## 实现 Stata 神经网络的流程
在实现 Stata 神经网络之前，我们首先需要了解一下整个流程。下面是一个表格展示了实现神经网络的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 构建神经网络模型 |
| 3 | 数据分割 |
| 4 | 训练神经网络模型 |
| 5 | 评估神经网络模型 |
| 6 | 使用神经网络模型进行预测
原创
2023-10-23 08:54:51
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Stacking简述主要的三类集成学习方法为Bagging、Boosting和Stacking。目前，大型的数据挖掘比赛（如Kaggle），排名靠前的基本上都是集成机器学习模型或者深度神经网络。 将训练好的所有基模型对整个训练集进行预测，第个基模型对第i个训练样本的预测值将作为新的训练集中第个样本的第个特征值，最后基于新的训练集进行训练。同理，预测的过程也要先经过所有基模型的预测形成新的测试集，最
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2024-02-14 14:09:04
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一文详解LSTM网络 |2018-05-02 11:39
编者按：长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种时间递归神经网络（RNN），适合被用于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件，经多年实验证实，它通常比RNN和HMM效果更好。那么LSTM的工作原理究竟是什么？为了讲述这个概念，论智搬运了chrisolah的一篇经典文章，希望能给各位读者带来帮助。
目录 1. 人工神经网络简介1.1 基本介绍1.2 在人工神经网络中学习1.3 在经济领域的应用2. 主要架构3. Stata实操：brain命令3.1 基本语法和选项3.2 主要参数说明4. Stata范例4.1 Stata 范例 14.2 Stata 范例 25. 参考资料 1. 人工神经网络简介1.1 基本介绍人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为A
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2023-05-24 13:54:00
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环境介绍语言：Py，版本3.6环境：Anaconda3 (64-bit),编译器：Spyder,Jupyter Notebook等实现功能：使用BP神经网络实现数字识别神经网络搭建的思想一个神经网络的搭建，需要满足三个条件。输入和输出权重（w）和阈值（b）多层感知器的结构神经网络的运作过程如下。确定输入和输出找到一种或多种算法，可以从输入得到输出找到一组已知答案的数据集，用来训练模型，估算w和b
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2023-12-24 11:03:54
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一.认识神经网络1.神经元认知（1）神经元传输步骤步骤1: 树突接触刺激，产生电流步骤2: 判断并传输电流（判断条件： 电流强度）
若电流强度达到阈值，则传输。若电流强度未达到阈值，不传输（2）神经元传输过程 2.转换数学模型步骤1： 传入数据 (x1,x2,x3…xi)步骤2： 对传入数据进行加权求和步骤3： 对求和数据减偏执项步骤4： 输出或传输给其他神经元，yi二.神经网络结构1.误差
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2023-10-11 08:38:53
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小伙伴好，最近想要认真学习一波pytorch，打算通过pytorch去构建一系列的网络模型，包括CNN、LSTM、Transform等，后续都会进行搭建。一个不断学习的小菜鸡，也希望有问题小伙伴能指出。MINST数据集是手写数字的识别，图片尺寸为(28,28,1)，标签为数字的类别。 1、加载数据本文这次主要是对MNIST数据集进行测试。利用pytorch加载数据的方法如下：# 利用da
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2024-01-05 22:48:29
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人工神经网络作为智能算法的一种，一直以来在实践方面取得了一定的成就，比如数字识别、信号处理、数据预测、内容分类等等，但是在理论方面还是缺乏相关的严格数学分析与证明。 至于神经网络的相关算法分析将在以后的文章中介绍，这里先介绍下神经网络的分类原理，不足之处请大家指教，相互进步。 研究中阅读到一些理解 图 1.1 3层前馈人工神经网络拓扑图 其中x1,x2,
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2024-01-26 19:22:04
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今天我们来讲讲线性回归和神经网络的关系。首先说结论，线性回归其实也是个神经网络，其实不光是线性回归，多项式回归，逻辑回归等等也都可以看成是一个神经网络。考虑到大家可能对线性回归或者神经网络的概念有那么点疑惑，这里简单的讲讲什么是线性回归和神经网络。 如图所示，我们可以很轻易的看出来，y轴上的变量正随着x的变大而变大，这似乎是一个趋势，但是我们需要如何去描述这个趋势呢？我们不仅希望我们能
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2023-09-21 06:31:35
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图神经网络前言数据嵌入复杂的情况:缺少对应信息的嵌入层间传递直接传递顶点1近邻信息交互边和点信息的互传输出结果最终的结构： 提示：文章地址：前言 本文先讨论了将边，点嵌入为向量(其中全局元素是假设可与所有点和边相连)以及信息的汇聚。然后讨论在MLP的基础上如何进行层间的传递。在文章末尾提到了一些细节。提
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2023-09-09 07:35:56
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1、神经网络能干什么？神经网络利用现有的数据找出输入与输出之间得权值关系（近似），然后利用这样的权值关系进行仿真，例如输入一组数据仿真出输出结果，当然你的输入要和训练时采用的数据集在一个范畴之内。 例如预报天气： 温度 湿度 气压等作为输入 天气情况作为输出 利用历史得输入输出关系训练出神经网络，然后利用这样的神经网络输入今天的温度 湿度 气压等 得出即将得天气情况 当然这样的例子不够精确，但是神
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2023-08-10 09:54:06
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有关于BP神经网络原理前人之述备矣，这里就暂且略过。从一年前第一次接触机器学习到现在，已经学习很多类似的智能学习算法，无论是遗传算法、群算法、模拟退火算法还是神经网络算法，在有监督的学习算法中，无非就是设计一个标准和进化方式，让结果与标准之间的误差越来越少，直到误差缩小到允许的范围内并收敛，我们谓之学习成功了。BP神经网络也是这样的，在BP神经网络学习的目标就是输出层输出的结果与真实值的差距尽可能
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2023-08-07 13:15:30
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卷积神经网络优化卷积神经网络在减少计算量，加快训练和/或inference的速度，减少存储空间等方面的优化主要有以下几种方案：改进网络结构
ResNet网络中的bottleneck结构就是这种方法的典型例子。bottleneck首先通过1x1的卷积层压缩通道数，然后使用3x3的卷积层计算，最后又用1x1的卷积层恢复到原来的通道数（ResNet中通道数压缩比为4）。这种方法大量减少了参数数量，提高了
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2023-08-15 10:59:09
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我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~from keras.applications.vgg16 import VGG16#直接导入已经训练好的VGG16网络
from keras.preprocessing.image import load_img#load_image作用是载入图片
from keras.preprocessing.image import img_to_array
fro
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2023-11-29 20:53:26
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DNN 以及 CNN 的模型和前向反向传播算法，这些算法都是前向反馈的，模型的输出和模型本身没有关联关系。循环神经网络（Recurrent Neural Network）指一个随着时间的推移，重复发生的结构。它能够实现某种“记忆功能”，是进行时间序列分析时最好的选择。RNN 模型如下： 这个网络在 $t$ 时刻接收到输入 $x_t$ 之后，隐藏层
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2023-06-27 08:22:49
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一、Introduction假如现在我们需要预测明天的天气，我们该怎么做呢？首先我们需要采集前几天的气温、降水、云量等情况，随后对这些数据进行处理。因为是分类预测问题，最简单的数据处理方式是将所有的数据放到一个一维的向量中并投入FNN中。听起来还不错，但是有一个问题是怎么多天的各种天气数据合起来参数太多了，俺们普通人的家伙压根儿跑不起来！ 那么如何简化呢？再次审视该问题，明天
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2023-10-16 22:34:58
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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
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2024-01-05 22:16:09
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一、单层感知机模型（一）模型图（二）目的：搭建万能函数以下激活函数使用位置：隐藏层向输出层，进行输出时1、什么要使用激活函数1、容易进行求导，进行反向传播计算； 2、根据人的需要将输出Y映射到某个空间之中； 3、激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。2、常用激活函数和python实现1、阶跃激活函数：：以0为阀门激活，
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2024-01-15 11:56:09
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目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1 随机剪枝weight3.2 L1范数剪枝bias4. 总结 最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反，已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗，通过减少模型中的参数数量来确定压缩模
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2024-01-08 13:42:57
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概述： 基于 ENVI 平台，利用该平台自带的 Landsat tm5 多光谱遥感图像作为数据源，进行监督分类应用实验，并对其分类结果进行精度比较，结果表明：6 种监督分类方法中最大似然法分类精度较高，且计算时间相对较短，更普遍适合中低分辨率多光谱遥感图像分类工作。根据具体需求，同学们可以选择
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2023-07-17 15:11:41
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