1.什么是神经网络 拟合函数是最简单的神经网络 这就是一个最小的神经元这是一个较为复杂的神经网络神经网络非常擅长于从X到Y映射函数2.用神经网络监督学习具体的例子：翻译软件中输入英文直接得到中文；无人驾驶技术中输入道路前方的图像直接得到各个车辆的位置；等等；接下来正式进入深度学习的基础学习对于二元分类问题来讲，给定一个输入特征向量 X ，它可能对应一张图片，你想识别这张图片识别
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2023-09-27 13:27:25
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前言 本篇博客主要以神经网络拟合数据这个简单例子讲起，然后介绍网络的保存与读取，以及快速新建网络的方法。一、神经网络对数据进行拟合import torch
from matplotlib import pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
# 自定义一个Net类，继承于torch.nn.Module类
# 这个神经网络的设计是只有一层隐含层
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2023-08-14 08:35:56
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1 神经网络功能：曲线拟合 结构： 图1.0 神经网络结构
解析： (1) 结构：输入层，隐藏层，输出层； (2) 输入层：1（单输入），输出层：1（单输出），隐藏层：10（10个神经元）； (3) 维度序号结构维度1input[1,1]2weight_1[1, 10]3biase_1[1, 10]4weight_2[10, 1]5biase_2[1, 1]注： 依据公式：2 源码(绘图部
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2023-09-13 11:27:58
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tensorflow所构建的体系是清楚明了的，所以我们只需要在其提供的默认图上添加各种op，然后执行相应的op即可下面的这个例子将从拟合一维函数的角度对tensorflow编程进行一个简单的介绍1.编程思路在区间[-5, 5]内随机生成若干个点，作为函数的自变量采样点序列x，然后手动生成这个自变量序列所对应的函数值序列y，这个序列要加上噪声。# 首先生成x坐标数据
x = np.float32(n
一、背景 之前做过一个项目是需要将位图转换成矢量图，其中一个很重要的步骤，就是需要用贝塞尔曲线拟合一些散列点。了解贝塞尔曲线的同学都知道，如果贝塞尔曲线的控制点都明确的情况下，想算出来线上的点是很容易的，直接套公式就可以把点的坐标算出来。但是如果这个过程反过来，给你一些点的坐标，求出贝塞尔曲线的控制点，是很困难的。 &
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2023-08-11 16:27:44
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[实验目的] 本实验要求掌握前向型神经网络的基本工作原理及利用反向传播确定权系数的方法，并能设计相应的BP神经网络，实现对非线性函数的逼近与拟合，并分析影响函数拟合效果的相关因素。[实验要求]在规定期限独立完成实验内容编程语言用C语言或MATLAB实现[实验内容] &nb
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2023-08-17 22:28:54
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在学习深度学习时，常常有人会问到这样一个问题：Dropout技术为什么能防止过拟合？当然，简单的回答是：防止参数过分依赖训练数据，增加参数对数据集的泛化能力。Overfitting 也被称为过度学习，过度拟合。 它是机器学习中常见的问题。 举个Classification（分类）的例子。过拟合图中黑色曲线是正常模型，绿色曲线就是overfitting模型。尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据，
前言本文介绍利用matlab的人工神经网络App进行简单的训练和拟合对于我们来说，这是一个黑箱子，具体原理无需知晓，只要知道需要输入什么，能够得到什么就行了。需要输入数据：input和target，这是两个矩阵能够得到：input和target之间的函数关系。有了这个映射关系，就能用任意输入数据来预测输出数据。例如通过地理位置、时间、城市教育水平等等数据，来预测房价房价和（地理位置、时间、城市教育
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2023-07-27 20:17:11
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1 为什么需要Dropout在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。过拟合是很多机器学习的通病。如果模型过拟合，那么得到的模型几乎不能用。为了解决过拟合问题，一般会采用模型集成的方法，即训
在训练数据不够多，网络结构很复杂，或者overtraining时，可能会产生过拟合问题。一般我们会将整个数据集分为训练集training data、validation data，testing data。这个validation data是什么？它其实就是用来避免过拟合的，在训练过程中，我们通常用它来确定一些超参数（比如根据validation data上的accuracy来确定提前终止的epo
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2023-07-06 10:48:58
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看到下面这个一阶微分方程了吗？求 y 的通解。你有 30 秒的时间，用什么办法都可以，借助 Mathematica，MATLAB 或者 Maple 这样的计算工具都行，写代码的时间不算在内，只计入计算时间。……………正确答案是：答对了吗？如果没有也不要难过，这个方程非常难解，即使是 MATLAB 和 Mathematica 这样强大的数学运算软件在 30 秒之内也解不出来。不过，Facebook
先说下一般对原始数据的划分为什么分为训练集、验证集、测试集三个部分？train data的作用是训练模型，validation data的作用是对模型的超参数进行调节，为什么不直接在test data上对参数进行调节？因为如果在test data上来调节参数，那么随着训练的进行，我们的网络实际上就是在一点一点地向我们的test data过度拟合，导致最后得到的test data的指标参考
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2023-07-31 00:46:34
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一、TensorFlow2TensorFlow的张量与数据流图：一维张量如向量，二维张量如矩阵，以此类推。TensorFlow的数据流图如下。 &nb
基于BP神经网络的函数拟合算法研究[摘要Artificial Neural Network，ANN)是智能领域的研究热点，目前已经成功地应用到信号处理、模式识别、机器控制、专家系统等领域中。在神经网络技术中，BP神经网络因具有结构、学习算法简单等特点，近年来得到广泛的关注，相关技术已经在预测、分类等领域中实现产业化。本文针对经典的函数拟合问题，以BP神经网络为工具，力求分析BP神经网络隐含层神经元
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2023-08-24 20:32:15
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一、简介及打开方式 cftool工具箱可以将数据点拟合成曲线或曲面并直观显示出图像。能实现多种类型的线性、非线性曲线/面拟合。 有两种方式打开cftool：(1)在命令行窗口输入"cftool"并回车；(2)在MATLAB的"APP"选项栏中找到"Curve Fitting"程序打开即可。二、使用方法1、数据导入 界面左
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2023-08-18 22:52:42
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# 曲线拟合与神经网络
在机器学习领域中，曲线拟合是一种常见的任务，其目标是找到一个函数来逼近给定数据点的曲线。在过去，人们使用传统的数学方法来拟合曲线，如多项式回归和样条插值。然而，这些方法往往需要手动选择合适的函数形式和参数，而且对于复杂的非线性关系，很难找到一个准确的拟合。
神经网络是一种强大的机器学习模型，可以用于曲线拟合任务。与传统方法不同，神经网络可以自动学习输入和输出之间的复杂映
原创
2023-07-25 15:18:55
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BP神经网络的非线性曲线拟合和预测（未完）曲线拟合常用到polyfit(多项式拟合函数)、lsqcurvefit(非线性拟合函数)、BP神经网络 其中lsqcurvefit需要特定的函数表达式而BP神经网络不要 曲线拟合有个好用的软件 1stopt1.简单实例根据已知工资数值来预测工资走向P=[566 632 745 755 769 789 985 1110 1313 1428 1782 1
MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令。曲线拟合就是计算出两组数据之间的一种函数关系，由此可描绘其变化曲线及估计非采集数据对应的变量信息。 1.线性拟合函数：regress() 调用格式： b = regress(y,X) [
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2023-10-25 15:20:49
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every blog every motto: There’s only one corner of the universe you can be sure of improving, and that’s your own self.0. 前言记录两种方式拟合非线性函数及其预测神经网络对于非训练区间不能很好的进行预测，暂时未解决。1. 正文问题： 拟合函数 y = 2.1 机器学习（多项式拟合
激活函数引用首先，单个神经元是长这样的： 也就是，当A=σ(Z)=Z时，不使用激活函数的话，那么，单个神经网络，输出只能是A = ΣWX + b1. 从训练数据来理解。假如我们的神经网络，仅仅是一个单细胞的神经元联想我们的样本，例如在做图片识别的时候，通常来说，训练数据：x1，x2，x3，是某动物的概率。（例如：有毛发：1，有獠牙：1，毛色R：255，毛色G：109，毛色B：100，是豹
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2023-10-13 09:56:13
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