神经
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” ......
2.4类神经网路训练不起来怎么办 (四):损失函数 (Loss) 也可能有影响
# 1. classification 与 regression 的区别 ## 1.1 classification 与 regression 输出的区别 classification中，我们用 one-hot 向量表示不同的类别(一个向量中只有1 个 1 ，其余都为 0，1 在不同的位置代表不同类 ......
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 ......
脑机接口 | 面向步态&神经电生理研究的非人灵长类模型与系统
近期，海南大学生物医学工程学院脑机芯片神经工程团队在Frontiers in Neuroscience期刊上发表了题为《面向步态&神经电生理研究的非人灵长类模型与系统》的学术论文。海南大学生物医学工程学院梁丰研副教授为第一作者，殷明教授为通讯作者。海南大学为第一作者单位和通讯单位。 大脑皮层在运动控 ......
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 ......
2.3类神经网路训练不起来怎么办 (三):自动调整学习速率 (Learning Rate)
# 1. 自适应学习率调整(Adaptive Learning Rate) ## 1.1 为什么需要调整学习率 首先认识一个现象.Training stuck ≠ Small Gradient 训练卡住的原因不一定是因为 gradient 太小,即critical point，也有可能是因为振荡. ......
[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 ......
2.2类神经网路训练不起来怎么办 (二)： 批次 (batch) 与动量 (momentum)
# 1. Batch(批次) > 对抗临界点的两个方法就是batch 和 momentum 将一笔大型资料分若干批次计算 loss 和梯度,从而更新参数.每看完一个epoch就把这笔大型资料打乱(shuffle),然后重新分批次.这样能保证每个epoch中的 batch 资料不同,避免偶然性. > ......
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 ......
2.1类神经网路训练不起来怎么办 (一):局部最小值 (local minima) 与鞍点 (saddle point) - 李宏毅
# 1. When gradient is small 本小节主要讨论优化器造成的训练问题. ## 1.1 Critical Point（临界点） 如果训练过程中经过很多个epoch后,loss还是不下降,那么可能是因为梯度(斜率)接近于 0,导致参数更新的步伐接近于0,所以参数无法进一步更新,lo ......
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 ......
07.类神经网络训练--局部最小值与鞍点
局部最小值于鞍点 训练模型的参数时，随着参数不断地更新，loss函数不会再继续下降，但是仍然对这个loss不满意 ，或者有时候发现一开始model就训练不起来，不论怎么更新参数loss函数都不会掉下去。我们认为在某个地方参数对loss的微分是0，于是梯度下降就失去了作用，这个时候训练就停止了，这个现 ......
神经网络 精灵 正太分布 AI画图 diffusion model 扩散模型
DLAI - Learning Platform Beta https://learn.deeplearning.ai/diffusion-models/lesson/2/intuition 翻译 搜索 复制 ......
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 ......
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 ......
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 ......
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 ......
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 ......
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 ......
ps 2023版本更新？支持M1、神经滤镜，最新版 Photoshop 2023 (ps 2023) for Mac v24.5/24.6beta
Photoshop 2023是一款功能强大、易于操作的图像处理软件，可以帮助用户实现对图像的全方位处理，提高工作效率和图像质量。它拥有丰富的工具和素材、高质量的输出、简单易用的操作界面、对AI和3D的支持以及云端集成等特点... Mac版详情：Photoshop 2023 Photoshop 202 ......
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 ......
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 ......
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 ......
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 ......