生成对抗网络（GAN）是一类在无监督学习中使用的神经网络，其有助于解决按文本生成图像、提高图片分辨率、药物匹配、检索特定模式的图片等任务。Statsbot 小组邀请数据科学家 Anton Karazeev 通过日常生活实例深入浅出地介绍 GAN 原理及其应用。 生成对抗网络由 Ian Goodfellow 于
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2024-01-16 15:00:30
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定义GAN（Generative Adversarial Networks ，生成式对抗网络）是一种深度学习模型。顾名思义，模型包含两部分：生成模型（Generative Model，G）判别模型（Discriminative Model，D）在二者的互相博弈学习中产生预期的输出。原始 GAN 理论中，并不要求 G 和 D 都是神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深
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2023-10-10 22:09:56
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造轮子–MLP与EBP的实现 目录造轮子--MLP与EBP的实现引入一、Multi-Layer Perceptron(MLP)表1：编码器的输入输出模式sigmoid函数：二、Error Back-Propagation(EBP)参数解释：三、偏置Bias带有偏置的MLP模型：四、代码测试结果1、未加偏置Bias的MLP系统Test0: MLP without Bias, eta = 1, num
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2024-03-06 16:17:47
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。⛄ 内容介绍采用 DNN 深度神经网络作为模型训练架构，具体如图 3 所示．模型输入将网络训练中的每层输出特征数据分成“小批”样本，对每个“小批”样本结合标准差拟合方法进行批量归一化算法后再输入到神经网络的下一
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2023-08-10 18:15:12
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人工智能学习——神经网络 文章目录人工智能学习——神经网络前言一、神经网络理论知识1.人工神经网络的概念2.神经元的概念3.MP神经元模型4.常见的激活函数5.人工神经网络模型种类6.人工神经网络学习方式、规则，分类二、感知器的介绍1.单层感知器（单层神经网络）2.多层感知器（两层神经网络）三、人工神经网络算法1.常见神经网络算法2.反向传播算法（BP）1.BP算法特点2.BP算法学习过程3.BP
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2023-09-14 16:44:17
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一、人工神经网络关于对神经网络的介绍和应用，请看如下文章 神经网络潜讲 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么二、人工神经网络分类按照连接方式——前向神经网络、反馈(递归)神经网络按照学习方式——有导师学习神经网络、无导师学习神经网络按照实现功能——拟合(回归)神经网络、分类神经网络三、BP神经网络概述1. 特点BP神经网络中 BP 是指 BackPropagation (反向传播)
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2023-10-30 22:54:36
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介绍神经网络算法在机械结构优化中的应用的例子(大家要学习的时候只需要把输入输出变量更改为你自己的数据既可以了，如果看完了还有问题的话可以加我微博“极南师兄”给我留言，与大家共同进步)。把一个结构的8个尺寸参数设计为变量，如上图所示，对应的质量，温差，面积作为输出。用神经网络拟合变量与输出的数学模型，首相必须要有数据来源，这里我用复合中心设计法则构造设计点，根据规则，八个变量将构造出81个设计点。然
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2023-09-07 10:48:35
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BP（back propagation，反向传播）神经网络功能及其MATLAB实现。反向传播指误差函数会由输出端向前反向传播，隐含层借此调整权值来缩小误差。结构图：W为权值，b为阈值。1. 数据输入：数据输入时需先使用传递函数进行变化，变换方法包括阈值（阶跃）函数、分段线性变换、归一化函数（mapminmax）、对数S形变换（l
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2023-08-31 10:07:43
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% 线性神经网络
% 感知器的传输函数只能输出两种可能的值,而线性神经网络的输出可以是任意值
% 线性神经网络采用widow-hoff学习规则,即lms(least mean square)来更新权值和偏置
%% 1.newlind--设计一个线性层
%{
语法格式: net=newlind(P,T,Pi)
P: R×Q矩阵,包含Q个训练输入向量
T: S
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2023-10-08 19:07:53
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目录1.模型压缩定义2.模型压缩必要性及可行性3.模型压缩分类3.1 主流分类3.2 前端和后端4.剪枝4.1 剪枝定义4.2 剪枝分类4.2.1 基于粒度 4.2.2 基于是否结构化4.2.3 基于目标5. 结构化剪枝和非结构化剪枝5.1 非结构化剪枝（移除单个权重或神经元）5.2 结构化剪枝（移除一组规则的的权重，如过滤器剪枝、通道剪枝） 6 
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2023-12-09 15:58:04
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学习视频：【零基础教程】老哥：数学建模算法、编程、写作和获奖指南全流程培训！ 文章目录1. 神经网络Matlab编程讲解1.1 BP神经网络数据处理：数据分析：1.2 RBF神经网络1.3 GRNN神经网络2. 决策树和随机森林3. 随机森林 神经网络的特点是非线性拟合能力超强，如果你的问题非常非线性，而且有足够的数据，可以考虑一下神经网络。 1. 神经网络Matlab编程讲解1.1 BP神经网络
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2023-07-31 23:43:27
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前言最近在自学吴恩达的机器学习，还有学校的数据挖掘课程。课程结课设计要求剖析一个分类器程序，这是我在网上找的一篇文章（ANN神经网络入门——分类问题（MATLAB） ），我这篇主要是要介绍代码其中函数的用法。%读取训练数据
[f1,f2,f3,f4,class] = textread('trainData.txt' , '%f%f%f%f%f',150);
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2023-07-23 21:40:14
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神经网络编程
原创
2022-06-10 01:44:00
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本代码在原链接代码的基础上进行了简化，改成了通用版本，只需设置必要参数（特别是 trainNum 的合理设置对分类结果尤为重要，一般在样本总量的85%左右较为合适，可根据实际需要自行调整）即可正常运行。本代码测试样例的data数据链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1WP6wbK2jTW去掉我FQ6ZuRck05Vg 提取码：s85n %% 该代码为基于
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2023-10-18 10:54:53
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1、怎样用matlab建立bp神经网络net=train(net, p, t);把这句改成net=train(net, p', t');试试，matlab应该默认使用列向量。或者直接使用matlab提供的图形界面取训练，在命令行输入nnstart2、（急）如何用MATLAB建立ANN（人工神经网络模型）？问题描述： 有两个自变量，一个因变量，10个样本（这里就取少一点好了）。用实际问题来表述，假设
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2023-09-13 08:02:46
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前言本章主要参考《MATLAB 神经网络原理与实例精讲 陈明等编著》一、线性神经网络原理一般来说，线性神经网络就是感知器的升级版，但相比于单层感知器，线性神经网络有很多的优点，其对比如下表所示：对比单层感知器（前向传输）线性神经网络传输函数阈值函数线性函数(purelin)输出值1/（0/-1）归一化任意值调整权重和偏置INIT初始化算法LMS(least mean square)算法网络层结构1
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2023-08-07 14:53:57
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近期学习了RNN（循环神经网络），但网上的代码大多都是python编写的，且基本都是用工具箱。于是自己结合网上的代码，用MATLAB进行了编写，大致框架如下，但可能存在问题，希望与读者多交流，后面的激活函数可以选择sigmid/tanh/Ruel. % implementation of RNN
% 以自己编写的函数为例进行计算
clc
clear
close all
%%
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2023-12-17 13:46:51
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基于matlab实现简单的手写字母/数字/汉字程序（神经网络）本篇博客主要参考了《模式识别与智能计算：MATLAB技术实现(第2版)》。如果想深入了解，我会在评论区贴出链接。原理：原理很简单，主要是对于输入的手写样本图片进行切分，切分成5X5的25个小cell。并且对每一个cell进行黑色像素量的计算，将25个cell的像素量以列向量的形式存入结构体的一个类的一列中，完成对一个样本图片的读取。对每
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2023-12-23 23:08:32
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多层神经网络 对于多层神经网络的训练，delta规则是无效的，因为应用delta规则训练必须要误差，但在隐含层中没有定义。输出节点的误差是指标准输出和神经网络输出之间的差别，但训练数据不提供隐藏层的标准输出。 真正的难题在于怎么定义隐藏节点的误差，于是有了反向传播算法。反向传播算法的重要性在于，它提供了一种用于确定隐含节点误差的系统方法。在该算法中，输出误差从输出层逐层后移，直到与输入层相邻的
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2018-09-09 11:25:00
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卷积神经网络 深度神经网络的重要性在于，它开启了通向复杂非线性模型和对知识进行分层处理的系统方法的大门。人们开发了很多提取图像特征的技术：SIFT、HoG、Textons、图像旋转、RIFT、GLOH等。卷积神经网络的特点和优势在于自动提取特征。 卷积层生成特征映射图（feature map）的新图像，其突出了原始图像的独特特征。卷积滤波器矩阵的值时通过训练过程确定的。
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2023-09-04 12:48:12
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