神经

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 ......

反向传播 训练数据与测试数据 损失函数 常用：平方和误差、交叉熵误差 平方和误差 适用于计算连续数值的情况 def square_sum(y,t): return 1.0/2.0*np.sum(np.square(y-t)) 交叉熵误差 学习速度很快，偏差容易被迅速消除 def (y,t): ret ......

反向传播的实现--回归 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt input_data = np.arange(0,np.pi*2,0.1) correct_data = np.sin(input_da ......

神经网络 权重w 偏置b 激励函数 f = Σxw + b 上层网络→下层网络 m*n矩阵代表权重矩阵；偏置的数量和下层网络的神经元数量一致，为n； u = np.dot(x,w) + b 一般来说，输出层的神经元数量n个，则用n阶形式的独热编码格式数据来表示 几种激励函数： 1、阶跃函数 阶梯型函 ......

多个神经元的实现——回归问题： %matplotlib inline #IPython的魔法函数，可以在IPython编译器里直接使用，作用是内嵌画图，省略掉plt.show()这一步，直接显示图像 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ......

大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 叶酸作为一种必需B族维生素，是一种具有重要生物学功能（包括DNA甲基化调控）的甲基供体。正常的神经发育和生理对细胞叶酸水平很敏感，而叶酸缺乏或过量都可能导致神经系统疾病。最近已有研究表明叶酸与哺乳动物线粒体中tRNA m5C修饰和翻译有 ......

1.选择合适的模型架构 总结：当开始一个新的工程时，试着复用已经有效果的模型 1）首先，选择一个已经被广泛使用和建立起来的模型架构来先让其正常工作。可以在以后再建立一个定制化的模型。 2）模型架构一般都具有多种超参数，这些超参数决定了模型的尺寸和其他一些细节（如，层数，层 宽，激活函数的类型），因此 ......

Exploiting Group Information for Personalized Recommendation with Graph Neural Networks论文分析初步 # 论文分析 **推荐系统的关键问题是如何对用户偏好进行建模。**已有工作大多利用用户历史数据学习用户偏好，但面 ......

[TOC] > 使用onnx工具能可视化的展示神经网络的结构，便于理解和学习。 ### 1.pip install onnx ### 2.根据以下脚本把.pt文件转换成.onnx文件 ``` python """Exports a YOLOv5 *.pt model to ONNX and Torc ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l net = nn.Sequential( # (224-11+1+2)/4=54 nn.Conv2d(1,96,kernel_size=11,stride=4,padding ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class Reshape(torch.nn.Module): def forward(self,x): # 批量大小默认，输出通道为1 return x.view(-1,1 ......

0. 前言 人工智能可以归结于一句话：针对特定的任务，找出合适的数学表达式，然后一直优化表达式，直到这个表达式可以用来预测未来。 针对特定的任务： 首先我们需要知道的是，人工智能其实就是为了让计算机看起来像人一样智能，为什么这么说呢？举一个人工智能的例子： 我们人看到一个动物的图片，就可以立刻知道这 ......

LeNet: # LeNet import d2lzh as d2l import mxnet as mx from mxnet import autograd, gluon, init, nd from mxnet.gluon import loss as gloss, nn import tim ......

全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=27042 最近我们被客户要求撰写关于新冠疫情的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，该数据根据世界各国提供的新病例数据提供。 获取时间序列数据 df=pd.read_csv("C://global.csv") 探索数据 此表中的数据以 ......

卷积神经网络(LeNet) 卷积神经网络(LeNet) ......

二维卷积层: from mxnet import autograd, nd from mxnet.gluon import nn # 定义函数corr2d，用于实现二维卷积操作 def corr2d(x, k): # 获取卷积核的高度和宽度 h, w = k.shape # 初始化输出y，其形状为( ......

# 卷积神经网络 假设一张图片由28x28个像素块构成，每个像素块有一个值，称为灰度值，取值范围是0-255。而在深度学习中，我们用一个28x28的矩阵来存储图片信息，将0-255的灰度值转换为0-1之间的值。0代表全白，1代表全黑。图片存储的时候以0-255灰度值存储，而我们将图片载入到网络中时， ......

LeNet，它是最早发布的卷积神经网络之一，因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。 这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究员Yann LeCun在1989年提出的（并以其命名），目的是识别图像中的手写数字。 总体来看，LeNet由两个部分组成： 卷积编码器：由两个卷积层组成; 全连接层密集块 ......

# Neural Networks > 神经网络：一种计算模型，由大量的节点(或神经元)直接相互关联而构成。每个节点(除输入节点外)代表一种特定的输出函数(或者认为是运算),称为激励函数；每两个节点的连接都代表该信号在传输中所占的比重(即认为该信号对该节点的影响程度) > > 神经网络三要素：模型、 ......

1.算法理论概述 人脸识别是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，其目的是识别不同人的面部特征以实现自动身份识别。随着深度学习神经网络的发展，基于深度学习神经网络的人脸识别算法已经成为了当前最先进的人脸识别技术之一。本文将详细介绍基于AlexNet深度学习神经网络的人脸识别算法的实现步骤和数学公式。 ......

例如，循环神经网络在实践中一个常见问题是数值不稳定性。 尽管我们已经应用了梯度裁剪等技巧来缓解这个问题， 但是仍需要通过设计更复杂的序列模型来进一步处理它。 具体来说，我们将引入两个广泛使用的网络， 即门控循环单元（gated recurrent units，GRU）和 长短期记忆网络（long s ......

最基本的简单神经网络有三种构建方式： from torch import nn # 第1种构建方法，最灵活 class Network(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # Inputs to hidden layer linear ......

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26562 最近我们被客户要求撰写关于循环神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。 该项目包括： 将时间序列数据转换为分类问题。 使用 TensorFlow ......

[TOC] > 本文根据传入的用户对电影的评分以及电影的类型数据，首先电影和用户作为图的点，根据电影的类型作为电影的特征，用户则通过embedding映射成向量作为特征，用户对电影的评分作为边，再通过torch_geometric把单向边转换为双向边，也就是异构图（点的类型多种，边的类型多种）。最后 ......

## Shallow CNN 从最简单的卷积神经网络（CNN）开始。卷积神经网络是神经网络的一种（子集），其结构主要包括以卷积层、池化层为主的特征提取部分和全连接层为主的分类部分。 - 卷积层使用卷积核对输入进行卷积操作。卷积操作的目的是对图像进行扫描以找到最接近卷积核所代表的特征。其输出称为特征图 ......