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神经网络

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神经网络与深度学习

# 神经网络与深度学习（邱锡鹏） ## 第一部分 机器学习基础 ### 第1章 绪论 深度学习是机器学习的一个分支，指从有限样例中通过算法总结出一般性的规律，并可以应用到新的未知数据上。 一种可以比较好解决贡献度分配问题的模型是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN ......
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在树莓派上实现numpy的LSTM长短期记忆神经网络做图像分类，加载pytorch的模型参数，推理mnist手写数字识别

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是LSTM识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torchvision import numpy ......
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DHVT：在小数据集上降低VIT与卷积神经网络之间差距，解决从零开始训练的问题

VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。 在空间方面，采用混合结构，将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中，迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。 在信道方面，引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新的 ......
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动手学深度学习P3.1-线性神经网络-线性回归

# 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。 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。 ## 3.1.1 线性回归的基本元素 这一部分主要是各种原理及公式，还是需要直接去阅读全文~ 总结部分要点如下： 1. 线性回归 ......
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在树莓派上实现numpy的conv2d卷积神经网络做图像分类，加载pytorch的模型参数，推理mnist手写数字识别，并使用多进程加速

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是卷积识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from ......
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在树莓派上使用numpy实现简单的神经网络推理，pytorch在服务器或PC上训练好模型保存成numpy格式的数据，推理在树莓派上加载模型

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是mlp识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.optim as opti ......
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神经网络

训练集给出如下数据： 测试集提供其中的部分列： 要求预测以下列的数据： ['Tdewpoint', 'Visibility', 'Windspeed', 'RH_out', 'Press_mm_hg', 'RH_9', 'T_out', 'RH_4'] 使用神经网络进行预测： import pand ......
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使用卷积神经网络实现影评数据的分类

一、实验目的 熟悉循环神经网络在文本分析和分类上的应用 二、实验原理或实验内容 从keras的数据集中加载影评数据，注意需要填充（截断）数据，并转成数组的形式。 构建一个神经网络模型，要求使用词嵌入和循环层，并使用划分好的训练集数据训练模型，使用划分好的测试集的数据验证模型，训练迭代20次。 获取训 ......
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卷积神经网络（CNN）进行特征提取

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。CNN通过卷积层、池化层、全连接层等组成，可以自动地从原始数据中提取特征。 卷积层是CNN的核心组成部分，它通过滑动卷积核对输入数据进行卷积操作，提取出图像的特征。卷积核的大小、步长、填充等参数可以根据任务需求进 ......
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使用 TensorFlow 自动微分和神经网络功能估算线性回归的参数（Estimate parameters for linear regression using automatic differentiation or neural network functions of TensorFlow）

大多数的深度学习框架至少都会具备以下功能： （1）张量运算 （2）自动微分 （3）神经网络及各种神经层 TensorFlow 框架亦是如此。在《深度学习全书 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》—— 洪锦魁主编 清华大学出版社 ISBN 978-7-302-61030-4 这本书第3章 ......
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C++ 手搓 CNN 卷积神经网络

代码请自取 https://github.com/xoslh/CNN-MNIST-CPP- # 1 卷积神经网络-CNN 的基本原理 ​ 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)是一种深度学习算法，特别适用于图像处理和分析。其设计灵感来源于生物学中视觉皮 ......
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m基于GRNN广义回顾神经网络的车牌字符分割和识别算法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 车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是 ......
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使用卷积神经网络实现猫和狗的预测

1、将图片数据分为训练集和验证集，训练集中猫和狗各300张图片，验证集中猫和狗各200张图片。 2、构建一个神经网络模型，并使用划分好的训练集数据训练模型，使用验证集的数据验证模型，训练迭代30次，建议使用生成器。 3、获取训练过程中的训练精度、验证精度，并使用matplotlib来绘制精度变化曲线 ......
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深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算

# 深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算 # 1.计算机视觉与卷积神经网络 ## 1.1计算机视觉综述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目 ......
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CVPR 2023 | 神经网络超体？新国立LV lab提出全新网络克隆技术

前言 神经网络开发到 100% 会发生什么？神经网络的究极形态又是什么？何为网络超体？上述问题的答案可能可以在电影超体（Lucy）中找到。 本文转载自机器之心 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 ......
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MATLAB Elman神经网络数据预测，BP神经网络预测，电力负荷预测模型研究

MATLAB Elman神经网络数据预测，BP神经网络预测，电力负荷预测模型研究负荷预测的核心问题是预测的技术问题，或者说是预测的数学模型。传统的数学模型是用显示的数学表达式加以描述，具有计算量小、速度快的优点，但同时也存在很多的缺陷和局限性，比如不具备自学习、自适应能力、预测系统的鲁棒性没有保障等 ......
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利用卷积神经网络实现人脸识别的应用

​ 利用卷积神经网络实现人脸识别的应用是一个热门的研究领域，它可以在安全、娱乐、医疗等方面发挥重要作用。卷积神经网络是一种深度学习模型，它可以从图像中提取高层次的特征，并通过分类器来判断图像中是否存在人脸，以及人脸属于哪个人。本文介绍了一种基于卷积神经网络的人脸识别的应用方法，主要包括以下几个步骤： ......
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基于CNN卷积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 人工智能的应用中，语音识别在今年来取得显著进步，不管是英文、中文或者其他语种，机器的语音识别准确率在不断上升。其中，语音听写技术的发展最为迅速，目前已广泛在语音输入、语音搜索、语音助手等产品中得到应用并日臻成熟。但是， ......
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搭建PyTorch神经网络进行气温预测

本文基于PyTorch，搭建了神经网络，实现了对气温的预测。 (1)读入数据 features = pd.read_csv('temps.csv')#其中共348条数据，每条数据有9个特征 (2)预处理数据 处理时间数据 # 处理时间数据，方便操作 import datetime # 分别得到年，月 ......
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m基于神经网络预测模型的室内温度调节控制系统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 先简单的介绍一下BP神经网络： 给定一组样本： 输入S层的相应单元，A层各单元的激活值为： MPC方法一个潜在的弱点是优化问题必须能严格地按要求推算，尤其是在非线性系统中。模型预测控制已经广泛地应用于线性MPC问题中， ......
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深度学习—神经网络优化

激活函数 作用：增加非线性因素 Relu激活函数，含GELU softmax激活函数：优势和劣势都无限扩大，每个都是自然数次方 sofrmax和sigmoid的区别： sigmoid激活函数： 每个神经元激活时只看自己激活前的值，不满足各个神经元激活后的输出值相加等于1的性质，个神经元之间是独立的。 ......
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基于遗传算法优化的非线性自抗扰控制永磁同步电机仿真，还有神经网络等等各种方法优化。

基于遗传算法优化的非线性自抗扰控制永磁同步电机仿真，还有神经网络等等各种方法优化。ID:45200679642339047 ......
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【pytorch】土堆pytorch教程学习（六）神经网络的基本骨架——nn.module的使用

torch.nn 是 pytorch 的一个神经网络库(nn 是 neural network 的简称)。 Containers torch.nn 构建神经网络的模型容器(Containers,骨架)有以下六个： Module Sequential ModuleList ModuleDict Par ......
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基于PSO优化BP神经网络PID控制器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 PID控制器（比例-积分-微分控制器），由比例单元 P、积分单元 I 和微分单元 D 组成。通过Kp， Ki和Kd三个参数的设定。PID控制器主要适用于基本线性和动态特性不随时间变化的系统。 PID 控制器的方块图PI ......
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1.李沐课程-零基础多图详解图神经网络

一 前言 图是一个序列 图越深，上层的节点链接的下次节点越多 二 什么是图 1 图是表现一些实体之间的关系 实体：点 关系：边 核心：如何把想要的信息表示为图中的向量，并可以通过数据得到 2 三大类问题 （1）图层面的任务：整个图的识别 （2）顶点层面的任务：点的属性判断 （3）边级别上的任务：边的 ......
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卷积神经网络基础

卷积神经网络是进行图像处理的基础神经网络模型，其包含卷积、池化、激活函数和展平四个主要部分。 卷积是一种基本的信号处理操作，在图像处理中也得到广泛应用，基本原理是将一个输入的图像或信号与一个小的卷积核进行卷积运算，得到一个输出的特征图。如下图选取一个3x3的卷积核，对一个7x7的图像进行卷积操作，那 ......
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基于深度神经网络的图像分类与训练系统（MATLAB GUI版，代码+图文详解）

本博客详细介绍了基于深度神经网络的图像分类与训练系统的MATLAB实现代码，包括GUI界面和数据集，可选择模型进行图片分类，支持一键训练神经网络。首先介绍了基于GoogleNet、ResNet进行图像分类的背景、意义，系统研究现状及相关算法。然后展示了系统的界面演示效果，包括选择图片分类、选择文件夹... ......
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遗传算法优化BP神经网络做回归预测MATLAB程序代码，优化后预测精度高于BP神经网络做预测。

遗传算法优化BP神经网络做回归预测MATLAB程序代码，优化后预测精度高于BP神经网络做预测。数据EXCEL格式，直接运行即可。可以换数据，上手简单。ID:9640632653349351 ......
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GA/PSO–BP遗传/粒子群算法优化BP神经网络matlab代码

GA/PSO–BP遗传/粒子群算法优化BP神经网络matlab代码 PSO–BP神经网络，粒子群算法优化BP神经网络基于遗传算法GA优化BP神经网络，非线性函数拟合基于改进的bp 神经网络时间序列网络等进行电力负荷预测SVM神经网络的数据分类预测，葡萄酒种类识别小波神经网络的时间序列预测，短时交通流 ......
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