简单来说，预训练模型(pre-trained model)是前人为了解决类似问题所创造出来的模型。你在解决问题的时候，不用从零开始训练一个新模型，可以从在类似问题中训练过的模型入手。比如说，如果你想做一辆自动驾驶汽车，可以花数年时间从零开始构建一个性能优良的图像识别算法，也可以从Google在ImageNet数据集上训练得到的inception model(一个预训练模型)起步，来识别图像。一个预
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2024-01-17 08:01:21
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目前，transformer在NLP和CV领域流行已经是一个不争的事实了。在这样的一个既定事实之上，基于pretrain+fine-tuning的思路去进行工业化应用也似乎达成了一种共识。但是，GNN GNN 领域似乎倒还停留在设计更好的图卷积结构这一层面上。于是，便也渐渐有一些论文开始聚焦于如何将transformer在NLP和CV领域的成功移植在graph上，并凭借于此衍生出一些或将产生一定意
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2024-01-11 23:51:36
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三层结构模拟大脑神经活动 在实际应用中，80%～90%的人工神经网络模型是采用误差反传算法或其变化形式的网络模型。 隐藏层：信息处理过程 输入输出层：just数据的入出 权值概念先知设计一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由指定；神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程时数据的流向，跟训练时的数据流有一定的区别；结构图里的关键不是圆圈（代表“神经元”），而是连接线（
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2023-08-21 09:27:08
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本次目标使用逻辑回归分类器，实现一个线性二分类器。问题的分析data.csv文件形式如下，共80个点，0和1两类。import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
X = np.array(data[[0,1]])
y
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2024-02-19 21:39:40
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工作中需要预测一个过程的时间，就想到了使用BP神经网络来进行预测。简介BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种基于BP算法的人工神经网络，其使用BP算法进行权值与阈值的调整。在20世纪80年代，几位不同的学者分别开发出了用于训练多层感知机的反向传播算法，David Rumelhart和James McClelland提出的反向传播算法是最具影响力的。其包
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2023-06-21 20:25:42
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循环神经网络简介：RNN是一类具有内部环的神经网络，在处理两个不同的独立序列之间，RNN会被重置；注：相比于其他神经网络（例如密集连接网络和卷积神经网络，通常称为前馈网络），其可以携带此前运行的记忆，循环神经网络图示循环神经网络的运行过程图：该过程的计算表达式：1、首先投入到和输入量的计算过程中，并且通过激活函数得到ht； 2、ht作为记忆输出至下一层中，再通过Why得到最终的输出y，该步骤可省略
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2023-10-31 23:07:28
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今天继续分享卷积神经网络，常常用深度学习这个术语来指训练神经网络的过程，有时它指的是特别大规模的神经网络训练。那么神经网络究竟是什么呢？我们先来看一些直观的基础知识。让我们从一个房价预测的例子开始讲起。假设你有一个数据集，它包含了六栋房子的信息。所以，你知道房屋的面积是多少平方英尺或者平方米，并且知道房屋价格。这时，你想要拟合一个根据房屋面积预测房价的函数。如果你对线性回归很熟悉，你可能会说：“好
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2023-11-14 10:02:30
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本文约4300字，建议阅读8分钟今天分享的主题为图神经网络与推荐预训练模型。[ 导读 ] 今天分享的主题为图神经网络与推荐预训练模型。主要包括以下几部分内容：预训练模型目标与核心问题推荐系统场景中的预训练模型预训练模型的服务模式图神经网络预训练案例分享01、预训练模型⽬标与核⼼问题1. 预训练模型的发展历程随着深度学习在各领域的快速发展，我们逐渐发现，基于监督信息的深度学习⽅法对标注样本
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2024-01-10 14:34:40
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【数学建模】（二）：数据处理方法：灰色预测+MATLAB神经网络模型+插值与拟合数据处理方法灰色系统模型神经网络模型MATLAB函数相关介绍网格初始化函数网络训练函数网络泛化函数神经网络的拟合神经网络的分类插值一维插值反距离权重发（IDW） 数据处理方法灰色系统模型原始数据必须等时间间距。处理思路：首先对原始数据进行累加，弱化原始时间序列数据的随机因素，建立微分方程。 最终模型式子。 昂，，不想
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2023-11-09 06:44:21
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实验二：卷积神经网络手写体识别数据准备使用MNIST数字图像训练卷积神经网络数据重塑和标签向量化建立基础卷积模型卷积模型是Conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠，本例中卷积神经网络处理大小为（28，28，1）的输入张量，这正是MNIST图像的格式建立分类卷积模型模型建立与训练设置训练容器优化算法、损失函数、监督矩阵训练模型指定输入、输出，指定迭代次数，指定数据块大小结果测试自主练习改变网
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2023-08-02 17:24:45
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前文：循环神经网络——初学RNN 循环神经网络——RNN的训练算法：BPTT基本步骤前向计算误差项的计算权重梯度的计算RNN的梯度爆炸和消失问题 基本步骤BPTT算法是针对循环层的训练算法，它的基本原理和BP算法是一样的，也包含同样的三个步骤：1.前向计算每个神经元的输出值； 2.反向计算每个神经元的误差项值，它是误差函数E对神经元j的加权输入的偏导数； 3.计算每个权重的梯度。 最后再用随机梯
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2023-12-15 10:42:05
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对神经网络进行训练的目的就是为每个神经元找到最适合它的w和b的值.(w为：每个输入所对应的权值。b为：门槛所谓threshold)反向传播(back propagation)是在这种场景下快速求解∂C/∂w、∂C/∂b的算法，用了这个算法的多层感知机--也就是这篇文章讲的神经网络--也就叫作BP神经网络。神经网络的初始权值和阈值需要归一化0到1之间。因为神经元的传输函数在[
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2023-08-23 18:20:09
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# 项目方案：使用Matlab神经网络进行预测
## 1. 简介
神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的人工智能模型，可以用于进行复杂的数据预测和分类任务。在Matlab中，使用神经网络工具箱可以快速构建、训练和预测神经网络模型。本项目将介绍如何使用Matlab神经网络工具箱进行训练后的数据预测。
## 2. 数据准备
首先，我们需要准备训练神经网络的数据集。这里我们以一个简单的示例数据集
原创
2024-03-01 05:54:29
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一、内容摘要神经网络在序列预测任务中具有广泛的应用，它们能够对各种类型的序列数据进行建模和预测，例如时间序列、趋势分析、自然语言和DNA序列等。在这篇博客中，我们将介绍如何使用神经网络进行简单的序列预测任务，包括数据准备、模型构建、训练和预测等方面。 说明：本文涉及方法均为说明性demo，实际数据应用请使用符合数据特性的模型和方法。二、版本及环境Anaconda做环境控制（与项目本身关系
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2023-08-11 17:03:15
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在看了案例二中的BP神经网络训练及预测代码后，我开始不明白BP神经网络究竟能做什么了。。。 程序最后得到网络的训练过程与使用过程了两码事。比如BP应用在分类，网络的训练是指的给你一些样本，同时告诉你这些样本属于哪一类，然后代入网络训练，使得这个网络具备一定的分类能力，训练完成以后再拿一个未知类别的数据通过网络进行分类。这里的训练过程就是先伪随机生成权值，然后把样本输入进去算出每一层的输出，并最终算
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2023-08-24 16:42:59
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神经网络算法对股票的预测背景在复杂的股票市场环境中，神经网络算法在股票预测中已经得到了广泛使用，这是由于其自身具有较好的学习性能和高度的模拟能力，相对于传统的经济计量学方法，神经网络在金融时间序列预测方面更具优势。 近年来，国内外学者对于在股票市场的神经网络预测问题做了很多的研究工作。Shapiro…将神经网络、遗传算法和粗糙集组合成集成算法对股票市场价格趋势进行综合预测，但是文中没有作对比验证，
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2023-09-16 06:52:15
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长文预警: 共22727字注意：文末附有所有源码的地址建议：收藏后找合适时间阅读。 四、神经网络的预测和输入输出解析 神经网络的预测 预测函数predict()在上一篇的结尾提到了神经网络的预测函数predict()，说道predict调用了forward函数并进行了输出的解析，输出我们看起来比较方便的值。predict()函数和predict_one()函数的区别相信很容易从名字看出来，那就是
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2023-08-22 16:52:00
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目录1.已知知识1.1LSTM1.2.随机行走模型2 问题描述3 代码3.1.数据准备3.2.结果1.已知知识1.1LSTM指长短期记忆人工神经网络。长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的。RNN:Recurrent Neural Network 循环神经网络的计算过程
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2023-08-05 09:20:07
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1、先别着急写代码训练神经网络前，别管代码，先从预处理数据集开始。我们先花几个小时的时间，了解数据的分布并找出其中的规律。
Andrej有一次在整理数据时发现了重复的样本，还有一次发现了图像和标签中的错误。所以先看一眼数据能避免我们走很多弯路。
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2023-07-31 16:44:18
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神经网络构建好，训练不出好的效果怎么办？明明说好的拟合任意函数(一般连续)(为什么？可以参考http://neuralnetworksanddeeplearning.com/)，说好的足够多的数据(https://en.wikipedia.org/wiki/Occam's_razor)，仔细设计的神经网络都可以得到比其他算法更好的准确率和泛化性
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2023-11-08 00:30:54
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