神经网络

博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 人工神经网络 -- ANN -- Artificial Neural Networks 卷积神经网络 -- CNN -- Recurrent NeConvolutional Neural Networks 递归（循环）神经 ......

CNN(卷积神经网络) ......

在全基因组选择（GS）中，通常使用基因分型数据，这些数据来源于一个组织或个体的DNA。这些数据通常是由高通量测序或基因分型技术得到的。为了将这些数据用作神经网络的输入，我们需要将它们转换为合适的格式。以下是这一过程的详细步骤： 基因分型数据: 通常，基因分型数据表示为二进制或三类变量。例如，对于一个 ......

from pixiv 从全连接层到卷积 现在我们给自己一个任务:用神经网络去识别区分出百万级像素的不同图片 回顾一下以前：我们是通过多层感知机来实现的，当面对一张图片的时候，我们将其看成一个像素点矩阵，然后将其从二维拉直到一维上，再通过MLP进行训练 但是我们这次的任务每张照片具有百万级像素，这意味 ......

图神经网络综述：模型与应用 引言 图是一种数据结构，它对一组对象（节点）及其关系（边）进行建模。近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN 最近已成为一种广泛应用的图分析方法 ......

基于图神经网络的电商购买预测 如何制作自己的图数据 创建一个图，信息如下： from torch_geometric.data import Data x = torch.tensor([[2,1], [5,6], [3,7], [12,0]], dtype=torch.float) y = tor ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31938 最近我们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 ......

import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l batch_size, num_steps = 32, 35 train_iter, vocab = ......

Keras实现简单BP神经网络 BP 神经网络的简单实现 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from keras.models import Sequential #导入模型 from keras.layers.core import Dense #导入常用层 train_x,train_y ......

https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/rnn-concise.html# 86循环神经网络的简洁.py import torch from torch import nn from torch.nn import functional ......

https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/rnn-concise.html API_85.py import collections import re from d2l import torch as d2l import random ......

%matplotlib inline import math import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l batch_size, num_ste ......

8.4.1 无隐状态的神经网络 对于无隐藏装态的神经网络来说，给定一个小批量样本 \(\boldsymbol{X}\in\mathbb{R}^{n\times d}\)，则隐藏层的输出 \(\boldsymbol{H}\in\mathbb{R}^{n\times h}\) 通过下式计算： \[\bo ......

中心化 去相关 数据变化：减去均值，0中心化； 去相关，通过旋转；Scaling：每个维度上的方差都一样； 转换之后： 0均值； 协方差矩阵为单位矩阵 https://blog.csdn.net/seasermy/article/details/50898438 https://blog.sina. ......

#第一步，import import tensorflow as tf #导入模块 from sklearn import datasets #从sklearn中导入数据集 import numpy as np #导入科学计算模块 #import keras from tensorflow impo ......

博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 效果展示 下载数据集（共四个） http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 目录结构 整体流程图 dataloader.py import numpy as np import struct imp ......

https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/sequence.html #%matplotlib inline import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l f ......

代码来自：https://weread.qq.com/web/reader/33f32c90813ab71c6g018fffkd3d322001ad3d9446802347 《python深度学习》 from tensorflow.keras.datasets import mnist from t ......

阅读全文：http://tecdat.cn/?p=8522 最近我们被客户要求撰写关于神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试 在本文中，鉴于银行客户的某些 ......

TensorFlow实现 TensorFlow框架 神经网络训练的过程 准备数据集 定义模型 训练模型 评估模型 使用模型 实现详情 定义模型Dense：指定输入、输出和参数模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(1, input ......

神经网络概述 神经元模型 每个神经元可以被看作是一个处理单元/神经核，主要包括 输入部分：多个输入/树突 处理部分：神经核 输出部分：单个输出/轴突 神经网络是大量神经元相互链接并通过电脉冲来交流的一个网络 神经网络 在线性回归中，我们通过将输入和输出之间的关系建模为线性函数来预测输出。这个线性函数 ......

import math import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage import tensorf ......

神经网络训练时，为什么loss值不稳定，测试集准确率上下浮动？ https://www.zhihu.com/question/600770126/answer/3027268624 神经网络训练时，loss值 不稳定往往是由于以下几个原因： 1. 数据集的噪声和不确定性会导致训练时的随机性 ，从而导 ......

神经网络量化是将神经网络中的参数表示为低精度的数据类型，例如8位整数或浮点数。 好处： 减少存储需求：将参数从 32位 浮点数量化为 8位 整数，可以将存储需求减少为原来的 1/4。 加速计算速度：低精度的数据类型可以在硬件上更快地进行计算。相比于32位浮点数，8位整数的计算速度可以提高数倍，因为低 ......

基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，它在图像识别领域取得了显著的成果。本文旨在探讨基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践。 一、卷积神经网络概述 卷积神经网络是一种深度学习模型，它通过卷积运算对图像进行特征提取，然后使用全连接层进行分类。卷积神经网络 ......

Numpy手撸神经网络实现线性回归 简介 在深度学习理论学习之后，我们常常会直接使用深度学习框架（如PaddlePaddle、PyTorch或TensorFlow）来构建模型，而忽略了底层各种层结构的实现。但对于深度学习的学习者来说，是否能够亲手编写一个简单的模型呢？本文将介绍如何使用NumPy手动 ......

神经网络组成方式 人工组成： 搭建网络，结构可能不合理。 自动生长出神经元： 类似人类成长的过程， ？？约束条件。--》激活程度？？ 生长凋谢的过程 原始形态-》训练100-》测试-》效果不理想 找出性能不足的地方“ 如何计算性能不足-》 公公式 依据是什么”-》生长出神经元 再次进行训练 ......

回归问题 回归是一种是一种监督学习方式，用于预测输入变量和输出变量之间的关系，等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据。 当达到一定预测精度后，就可以用该拟合曲线来代表该自变量与因变量之间的关系，并且可以用他来处理更多的输入。 回归可以分为线性回归和逻辑回归。线性回 ......

summer pocket_久岛鸥 我将会跨越七大洋，将我的爱意带到你的身边 线性回归基本概念 这里的price泛化后就是我们的y，即标签label 这里的area,age泛化后就是我们的X，即特征features 当L（W，b）能够通过直接求导得到W与b,那么我们称之W与b有解析解（因为L（W,b ......

引言 随着科技的发展，我们生活中的各种便利工具日益增加。例如，你有没有想过，当你在超市里看到一个陌生的水果，却不知道它是什么名字时，有一个工具可以帮你识别出来？今天，我要为大家介绍一种基于Python的水果识别系统。这个系统不仅识别准确，还具有友好的用户界面。下面，让我们一起探索这个神奇的系统吧！ ......