入门GAN对抗训练MNIST数据集GAN简介GAN应用GAN的基本结构GAN的基本原理GAN实践激活函数GAN在MNIST数据集上的体现训练结果模型训练损失折线图 GAN简介生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative
图神经网络GNN学习笔记：图注意力网络GAT图注意力网络简介注意力机制是什么？图注意力层(Graph Attentional Layer)多头图注意力层从GNN到GCN再到GAT参考资料 图注意力网络(Graph Attention Networks， GAT)，处理的是图结构数据。它通过注意力机制（Attention Mechanism）来对邻居节点做聚合操作，实现了对不同邻居权重的自适应分配
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2023-08-07 20:36:11
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光学，结构光，双目视觉，点云处理，点对特征，三维噪点过滤Interview problem：2、SVM1>SVM与神经网络的关系线性SVM的计算部分和一个单层神经网路一样，都是一个矩阵乘积。SVM的关键在于它的Hinge Loss以及maximum margin的想法，其实这个loss也可以应用在神经网络里。对于处理非线性任务时，SVM和神经网络走了两条不同的路：神经网络通过多个隐层+激活函
传统的神经网络比较适合用于欧式空间的数据，如CNN，RNN用于CV和NLP，欧式空间数据的特征是结构很规则，而图神经网络 GNN 可以把神经网络用在图结构 (Graph) 中。图神经网络的种类很多，包括图卷积网络 GCN、图注意力网络 GAT、图自编码器 GAE、图增强学习和图对抗等。 传统对图结构的处理方法：GNN、DeepWalk、node2vecGCN，图卷积神经网络，实际上跟CNN的作用一
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 将遗传算法（GA）与BP神经网络相结合，使用GA优化BP神经网络的主要参数。然后将影响输出响应值的多个特征因素作为GA-BP神经网络模型的输入神经元, 输出响应值作为输出神经元进行预测测试。BP神经网络的网络层包括输入层，隐含层和输出层三个网络层次
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2023-09-18 16:16:46
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BP神经网络衰落
1986年，Geoffrey Hinton和David Rumelhart联合在Nature上发表论文，将BP算法用于神经网络模型，实现了对权重参数的快速计算。1990年，Yann LeCun发表文章，采用BP神经网络实现对手写数字的识别，这可以被视作神经网络的“第一个”重大应用。俄罗斯学者Vladmir Vapnik在1963年提出的支撑向量机（Support Vecto
图注意力神经网络基本原理和代码解读1、 图注意力神经网络(GAT)基本原理1.1、图结构图是计算机中的一种数据结构，图的基本构成单元是顶点 和边。一个图是由多个顶点和多条边所构成的，对于图中的任意两个顶点，如果两个点之间的边是有方向的边，则称为有向图，如果边没有方向，则称为无向图。 在现实生活中，无论是我们的社交网络和目前非常热门的知识图谱，其抽象的结构都是一个图结构。1.2 图注意力神经网络(G
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2023-09-14 13:28:02
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神经网络纯小白入门学习笔记一、概述二、神经网络的例子三、激活函数3.1 sigmoid函数3.2 阶跃函数的实现3.3 阶跃函数的图形3.4 sigmoid函数的实现3.5 sigmoid函数和阶跃函数的比较3.6 ReLU函数四、多维数组的运算4.1 多维数组的概述五、神经网络的设计5.1 神经网络的内积5.2 三层神经网络的实现5.2.1 符号确认5.2.2 各层神经元之间的实现5.2.3
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2023-08-30 16:36:49
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硕士毕业已近三年，除了年龄的增长，没觉得自己的生活有其他方面的变化。曾经梦想毕业之后可以做自己喜欢做的事情，可以改变自己喜欢领域的某个方面，现如今，梦想依然是梦想，个人的激情却在慢慢消退。前几天看CSDN，发现很多人都在利用这个平台分享自己工作上的某些经验，觉得这是个不错的选择，通过文章的分享和交流，一方面有助于自身能力的提升，另一方面，还有可能找到同自己志同道合的朋友，拉近和梦想的距离。废话就不
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2023-08-08 06:56:44
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ANN整理Last Modified: Sep. 9, 151.算法总结 ANN三要素：1)网络拓扑结构，2)传递函数，3)学习算法。1)按结构类型分：层次型，互连型 按流向类型分：前馈型，反馈型2)按函数类型分：阈值型变换函数，非线性变换函数(如Sigmod函数)，分段线性变换函数，概率型变换函数3)按有监督学习分：最小均方差规则(LMS)，相关学习规则，离散感知器规则，连
文章目录前言GAT传播公式多头注意力机制DGL中的GAT实例参考 前言昨天的R-GCN是对GCN的一种改进，因为考虑了关系，那么今天的GAT也是对GCN的一种改进，就算使用注意力机制来确定每个节点更新特征时，邻居节点传来的特征的比例，就相当于使用注意力机制来计算特征权重，而不是GCN简单通过度来计算特征权重。GAT如果知道注意力机制应该会比较快理解GAT，目前注意力机制很常见，LSTM、CNN加
1.算法描述聚类就是按照某个特定标准把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。下面主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM
1、卷积结构 卷积神经网络结构包括：卷积层，降采样层，全链接层。每一层有多个特征图，每个特征图通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，每个特征图有多个神经元。 卷积层：通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。他的核心是一个对于原图片进行一个卷积运算，每一个卷积运算对应一
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2023-07-04 14:51:34
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GANs生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs） 是一种用于捕获训练数据的**分布（distribution）**的神经网络。通过学习到的分布，可以创造新的数据。GAN由两个部分组成：生成器（generator）：用表示，输入是（一般为正态分布采样的）随机噪声，输出是和训练数据等大的“fake”数据；判别器（discriminator）：用表示，用
目录一、引言二、新冠肺炎模型构建三、遗传算法反向传播( GA-BP) 神经网络设计3.1 GA-BP 神经网络构建3.2 BP神经网络训练3.3 基于遗传算法的新冠感染人数峰值预测四、结论五、Matlab代码获取 一、引言针对新冠肺炎疫情发展模型的预测问题，提出了一种基于改进遗传算法误差反向传播(Genetic Algorithms Back Propagation, GA-BP)神经网络算法。
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2023-09-29 17:10:23
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目录1.VGG网络简介一.VGG概述 二.VGG结构简介2.VGG的优点3.VGG亮点所在计算量感受野1.VGG网络简介一.VGG概述VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型，该模型在2014ImageNet图像分类与定位挑战赛 ILSVRC-2014中取得在分类任务第二，定位任务第一的优异成绩。VGGNet突出的贡献是证明了很小的卷积，通
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2023-08-18 15:39:52
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目前深度学习和神经网络算法最典型的有两个应用实例，一个是图像识别，一个是语音识别。上一篇文章讲到图形识别的卷积神经网络（CNN）就广泛应用在了图像别方面，而这篇文章就来讲另一个广泛应用于语音识别的算法循环神经网络（RNN）。如果说CNN通过滤波器识别出图片中空间像素的关系，那么RNN就能够在时间序列的数据中找到规律，从而预测未来。所以RNN与CNN最大的不同就是， RNN的神经元输入的不仅是要有当
matlab怎么利用神经网络做预测谷歌人工智能写作项目：小发猫如何利用matlab进行神经网络预测matlab带有神经网络工具箱，可直接调用，建议找本书看看，或者MATLAB论坛找例子常见的神经网络结构。核心调用语句如下：%数据输入%选连样本输入输出数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(o
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2023-10-31 21:48:32
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人工神经网络及BP算法的理解及如何利用神经网络挑瓜一. 人工神经网络的理解：二. BP算法的理解：三. 5.13公式的推导：四. 模板代码： 一. 人工神经网络的理解：在开始看到人工神经网络时，自以为是很厉害的东西，但随着了解的深入，发现其实也就是那点东西，说白了就是套模板的事。这里要和生物神经网络做区分，虽然人工神经网络也叫神经网络，但其复杂度远不如生物的神经网络，这里是通过代码进行模拟，即并
论文结构摘要GAT结构图注意层结构 摘要我们提出了图注意力网络（GAT），是在图结构化数据上运行的新型神经网络体系结构，利用蒙版的自我注意层来解决基于图卷积或其近似的现有方法的缺点。通过堆叠节点能够参与其邻域特征的图层，我们（隐式）启用了对邻域中不同节点的不同权重的指定，而无需进行任何昂贵的矩阵运算（如反演）或依赖于了解图前期结构。通过这种方式，我们可以同时解决基于频谱的图神经网络的几个关键挑战
