该篇论文的由来: 接上一篇VGG当网络层数超过20的时候其训练效果并不会提高的哪去，这篇论文就是在解决这个问题核心观念:深层次表征的信息是很多视觉任务的核心点基于这些问题， 本论文提出了残差学习(Residual learning)作为对应的解决方法 残差函数(residual function) 容易优化 随着深度的提升，准确率提升显著 很好地学习了深度特征表示即通俗理解地高级语义信息摘要翻译
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2023-08-14 11:41:42
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深度神经网络（Deep Neural Networks， 简称DNN）是深度学习的基础，是深度学习的一种框架。它是一种具备至少一个隐层的神经网络，与浅层神经网络类似，深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模，但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次，因而提高了模型的能力。以下论文供大家参考学习：1.Universality of Deep Convolutional Neural Networks
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2023-08-14 08:41:05
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该篇论文的亮点 提出了名为incept的卷积神经网络结构 效果:ILSVRC-2014分类和检测任务巅峰加深和加宽了网络结构 更好地利用了网络结构内的计算资源，计算效率提升显著 基于赫布原则和多尺度观测相比VGG参数量减少12倍思考 如何提高深度神经网络的运行效果: 加深网络(增加层数) 加宽网络(增加一层内的卷积核数)由此带来的副作用:: 数据量不足时容易陷入局部最优解问题(过拟合) 增加了对计
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2023-09-09 08:08:50
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文章目录图与网络1 概论2 图与网络的基本概念2.1 无向图2.2 有向图2.3 完全图、二分图2.4 子图2.5 顶点的度2.6 图与网络的数据结构3 应用—最短路问题3.1 两个指定顶点之间的最短路径3.2 两个指定顶点之间最短路问题的数学表达式3.3 每对顶点之间的最短路径4 树4.1 基本概念4.2 应用—连线问题4.2.1 prim 算法构造最小生成树4.2.2 Kruskal 算法构
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2023-10-17 11:05:35
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1、什么是神经网络，举例说明神经网络的应用我想这可能是你想要的神经网络吧！ 什么是神经网络： 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而
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2023-09-15 07:59:05
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1.BP神经网络clear all; clc ;
data=[
-1.17 -0.73 2.2 -0.6 -0.34 -0.4 -1.59 -0.15 0.09 -0.42
-0.16 -0.08 -0.75 -0.46 -0.7 -0.69 0.36 0.07 -0.48 0.26
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2023-06-07 16:33:40
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目录一、建模步骤二、模型应用(一)提取matlab模型程序对象方式(二) 提取模型的数学表达式三、老饼小故事：本文讲解一个BP神经网络的完整建模流程，具体例子见《一个BP的完整代码实现》。一、建模步骤一般来说建模会有6个必要步骤(1) 数据预处理：数据归一化 (2) 预留检验数据：一般随机选用20%数据留作模型检验，80%数据用于训练( 求解w,b)。 (3) 网络结构设置：设置网络隐层
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2023-06-07 12:37:35
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torch.nn中的nn全称为neural network,意思是神经网络，是torch中构建神经网络的模块。 文章目录一、神经网络基本骨架二、认识卷积操作三、认识最大池化操作四、非线性激活五、线性层及其它层介绍六、简单的神经网络搭建七、简单的认识神经网络中的数值计算八、损失函数与反向传播的应用 一、神经网络基本骨架CNN卷积神经网络基本包含五个层①输入层
主要做什么？数据的预处理
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2023-09-07 15:34:33
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神经网络的搭建接下来我们来构建如下图所示的神经网络模型：tf.Keras中构建模有两种方式，一种是通过Sequential构建，一种是通过Model类构建。前者是按一定的顺序对层进行堆叠，而后者可以用来构建较复杂的网络模型。首先我们介绍下用来构建网络的全连接层：tf.keras.layers.Dense(
units, activation=None, use_bias=True, ker
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2023-06-07 12:33:07
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神经网络结构: 输入层 隐藏层 输出层 两个隐藏层的神经网络MultiLayer Perceptions
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2023-08-11 16:38:39
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1 概述随着电力工业逐步进入市场化,区域配电网短期电力负荷预测在电力行业中地位越来越重要,精准的短期负荷预测方法对电力系统安全稳定的运行至关重要。因此,文章在综合分析实际负荷特征和BP神经网络原理的基础上,提出BP神经网络预测方法。2 运行结果 3 完整Matlab代码实现 %创建训练样本输入集
clc,clear
num=24;%对应24个特征
len=9;%有9行数据
da
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2023-06-06 21:47:49
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近年来，人们对深度学习方法在图上的扩展越来越感兴趣。在多方因素的成功推动下，研究人员借鉴了卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想，定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构，由此一个新的研究热点——“图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）”应运而生。在二月九号结束的AAAI 2021会议上，对于图神经网络研究主题共录用论文29篇，是本次会议论文篇数录入最多的主题。AMin
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2023-10-13 09:01:25
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深度学习经典神经网络:ResNet1. 简介2. Deep Residual Learning 1. 简介 众所周知，自 2012 年 AlexNet 在 ILSVRC 一战成名后，卷积神经网络便一发不可收拾，后续的各类竞赛中各种神经网络都大发异彩，除了更高的准确率之外，它们普遍的特征就是，网络的层级越来越深。这里会产生一个问题，神经网络真的是越深就会越好吗？但是证据表明，情况不是这样的，如果
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2023-11-19 12:04:52
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有哪些深度神经网络模型目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递
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2023-08-03 06:54:54
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一、AlexNet（2012）AlexNet是卷积神经网络架构的起源（尽管可能会有人认为，1998年Yann LeCun发表的论文才是真正的开创性出版物）。这篇名为“基于深度卷积网络ImageNet分类（https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.
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2023-06-07 15:50:43
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、很简单的BP神经网络例题——公路运量预测1.1.题目描述1.2.题目分析1.3.代码分析1.3.1 数据输入1.3.2 归一化1.3.3 构建BP神经网络1.3.4 画图1.3.5 使用网络进行预测1.3.6 神经网络工具箱二、练习题——使用BP神经网络预测美国人口2.1.问题简介2.2实现代码 前言提示：以下本章里
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2023-10-11 15:16:40
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写在前面论文：Z. Zhong, J. Li, Z. Luo and M. Chapman, “Spectral–Spatial Residual Network for Hyperspectral Image Classification: A 3-D Deep Learning Framework,” in IEEE Transactions on Geoscience and Remote
2021研究生数学建模D题，BP神经网络和卷积神经网络解题代码（基于pytorch）（需要数据或者有关于代码问题请留言）第二题本题是利用二十个自变量对最后的结果（因变量）做预测，本题我使用BP神经网络解题。先将数据整理好，把二十个变量选出来放入新的excel表，把因变量放在最后一列。下面进行代码解析（代码博主已经跑通）导入包import numpy as np
import pandas as p
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2023-10-13 00:22:18
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首先，神经网络的实现过程：第一， 准备数据库，提取特征，作为输入为给神经网络（Neural Network，NN）第二， 搭建NN结构，从输入到输出（先搭建计算图，再用会话执行）（NN前向算法--->计算输出）第三， 大量特征数据喂给NN，迭代优化NN参数，直到模型达到要求（NN反向算法--->优化参数训练模型）第四， 使用训
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2023-08-16 15:27:41
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数学建模：神经网络预测参考清风数学建模 由于我对matlab交互app了解不多，有些地方解释可能不对，欢迎批评指正。
原理部分如果需要建立复杂的模型完成预测任务，选用神经网络。 了解简单神经网络的基本原理有利于论文书写以及其他模型(如多用到的RNN以及相应变体LSTM，GRU等等)的快速上手应用。清风数学建模课程在这部分推荐了几个原理学习笔记/视频，我个人觉得还是系统地去看好的网课学习来的扎
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2023-09-17 18:54:20
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