神经网络

一、MLPClassifier&MLPRegressor参数和方法 参数说明（分类和回归参数一致）： hidden_layer_sizes :例如hidden_layer_sizes=(50, 50)，表示有两层隐藏层，第一层隐藏层有50个神经元，第二层也有50个神经元。activation :激活 ......

循环神经网络 from mxnet import nd x, w_xh = nd.random.normal(shape=(3, 1)), nd.random.normal(shape=(1, 4)) h, w_hh = nd.random.normal(shape=(3, 4)), nd.rand ......

python实现BP神经网络进行预测和误差分析（附源代码） 反向传播算法也称为BP神经网络，是一种带有反馈的神经网络反向学习方法，它可以对神经网络的各层上的各个神经元的各个神经元之间的连接权重进行不断迭代修改，使神经网络将输入数据转换成期望的输出数据 BP神经网络的学习过程由正向传播和反向传播两部分 ......

原文：What Are Transformer Models and How Do They Work? Transformer模型是机器学习中最令人兴奋的新发展之一。它们在论文Attention is All You Need中被介绍。Transformer可以用于写故事、文章、诗歌，回答问题，翻 ......

基础 高斯核 权重归一化是只核中每一个元素的值都除以这个核中所有元素值的总和，我们将进行权重归一化的模板称为平滑模板。 也就是说对核中心的值归一化的时候，如果增大模板则分子不变分母变大，因此核中心的值归一化后变小，这会导致图像中中心像素的权值变小，因此中心像素越容易受到周围像素的影响，核的平滑效果越 ......

以下是一个简单的神经网络算法的代码示例，用于解决二分类问题： 点击查看代码 ``` import numpy as np # 定义激活函数 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # 定义神经网络类 class NeuralNetwork: def _ ......

# 一、torch.nn.Sequential代码栗子 > 官方文档：[Sequential — PyTorch 2.0 documentation](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Sequential.html#sequent ......

主要介绍神经网络线性层的计算，即torch.nn.Linear的原理及应用。并插入一些神经网络的其他层介绍，及调用pytorch中网络模型的方法。 ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32198 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。 多元时间序列建模一直是吸引了来自经济，金融和交通等各个领域的研究人员的主题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 多元时间序列预测的一个基本 ......

### 卷积神经网络整体架构  ### 卷积层涉及参数 ![](https://img2023.cnblogs.c ......

> 本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优。旨在为人工智能学者使用卷积神经网络CNN提供全面的指 ......

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 //使用Googlenet Caffe模型实现图像分类 5 using namespace cv; 6 using namespa ......

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp>//dnn模块类 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 int main ......

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 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。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......

转自网络。  ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1995797/202308 ......

如果一张28*28*1的图像作为输入，那么传统的神经网络输入的是向量，而卷积神经网络输入的是三维矩阵 卷积层作用是特征提取，池化层的作用是压缩特征，注意卷积层的卷积策略是不对图像的最外层的像素进行处理 颜色通道的处理策略 3个颜色通道，每个颜色通道分别做计算，再把每个通道卷积结果相加 卷积的策略 上 ......

# 基本骨架 ## 1.基本介绍 [torch.nn官网](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#) torcn.nn是专门为神经网络设计的模块化接口，可以用来定义和运行神经网络（Container为基本的框架模块）。 ![](https://img2023 ......

本文分享自华为云社区《基于卷积神经网络的MAE自监督方法》，作者： Hint 。 图像自监督预训练算法是近年来的重要研究方向，MAE是其中基于ViT实现的代表性方法，学习到了鲁棒的视觉特征。MAE全称是Masked Autoencoders,是由何凯明提出的自监督预训练方法，借鉴了BERT的预训练任 ......

什么时候要用BP神经网络？ 当样本数量<自变量+1的时候，这个时候我们不太适合用回归 可以用BP神经网络 当因变量有多个时，一般我们做回归都只有一个因变量 当因变量有多个可以考虑用神经网络 神经网络的操作步骤： 一个例题： 导入数据： Y是已知的因变量，这里是辛烷值 X是已知的自变量，这里是吸光度 ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26318 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于长短期记忆 (LSTM) 神经网络的研究报告，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) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类。 要训​​练深度神经网络对序 ......

需要解决的问题： 1、掉入局部最优解的陷阱 2、过拟合（陷入对特定模式的数据进行最优化，无法对未知输入进行正确的预测） 3、梯度消失——使用ReLU作为激励函数 4、学习时间过长 一些解决方案： 1、更换最优化算法 2、批次尺寸最优化 3、对超参数的最优化（神经网络层数、神经元个数、学习系数） 4、 ......

卷积神经网络CNN——常用于图像识别 （1）卷积层 · 卷积——通过对图像进行卷积运算，可以对图像的某个特征进行选择性的增强或减弱 · 图像的局部性——各个像素点与其附近的像素点之间具有强关联——卷积层利用此对图像的特征进行检测 · 图像的张数——RGB就是三个，即通道数，单色图像通道数为1 · 通 ......

0. 什么是LSTM LSTM，全称 Long Short Term Memory (长短期记忆) 是一种特殊的递归神经网络 。这种网络与一般的前馈神经网络不同，LSTM可以利用时间序列对输入进行分析；简而言之，当使用前馈神经网络时，神经网络会认为我们 � 时刻输入的内容与 �+1 时刻输入的内容完 ......

1.算法理论概述 本文将从专业角度详细介绍基于CNN卷积神经网络的图像分割。主要包括以下几个方面：图像分割的基本原理、CNN卷积神经网络的基本结构、训练数据集的准备、网络训练和测试等。 1.1 图像分割的基本原理 图像分割是将一幅图像分割为多个具有独立语义的区域的过程。图像分割可以应用于计算机视觉、 ......

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33380 原文出处：拓端数据部落公众号 随着全球经济的不断发展，污染物的排放和环境污染问题日益严重。解决这一问题的关键在于有效地利用污染物资源，以降低对环境的负面影响。综合利用污染物资源不仅有助于减少所需的原材料消耗，还有助于降低环境排放和废物处 ......