神经网络
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 ......
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 ......
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 ......
基于MFCC特征提取和神经网络的语音信号识别算法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 在语音识别（Speech Recognition）和话者识别（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scale Frequency Cepstral Coeffici ......
神经网络模型种类
神经网络模型种类 一般地，CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等 ......
R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据|附代码数据
library(keras) 生成样本数据集 首先，本教程的样本回归时间序列数据集。 plot( c ) points( a ) points( b ) points( y ) 点击标题查阅往期内容 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 左右滑动查看更多 01 02 ......
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习） ......
R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化|附代码数据
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价，而灰色模型 GM (1,1)和神经网络的结合在一定程度上可以 ......
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” ......
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 ......
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 ......
[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 ......
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 ......
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 ......