神经网络
遗传算法、粒子群算法优化BP神经网络 #预测#机器学习#MATLAB# 我这是关于
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时间序列bp自回归神经网络预测matlab程序代码 ，含最佳 自回归阶数和最佳隐层节点数的确定。
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bp神经网络交叉验证算法和确定最佳隐含层节点个数matlab 程序，直接运行即可。
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质谱数据，二分类，bp神经网络
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split data=pd.read_pickle('ICC_rms.pkl') df=pd.DataFrame(data) X ......
只要你用ReLU，就是“浅度学习”：任意ReLU神经网络都有等效3层网络
前言 只要你用了ReLU，我们就是好朋就是“浅度学习”。 本文转载自量子位 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论 ......
神经网络通过优化方法进行训练。然而，优化技术似乎不是深度学习中最重要的主题。为什么?神经网络训练和优化有什么区别?
在深度学习中，神经网络通过优化方法进行训练，目的是最小化损失函数并获得最佳的模型参数。然而，优化技术在深度学习中并不是最重要的主题，主要原因如下： 数据和模型的重要性：在深度学习中，数据的质量和数量以及模型的设计和复杂性对于模型的性能和泛化能力起着至关重要的作用。优化技术只是其中的一个环节，而数据和 ......
微型神经网络库MicroGrad-基于标量自动微分的类pytorch接口的深度学习框架
### 一、MicroGrad MicroGrad是大牛Andrej Karpathy写的一个非常轻量级别的神经网络库（框架），其基本构成为一个90行python代码的标量反向传播（自动微分）引擎，以及在此基础上实现的神经网络层。 其介绍如下： > A tiny scalar-valued auto ......
什么是神经网络
 神经网络和泰勒展开或者傅里叶变换本质上都是拟合。泰勒展开式是用多项式来拟合函数(要能够在展开点任意阶可导) ......
cs9444 神经网络模型
In this assignment, you will be implementing and training various neural network modelsfor three different tasks, and analysing the results.You are to ......
m基于simulink的PID,模糊PID以及神经网络模糊PID三种控制器的控制性能对比仿真
1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于Simulink的神经网络模糊PID控制器的控制原理和工作步骤。首先，我们将介绍模糊控制和神经网络控制的基本原理，然后介绍如何将这两种控制策略结合起来实现更好的控制效果。最后，我们将详细描述基于Simulink的神 ......
基于图卷积神经网络的人工智能：一种新的图像识别技术
[toc] 《基于图卷积神经网络的人工智能:一种新的图像识别技术》 1. 引言 1.1. 背景介绍 近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像识别领域也取得了显著的进步。传统的图像识别方法主要依赖于特征提取和分类器模型，但这些方法在处理大规模图像时，效果越来越差。图卷积神经网络 (GCN) 的出现为图 ......
TensorFlow11.5 循环神经网络RNN-LSTM、LSTM实战
# LSTM的产生 我们之前在求RNN的loss的时候很容易出现梯度弥散或者梯度爆炸。这个LSTM的出现很大程度上减少了梯度弥散的情况。 、神经网络预测房价数据和可视化|附代码数据
被客户要求撰写关于灰色模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化 由于房价的长期波动性及预测的复杂性，利用传统的方法很难准确预测房 ......
TensorFlow11.4 循环神经网络-梯度弥散与梯度爆炸
RNN并没有我们想象中的那么完美，虽然它的参数会比卷积神经网络少，但是它长时间的Training可能会出现Training非常困难的情况。  要想实现这个结构有两种方案： Simpl ......
TensorFlow11.2 循环神经网络RNN-循环神经网络、RNN-layer实现
# 循环神经网络 Sentiment Analysis（情感分析）  类似于淘宝的好评还是差评，我们比较直 ......
TensorFlow11.1 循环神经网络RNN01-序列表达方法
在自然界中除了位置相关的信息（图片）以外，还用一种存在非常广泛的类型，就是时间轴上的数据，比如说序列信号，语音信号，聊天文字。就是有先后顺序。 对于下面这个： 不如说我们输入有10个句子，每个句子都有4个单词，然后我们怎么把这些句子转化为具体的数值呢。如果一个表示方法能够很好的表示这个单词的特性的话 ......
TensorFlow10.4 卷积神经网络-ResNet与DenseNet及ResNet实战
# 1 ResNet  我们是实验发现在我们堆叠更多的网络结构的时候，我们并不能又一个很好的结果，就是它 ......
深度卷积神经网络（AlexNet）
# 1. AlexNet $2012$ 年，$AlexNet$ 横空出世。使用 $8$ 层卷积神经网络，赢得 $ImageNet\ 2012$ 图像识别挑战赛。 $AlexNet$ 网络结构： 
 # LeNet-5  ▪ Load datasets ▪ Build Network ▪ Train ▪ Test ![im ......
TensorFlow10.2 卷积神经网络-卷积神经网络池化层与采样
▪ Pooling ▪ upsample ▪ ReLU 我们看一下这个Subsampling层就是这个：这一层起到Reduce Dim的作用。 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-2023062322121 ......
【神经网络】基于GAN的生成对抗网络
[toc] 27. 【神经网络】基于GAN的生成对抗网络 随着深度学习的快速发展，神经网络逐渐成为人工智能领域的热点话题。神经网络是一种模仿人脑计算方式的算法，其通过大量数据和复杂的计算模型，能够实现复杂的任务和预测。然而，传统神经网络的训练过程非常耗时费力，需要大量的计算资源和数据支持。因此，基于 ......
【神经网络】基于自注意力机制的深度学习
[toc] 标题：《59. 【神经网络】基于自注意力机制的深度学习》 背景介绍： 近年来，深度学习在人工智能领域取得了长足的进步，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。神经网络作为深度学习的核心组件之一，被广泛应用于各种应用场景中。其中，基于自注意力机制的深度学习技术是近年 ......
深度学习中的循环神经网络”在Transformer中的应用
[toc] 深度学习中的“循环神经网络”在Transformer中的应用 背景介绍 深度学习在人工智能领域的应用已经取得了巨大的成功，尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域。其中Transformer模型是近年来深度学习领域的一项重要研究成果，它是基于自注意力机制的深度神经网络模型，能够有效地提高模型 ......
【神经网络】基于迁移学习的强化学习
[toc] 文章标题：《67. 【神经网络】基于迁移学习的强化学习》 背景介绍： 深度学习是目前人工智能领域最流行的算法之一。神经网络是一种基于人工神经网络的深度学习模型，其基本结构由多层感知器组成，每一层感知器输入一组特征，经过反向传播算法计算得到输出结果。随着训练数据的增加，神经网络不断优化，最 ......
【深度学习】神经网络和优化器的关系
[toc] 20. 【深度学习】神经网络和优化器的关系 随着人工智能和机器学习的快速发展，神经网络已经成为深度学习中最重要的技术之一。神经网络是一种基于人工神经网络的模型，其可以自动地学习和适应复杂的数据分布。然而，神经网络的训练过程需要大量的计算资源和时间，因此需要优化器来加速训练过程。在本文中， ......