1. 什么是GRUGRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一种。和LSTM（Long-Short Term Memory）一样，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。GRU和LSTM在很多情况下实际表现上相差无几，那么为什么我们要使用新人**GRU（2014年提出）而不是相对经受了更多考验的LS
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2023-09-03 14:05:52
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1.算法描述电力工业是当今世界各国经济的重要组成部分，随着世界经济的不断发展，电网的建设和中长期规划和经济发展之间的矛盾变得越来越突出，对电力系统的需求也变得越来越大。在实际的电网建设过程中，合理的中长期的电网规划对整个区域的经济发展起到至关重要的作用。而不合理的规划不仅会增加建设成本，而且会影响整个电网运行的稳定性和可靠性。 介绍了常见的优化算法，包括线性规划，粒子群优化算法以及遗传优化算法，并
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2023-11-29 13:21:11
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最近在忙着写论文，开题答辩也已经顺利的通过了，接下来我打算为读博做打算 –小记 最近在写一篇论文，其中我打算使用遗传算法加上神经网络来优化数据，但是我的数据有点少，于是我就上Mnist数据集上找了一个数据，其实也不是我找的，主要是我找了一个源码。然后我在他的程序上做了修改，这应该不算抄袭吧？ 罪过，罪过。 话不多说上程序 GA.pyfrom numpy import *
class GA:
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2024-01-15 22:04:49
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Matlab遗传算法神经网络泰坦尼克号介绍实验步骤流程图初始化参数初始化种群计算适应度函数选择交叉变异实验结果总代码 介绍数据处理见上篇博文，这里用遗传算法优化神经网络的参数，使其得到更好的训练效果。实验步骤流程图初始化参数%样本数据就是前面问题描述中列出的数据
[x,y]=date_inscet();
randIndex=randperm(size(x,1));%打乱顺序
x=x(randIn
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2023-09-27 09:58:23
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本篇论文提出了一种新的网络结构进行边缘检测，论文这种网络结构称为Holistically-nested network。HED能够实现图像到图像的训练，输入一个图像，输出这个图像的边缘检测图。1.现有的Multi-Scale和Multi-level学习的网络结构 2. (e)图是论文提出的HED网络体系结构，它的主要思想是每一个卷积层后面增加了一个side output layer，每个sid
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2023-09-06 13:49:59
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首先我们来看一下全连接层的缺点：在AlexNet及其之前的大抵上所有的基于神经网络的机器学习算法都要在卷积层之后添加上全连接层来进行特征的向量化，此外出于神经网络黑盒子的考虑，有时设计几个全连接网络还可以提升卷积神经网络的分类性能，一度成为神经网络使用的标配。但是，我们同时也注意到，全连接层有一个非常致命的弱点就是参数量过大，特别是与最后一个卷积层相连的全连接层。一方面增加了Training以及t
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2023-11-29 00:10:46
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以下代码实现了使用TensorFlow搭建神经网络解决MNIST手写体数字识别问题，此神经网络使用了激活函数去线性化，本身为三层全连接结构，带有指数衰减的学习率以及L2正则化损失函数，同时使用滑动平均模型进行优化。import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
INPUT_NOD
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2024-04-19 14:39:50
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作者 | 李秋键 责编 | 寇雪芹引言随着人工智能和大数据的发展，大量实验和数据处理等流程对算法的要求也随之变得越来越高，故综合以及灵活运用不同的算法以实现更高效的算法将会是一个很重要的突破点。传统的优化算法一般都是基于梯度信息,但一般这种方法都是用在约束条件和目标函数可以求导的时候,而且容易陷入局部最优解的循环。但进化算法与之不同，其中最为典型的就是遗传算法，遗传进化算法模拟了自然选择
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2023-11-14 12:26:00
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误差反向传播(BP)神经网络根据反向传播的误差来调节连接权值和阈值，具有很强的非线性模拟能力第一层为输入层，节点数目M由输入向量维数确定；中间层为双隐含层，节点数可选，一般不同层有不同的节点数；最后一层为输出层，节点数目N由输出向量维数确定. 不同层的神经元由权值连接，每个神经元带有一个阈值θ.其中Im为输入层第m个神经元的输入值，θj为第一隐含层第j个神经元阈值，ωjm表示第一隐含层
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2023-08-25 16:41:36
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梯度衰减添加神经网络的隐藏层，模型可以处理更加复杂的分类函数，但是随着网络的层数越深，可能会有梯度衰减等问题使得模型的性能大幅度的下降。那么什么是梯度衰减呢？累乘中一个梯度小于1，那么不断累乘，这个值会越来越小，梯度衰减很大，迅速接近0。在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。其根本原因是sigmoid函数的缺陷。残差神经网络基本思想对于卷积神经网络来说，每一层在通过卷积
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2023-10-09 21:20:35
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神经网络算法是由多个神经元组成的算法网络。每一个神经元的作用是这样的：
输入是多个值，输出是一个值。
其会先将多个输入值线性组合，然后把线性组合得到的值进行非线性的映射（要求映射函数可微，因为在反向传播时需要其可导），如常见的非线性映射函数为Sigmoid函数：神经网络是多层的，每一层有多个神经元，上一层神经元的输出作为下一层每个神经元的一个输入。反向传播算法：输出层的神经元的输出和实际值有一定误
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2018-12-23 00:30:00
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在前面，我们分别使用逻辑回归和 softmax 回归实现了对鸢尾花数据集的分类，逻辑回归能够实现线性二分类的任务，他其实就是最简单的神经网络——感知机。 而softmax回归则实现的是多分类任务，它也可以看做是输出层有多个神经元的单层神经网络。 下面，使用神经网络的思想来实现对鸢尾花数据集的分类，这个程序的实现过程和 softmax 回归几乎是完全一样的。在使用神经网络来解决分类问题时，首先，要设
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2023-09-02 00:00:30
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不同最小网络输入输出维度一致，这样可以首尾衔接。那么就定义一个二分类的最小卷积神经网络这个网络至少要三层才能满足和其他网络不同的情况下还能保持输入输出一致两层卷积一层全连接如下import torchfrom torch import nnclass ModifiedVGG16Model(torch.nn.Module): def __init__(self): ...
原创
2021-04-22 20:29:18
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神经网络模型是深度学习中需要考虑的，学习深度学习方向的朋友对神经网络模型都有一些了解。为增进大家对神经网络模型的认识，本文将对神经网络模型以及神经网络模型的机理结构予以介绍。如果你对神经网络模型具有兴趣，不妨继续往下阅读哦。模拟人类实际神经网络的数学方法问世以来，人们已慢慢习惯了把这种人工神经网络直接称为神经网络。神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景，特别在智能控制中
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2023-07-25 11:31:42
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目录1 神经网络的搭建1.1 通过Sequential构建1.2 利用function API构建1.3 通过model的子类构建2 神经网络的优缺点2.1 优点2.2 缺点3 总结 1 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
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2023-09-25 10:34:04
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神经网络的搭建课分四步完成：准备工作、前向传播、反向传播和循环迭代。 √0.导入模块，生成模拟数据集； import 常量定义 生成数据集 √1.前向传播：定义输入、参数和输出 x= y_= w1= w2=
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2019-05-27 09:45:00
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1.深层神经网络深层神经网络其实就是包含更多的隐藏层神经网络。下图分别列举了逻辑回归、1个隐藏层的神经网络、2个隐藏层的神经网络和5个隐藏层的神经网络它们的模型结构。命名规则上，一般只参考隐藏层个数和输出层。例如，上图中的逻辑回归又叫1 layer NN，1个隐藏层的神经网络叫做2 layer NN，2个隐藏层的神经网络叫做3 layer NN，以此类推。如果是L-layer NN，则包含了L-1
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2023-10-30 23:46:24
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前言卷积神经网络在图像数据的处理中大放异彩。最早发布的卷积神经网络LeNet已经能取得与支持向量机相媲美的结果，深度学习时代又诞生了各种深度网络，特点和适用背景也各不相同。本文按时间顺序介绍几种经典的卷积神经网络模型，内容包括其特点、原理、模型结构及优缺点。一、LeNet发布最早的卷积神经网络之一，它结构简单，只有五层，包括两个卷积层和三个全连接层。该网络在当时的一个主要应用场景是手写数字识别。该
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2023-10-13 00:01:51
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一、前馈神经网络基本模型前馈神经网络是最基本的神经网络，其中的一些基本概念在神经网络的研究中被广泛的使用。一个前馈神经网络可以看做是一个函数 fθ:x→y 其中输入
x∈Rn，输出
y∈Rm，函数的行为通过参数
θ∈Rp 来决定。 构造一个神经网络，需要的各个要素如下：1、神经元模型神经元模型是构建神经网络的基本模块。神经元模型的要素如下：每个神经元的输入为一个向量 x∈Rn，输
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2023-08-08 13:30:42
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目录 目录概述神经元模型与生物学的联系单神经元作为线性分类器常用的激活函数神经网络架构分层组织前馈计算示例神经网络的表示能力设置图层数量及其大小概要引用 概述无需类比大脑的机制我们也能介绍神经网络。本节我们通过线性分类器，通过公式s=Wx
s
=
W
