再来介绍两种 RNN 变体, 双向和多层, 典型应用在情感分析, 机器翻译
总结RNN 两个变体 (针对梯度消失) LSTM 和 GRU 的特点和应用
时序图是包含时间属性的图数据。在金融交易领域，时间属性是反欺诈、反套现等众多应用场景的重要属性。因此如何对时序图神经网络进行高效的训练和推理成为了非常重要的问题。基于以上问题，本文提出了一种基于高效采样算法的时序图神经网络系统。
什么是数据分析？数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，...
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx项目描述
可以发现一张图片缩小（subsampling）后看，还是可以看出图片的本质。共享参数
神经网络是所有 AI 算法的核心，如今，深度神经网络用于从图像识别和对象检测到
作者｜平安产险视觉计算组编辑丨极市平台 本文为
20世纪80年代更早提出的分词方法大部分是基于词表进行的，称为基于词表分词方法。
【自然语言处理（NLP）】基于LSTM实现谣言检测，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
1 灰狼算法简介1.1 前言灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注，它己被成功地应用到了车间调度、参数优化
在实现网络结构自组织设计的同时, 确定网 络的初始参数, 然后利用二阶梯度学习算法对网络参 数进行修正, 并对网络的结构稳定性给出了证明.
3）t——更改分区类型。（1）p——列出分区表。（2）n——建立新分区。（4）w——写入分区表。
【自然语言处理（NLP）】基于循环神经网络实现情感分类，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
https://www.bilibili.com/video/BV1hp411d7ij/?spm_id_from=333.788.videocard.0subsampleing:子采样flter侦测的patern在图像的左上和左下，对应的数字是大的有多少filter就会得到多少image然后组成特征图，卷积和全连接的关系25个filter每个filter大小是3*
1 内容介绍预测是指在掌握客观对象已知信息的基础上,依照一定的方法与规律对事物的未知信息进行估计与测算.预测时所使用的预测模型多种多样,各种预测模型的预测效果如何,是应用中选择预测模型的重要依据,BP神经网络预测模型,回归预测模型是最为常用的预测模型。为了实现对数据准确的预测,本文提出了基于正余弦算法优化神经网络实现数据回归预测2 仿真代码% INITIALIZE THE NEURAL NETW
1 内容介绍2020 年 12 月 21 日，在国家电网公司召开的学习会上，国家电网公司党组副书记、总经理辛保安表示，随着全国经济的快速恢复，用电量将保持持续的快速发展以及增长，预估 2021 全国社会用电量 7.9 万亿千瓦时，相较于 2020 年增加 6.5%。一
1 内容介绍针对目前PM2.5浓度测量成本高和测量过程繁杂等问题,建立了基于灰狼群智能最优化算法的神经网络预测模型.从非机理模型的角度,结合气象因素和空气污染物对上海市的PM2.5浓度进行预测,并使用平均影响值分析了影响PM2.5浓度的重要因素.使用灰狼群智能算法优化神经网络的过程中,引入了检验样本实时监控训练过程以避免发生"过训练"现象,确保建立的神经网络模型具有较好的泛化能力.实验
根据点来拟合得到函数，存在过拟合现象函数公式中，存在比较小的项，去掉后泛化能力更好，模型大小变小，算起来更快连接的权重小就剪掉，剪掉就是置0掩码生成：先求绝对值，然后告诉他要减掉图50%，得到返回值0.6，就是说小于0.6的都剪掉。...
import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as plt随机生成1000个点
一、tensor的创建初始化一个随机的tensor，数值可能很大，也可能很小 x = tor
主要内容预测知识什么是BP神经网络BP神经网络介绍BP神经网络的推导预备知识感知机感知机是作为神经网络（深度学习） 的起源的算法。 因此， 学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。什么是感知机感知机接收多个输入信号， 输出一个信号。 这里所说的“信号”可以想象成电流或河流那样具备“流动性”的东西。 像电流流过导线， 向前方输送电子一样， 感知机的信号也会形成流， 向前方输送
1 内容介绍一种基于布谷鸟搜索算法优化LSTM的瓦斯浓度预测方法和系统。该方法包括：对获取的煤矿井下瓦斯浓度数据进行处理，得到标准化瓦斯浓度数据；确定预先构建的LSTM预测模型的优化参数组合以及所述LSTM预测模型的准确性评价指标；基于布谷鸟搜索算法，根据所述LSTM预测模型的准确性评价指标和所述LSTM预测模型的优化参数组合，构建CS‑LSTM预测模型；根据所述煤矿井下的瓦斯浓度监测
1、内容简介略514-可以交流、咨询、答疑2、内容说明摘要 : 针对径向基神经函数 (RBF) 网络隐层结构难以确定的问题 , 本文介绍了一种基于神经元特性的 RBF神经网 络自组织设计方法 , 该方法将神经元的激活活性、显著性、相关性相结合设计 BF(ASC–RBF) 神经网络 . 首先利用 神经元的激活活性 , 实现隐含层神经元的自适应增加 , 结合神经元的显著性以及神经元之间的相关性 , 实
在去年的时候，学习了神经网络，实现了手写数字识别
作者kaiyuan写在前面这是NLP傻瓜式教程的第二篇-
译者：张贤， 哈尔滨工程大学，Datawhale原创作者干货长文，建议收藏阅读，收藏等于看完。审稿人：Jepson, Datawhale成员, 毕业于中国科学院，目前在腾讯从事推荐算法工...
论文解读者：北邮 GAMMA Lab 硕士生 楚贯一1 引言最近，越来越多的研究开始将深度学