Chapter1
1.1 感知机perceptron 20 世纪五六十年代，科学家Frank Rosenblatt 发明了感知机，其受到了 Warren McCulloch 和 Walter Pitts 早期研究的影响。 what's weighted sum in perceptron? In the contex ......
深度学习——使用卷积神经网络改进识别鸟与飞机模型
准备数据集：从CIFAR-10抽离鸟与飞机的图片 from torchvision import datasets from torchvision import transforms data_path = './data' # 加载训练集 cifar10 = datasets.CIFAR10(r ......
机器学习（四）：4层BP神经网络（只用numpy不调包）用于训练鸢尾花数据集|准确率96%
题目： 设计四层BP网络，以g(x)=sigmoid(x)为激活函数， 神经网络结构为：[4，10，6, 3]，其中，输入层为4个节点，第一个隐含层神经元个数为10个节点；第二个隐含层神经元个数为6个节点，输出层为3个节点 利用训练数据iris-train.txt对BP神经网络分别进行训练，对训练后 ......
图神经网络 基础、前沿与应用 第一章 表征学习 阅读笔记
导读 表征学习的目标是从数据中提取足够但最少的信息。传统上，该目标可以通过先验知识以及基于数据和任务的领域专业知识来实现，这也被称为特征工程。特征工程是利用人类的现有知识的一种方式，旨在从数据中提取并获得用于机器学习任务的判别信息（比如从音频中通过傅立叶变换提取出mel频谱）。 特征工程的缺点： 需 ......
图神经网络 基础、前沿与应用 第二章 图表征学习 阅读笔记
摘要 图表征学习的目的是将图中的节点嵌入低维的表征并有效地保留图的结构信息。 导读 许多复杂的系统具有图的形式，如社交网络、生物网络和信息网络。为了有效地处理图数据，第一个关键的挑战是找到有效的图数据表征方法，也就是如何简洁地表征图，以便在时间和空间上有效地进行高级的分析任务，如模式识别、分析和预测 ......
基于DNN深度学习网络的OFDM信号检测算法的仿真,对比LS和MMSE
1.算法描述 随着无线通信的快速发展,5G正逐渐成长为支撑全社会各行业运作的大型基础性互联网络,其服务范围的大幅扩展对底层技术提出了诸多挑战,尤其是作为物理层关键技术之一的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)。近来,深度学习因 ......
m基于简化后的轻量级yolov4深度学习网络农作物检测算法matlab仿真
1.算法描述 YOLOv4 的深层网络包括 SPP 模块、PANet 模块、YOLO Head 模块和部分卷积，其主要作用是加强目标特征提取并获取预测结果。SPP 模块的输入端和输出端各连接一个三次卷积块，每个三次卷积块包含 2 个 1×1 卷积和 1 个 3×3 卷积。 PANet 模块包含特征层 ......
vickyの网络流学习小结
前言 之前一直觉得网络流很难，畏难心理作祟就一直没好好学。 ~~然后今天教练讲杂题选做的时候就遭报应了。 QAQ~~ 下午本着能会就会不会也得会的心态看了一下网络流~~，感觉还挺简单（？~~ 草率地学了一下，在这里稍微做一下总结防止以后忘记吧。QwQ 参考blog： 网络流小记(EK&dinic&当 ......
基于mnist手写数字数据库的深度学习网络训练和数字识别matlab仿真
1.算法描述 MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库，该 数据集包含 60000 个于训练的样本和 10000 个于测试的样本，图像是固定⼤小 ......
计算机网络学习总结（进程之间的通信）
进程之间通信的方式之一是利用socket 最近学习了计算机网络的一些知识，下面是我自己的一些简单理解，可能有些错误的地方（狗头保命） 首先长报文在发送的时候是以分组的形式发送的，由应用层发送应用层报文到运输层 然后运输层对接收到的每个分组加上一个运输层首部，然后发送到网络层 网络层进一步封装成数据块 ......
深度学习| 循环神经网络RNN与应用
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 ......
网络流学习笔记
前言 我最近在刷网络流的题，结果啥都不会做…… 把一些学习中的心得放到这里，很垃圾，请巨佬们不要吐槽。 ~~没时间写，目前先把模板放到这吧~~ （未完待续） 本文写作时间：2023.3.30 22.16 ~ ? 本文发布在洛谷博客，博客园。 网络流算法 Ford-Fulkerson 算法 Ford- ......
深度学习| 卷积神经网络与典型结构
神经网络与卷积神经网络 从神经网络到卷积神经网络 DNN能用到计算机视觉上吗？为什么需要CNN？ 卷积神经网络和人工神经网络的差异在哪？ 1.层级结构 保持了层级网络结构； 不同层次有不同形式（运算）与功能； 主要是以下层次： 数据输入层/ Input Iayer 卷积计算层/ CONV Iayer ......
深度学习| 神经网络初步
线性分类器 线性分类器比如逻辑回归、线性SVM，我们会拿到一个决策边界 线性分类器得分函数 图像数据（32 * 32 * 3的输入矩阵）——图像数据 权重/参数f(x, W) ——> CIFAR-10中的10个类别的得分向量 f(x, W) = Wx （10*1 = 10* 3072 3072*1） ......
构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)
毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地... ......
人工神经网络——学习笔记
神经网络 什么是神经网络 人们一直对计算机人工智能进行着孜孜不倦的探索，迄今为止，最有可能实现也是已经实现智能化的算法就是人工神经网络（ANN） 人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。 神经元激发方式 在生物学中，我们的神经元是二元激发态的：激发与非激发，但是，在计算机中 ......
机器学习（三）：朴素贝叶斯＋贝叶斯估计+BP人工神经网络习题手算|手工推导与习题计算
1.有 1000 个水果样例. 它们可能是香蕉，橙子或其它水果，已知每个水果的 3 种特性:是否偏长、是否甜、颜色是否是黄色 | 类型 | 长 | 不长 | 甜 | 不甜 | 黄色 | 非黄 | Total | | | | | | | | | | | 香蕉 | 400 | 100 | 350 | 1 ......
深度学习—常见的卷积操作和卷积神经网络
各种常见的卷积操作 0、三种模式及输出矩阵尺寸计算 W输入矩阵宽，w是卷积核的大小，p是padding的数值，stride是滑动步幅 Full 补k-1圈 ：w0 =（ | W | - w + 2p ）/ stride + 1 Same 补若干圈：w0 = ceil（ | W | / stride） ......
使用matlab深度学习工具箱实现CNN卷积神经网络训练仿真
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 ......
【THM】What is Networking？(什么是网络？)-学习
本文相关的TryHackMe实验房间链接：https://tryhackme.com/room/whatisnetworking 本文相关内容：学习一些关于计算机网络的基础知识。 简介 网络是连接在一起的东西，例如，你的朋友圈：你们都因为相似的兴趣、爱好、技能和类型而联系在一起。 网络可以在各行各业 ......
学习计算机网络记录的第一天
一. stp 协议 a.为什么要学习stp ? 在交换式网络中，为了提高网络的可靠性，会使交换机之间的多条线路形成冗余链路。缺点是会形成环路。环路会导致通性质量下降和通性业务中断等问题。解决方法就是配置生成树协议。 b.生成树的作用 消除链路和链路备份 二.配置生成树 a.开启STP 华为交换机默认 ......
Java学习笔记（九）网络编程
网络编程 概述 计算机网络： 计算机网络是将地理位置不同的具有独立功能的多台计算机及其外部设备，通过通信线路连接起来，在网络操作系统，网络管理软件及网络通信协议的管理和协调下，实现资源共享和信息传递的计算机系统。 网络编程的目的： 无线电台···传播交流信息，数据交换，通信 想要达到这个效果需要什么 ......
网络流学习笔记
一、亿些小定义 网络：是一张图 $G=(V,E)$，每一条边 $(u,v)$ 都有容量限制 $c(u,v)$，其流量为 $f(u,v)$。 定义流量函数为 $f:V\times V \to \mathbb{R}$，是点集中二元组对实数的一个映射，$f(u,v)$ 表示边 $(u,v)$ 的流量，$f ......
如何用Python对股票数据进行LSTM神经网络和XGboost机器学习预测分析（附源码和详细步骤），学会的小伙伴们说不定就成为炒股专家一夜暴富了
最近调研了一下我做的项目受欢迎程度，大数据分析方向竟然排第一，尤其是这两年受疫情影响，大家都非常担心自家公司裁员或倒闭，都想着有没有其他副业搞搞或者炒炒股、投资点理财产品，未雨绸缪，所以不少小伙伴要求我这边分享下关于股票预测分析的技巧。基于股票数据是一个和时间序列相关的大数据，所以我打算给大家分享时... ......
动手学深度学习－第３章线性神经网络
3.1线性回归 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。 线性回归基于几个简单的假设： １.自变量和因变量之间的关系是线性的 ２.任何噪声都比较正常，如噪声遵循正态分布 仿射变换的特点是通过加权和对特征进行线性变换（linear transformation ......
01.基于深度学习LSTM神经网络的全球股票指数预测研究
基于深度学习LSTM神经网络的全球股票指数预测研究 基于深度神经网络优化技术，本文构造了一个深层LSTM神经网络，并将其应用于全球30个股票指数三种不同预期的预测研究，LSTM神经网络在预测精度和稳定度两方面都有着很大优势，其未来在金融预测等方面将会有广阔的应用场景。 结果发现： LSTM 神经网络 ......
几种类型神经网络学习笔记
跟随【导师不教？我来教！】同济计算机博士半小时就教会了我五大深度神经网络，CNN/RNN/GAN/transformer/LSTM一次学会，简直不要太强！_哔哩哔哩_bilibili了解的五大神经网络，整理笔记如下： 视频是唐宇迪博士讲解的，但是这个up主发的有一种东拼西凑的感觉，给人感觉不是很完整 ......
算法学习笔记(8.1): 网络最大流算法 EK, Dinic, ISAP
网络最大流 前置知识以及更多芝士参考下述链接 网络流合集链接：网络流 最大流，值得是在不超过管道~~（边）~~容量的情况下从源点到汇点最多能到达的流量 抽象一点：使 $\sum_{(S, v) \in E} f(S, v)$ 最大的流函数被称为网络的最大流，此时的流量被称为网络的最大流量 有了最大流 ......