为何要进行网站优化及网站优化的通常过程 提到网站优化，能够很多人认为网站优化即是SEO。其实，网站优化能够从狭义和广义两个方面来阐明。狭义的网站优化，即查找引擎优化（SEO），是一种运用查找引擎的查找规矩来进步意图网站在有关查找引擎上的排行的办法；广义的网站优化所思考的要素不仅仅是指SEO，广义的网站优化是对网站进行程序、域名注册查询、内容、版块、规划等多方面的优化调整，也即是网站设计时合适查找
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2024-01-24 22:52:09
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神经网络BP模型一、BP模型概述误差逆传播(Error Back-Propagation)神经网络模型简称为BP(Back-Propagation)网络模型。Pall Werbas博士于1974年在他的博士论文中提出了误差逆传播学习算法。完整提出并被广泛接受误差逆传播学习算法的是以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组。他们在1986年出版“Parallel Distributed
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2023-10-30 22:51:28
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目录摘要：1.RBF神经网络介绍：2.RBF神经网络与BP神经网络的特点：3.PSO-RBF优化流程：4.实际测试及结果分析：4.1 BP神经网络测试结果4.2 RBF神经网络测试结果4.3 PSO-RBF神经网络测试结果5.本文Maltab代码：摘要：本文将粒子群算法（PSO）与径向基神经网络（RBF）相结合，使用PSO优化RBF神经网络的主要参数中心值c, 宽度σ以及连接权值w。然后
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2023-08-10 14:52:00
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【MATLAB】 麻雀算法优化BP神经网络及其应用前言：日前需要设计一种基于麻雀算法改进的神经网络，并将其运用于岩石爆破参数的预测研究之中。关于模型或算法代码存在任何疑问欢迎添加博主微信1178623893交流学习~ 文章目录【MATLAB】 麻雀算法优化BP神经网络及其应用1.经典BP网络2. 算法改进后的SSA_BP主函数目标优化函数 1.经典BP网络clear all,clc,close a
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2023-09-19 21:42:39
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这是本周最后一节课，我们来分析一下卷积在神经网络中如此受用的原因，然后对如何整合这些卷积，如何通过一个标注过的训练集训练卷积神经网络做个简单概括。和只用全连接层相比，卷积层的两个主要优势在于参数共享和稀疏连接，举例说明一下。稀疏交互在传统神经网络中，网络层之间输入与输出的连接关系可以由一个权值参数矩阵来表示，其中每一个单独的参数值都表示了前后层某两个神经元节点之间的交互。对于全连接网络，任意一对输
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2023-11-13 11:41:38
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迄今，人们对神经网络的一大疑虑是，它是难以解释的黑盒。本文则主要从理论上理解为什么神经网络对模式识别、分类效果这么好，其本质是通过一层层仿射变换和非线性变换把原始输入做扭曲和变形，直至可以非常容易被区分不同的类别。实际上，反向传播算法（BP) 其实就是根据训练数据不断地微调这个扭曲的效果。作者 | Christopher Olah大约十年前开始，深度神经网络在计算机视觉等领域取得了突破性
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2023-08-04 13:57:02
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文章目录4.3 神经网络优化算法4.4 神经网络进一步优化4.4.1 学习率的设置4.4.2 过拟合问题4.4.3 滑动平均模型 4.3 神经网络优化算法反向传播算法（BP，back propagation）和梯度下降算法（gradient decent）调整神经网络中参数的取值。 梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值，而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法从而使神经网
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2023-08-26 15:49:06
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fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 神经网络曾经很火，有过一段低迷期，现在因为深度学习的原因继续火起来了。神经网络有很多种：前向传输网络、反向传输网络、递归神经网络、卷积神经网络等。本文介绍基本的反向传输神经网络（Backpropagation 简称BP），主要讲述算法的基本流程和自己在训练BP神经网络的一些经验。 BP神经网络的结构 神经网络就是模拟人的大脑的神经单元的工作方式，
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2023-09-05 19:04:33
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本文是《MATLAB智能算法30个案例分析（第二版）》一书第三章的学习笔记。一、背景介绍BP神经网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中，调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法，即为BP学习算法。BP神经网络是人工神经网络中应用广泛的算法，但依然存在着一些缺陷，例如学习收敛速度太慢、不能保证收敛到全局最小点、网络结构不易确定等。另外，网络结构、初始连接权值和阈值的选择对
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2023-07-24 18:14:09
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神经网络结构优化设计方法与研究1.研究背景BP算法与RBF算法BP全称BackPropagation，也就是误差反向传播算法，它的基本思想是梯度下降法，采用梯度搜索技术，通过链式求导法则，最终使得网络输出和期望输出的误差方差最小，是由学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。径向基函数(Radia
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2024-02-21 20:23:19
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BP神经网络训练算法的分析与比较.pdf～箜 坌 些墼Ana1ysisandCompareofBPNeura1Network’STrainingArithmetic陈明忠Chen Mjngzhong(南京铁道职业技术学院，江苏 南京 210015)(NanjJng InstituteofRailwayTechnology，JiangsuNanjing210015)摘 要 ：BP神经网络被广泛应用于
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2023-08-15 15:48:14
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【废话外传】：终于要讲神经网络了，这个让我踏进机器学习大门，让我读研，改变我人生命运的四个字！话说那么一天，我在乱点百度，看到了这样的内容：看到这么高大上，这么牛逼的定义，怎么能不让我这个技术宅男心向往之？现在入坑之后就是下面的表情：好了好了，玩笑就开到这里，其实我是真的很喜欢这门学科，要不喜欢，老子早考公务员，找事业单位去了，还在这里陪你们牛逼打诨？写博客，吹逼？1神经网络历史（本章来自维基百科
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2024-02-10 19:52:24
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1.BP神经网络 BP神经网络可以分为两个部分，BP和神经网络，BP是 Back Propagation 的简写 ，意思是反向传播。而神经网络，可以说是一类相对复杂的计算网络。 正向传播就是让信息从输入层进入网络，依次经过每一层的计算，得到最终输出层结果的过程。反向传播的信息是误差，也就是输出层的结果与输入信息x对应的真实结果之间的差距。 通过一次正向传播，和一次反向传播，我们就可以将网络的参数更
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2023-07-04 13:06:02
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net的属性如下： .perFromFcn='sse'; % 性能函数，这里设置为‘sse’，即误差平方和 .trainParam.goal=0.1 % 训练目标最小误差，这里设置为0.1.trainParam.epochs=300; % 训练次数，这里设置为300次.trainParam.sh
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2023-07-03 11:04:31
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为什么神经网络层数越多越好？参考资料：https://www.zhihu.com/question/65403482、、https://www.bilibili.com/video/BV1bx411M7Zx一句话回答神经网络层数越多，对输入特征抽象的层次越深，对其理解的准确度相对来说也就越深。神经网络关于层数的原理人工智能的编程相比于传统编程的一个重要特点就在于，我们难以知道其内部到底是如何一步步
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2023-10-30 22:54:12
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在2017年神经信息处理系统大会（NIPS）中的一篇论文里，我和我的团队提出了一个叫做Net-Trim的AI优化框架，其使用逐层凸体系（layer-wise convex scheme）来精简预训练深度神经网络。 深度学习对许多AI应用来说已经成为了最佳选择，它的范围从影像识别到语言翻译。多
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2023-12-08 16:00:43
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粒子群优化BP神经网络初始权值（python实现）网上看了一些资料，但都是用matlab写的，（还要用csdn会员积分下载）自己不太会用matlab，就试着用python写了段小程序实现，数据用的是sklearn中的波士顿房价数据集，神经网络部分是用tensorflow2。（本来想用sklearn，但不知道怎么把网络权值提取出来） 思路挺简单的，就是把BP网络误差作为粒子群优化的目标，每个粒子对应
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2023-10-30 23:09:35
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遗传算法优化BP神经网络分为BP神经网络结构确定、遗传算法优化和 BP神经网络预测3个部分。其中,BP神经网络结构确定部分根据拟合函数输入输出参数个数确定 BP神经网络结构,这样就可以确定遗传算法的优化参数个数，进而确定遗传算法个体的编码长度。因为遗传算法优化的参数是 BP神经网络的初始权值和阈值,只要网络的结构已知，权值和阈值的个数就已知了。种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阈值,个体通
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2023-08-16 17:55:24
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最原始的神经元模型： 改进的神经元模型（该模型为基础模型）：神经元模型：用数学公式表示为： f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。激活函数relu：在tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 relu()数学表达式 relu()数学图像 激活函数sigmoid:在Ten
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2023-10-14 22:44:09
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3.1理论基础3.1.1 BP神经网络概述来源BP神经网络：即back propagation神经网络，名字源于在网络训练的过程当中，调整网络权值的算法是 误差的反向传播（back propagation）的学习算法。地位BP网络是前馈网络的核心部分，是人工神经网络中应用最广泛的算法，但同时也存在着一些缺陷，例如学习收敛速度太慢、不能保证收敛倒全局最小点，网络结构不易确定。另外，网络结构、初始连接
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2023-07-04 11:50:29
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