1 神经网络简介 目录1 神经网络简介 1.1 人工神经元结构 激活函数 ϕ(⋅ ） &n
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2023-09-20 21:55:49
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1.BP神经网络clear all; clc ;
data=[
-1.17 -0.73 2.2 -0.6 -0.34 -0.4 -1.59 -0.15 0.09 -0.42
-0.16 -0.08 -0.75 -0.46 -0.7 -0.69 0.36 0.07 -0.48 0.26
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2023-06-07 16:33:40
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1、BP神经网络是一种前馈型网络（各神经元接受前一层的输入，并输出给下一层，没有反馈），分为input层，hide层，output层2、BP神经网络的步骤:1）创建一个神经网络：newffa.训练样本：归一化（premnmx ，postmnmx ，tramnmx）b.确定节点数：输出层的节点数可直接获得c.确定各层神经元的激活函数常见的激活函数：purelin:线性/logsig:对数S型/tan
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2023-06-07 15:23:39
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数学建模：神经网络预测参考清风数学建模 由于我对matlab交互app了解不多，有些地方解释可能不对，欢迎批评指正。
原理部分如果需要建立复杂的模型完成预测任务，选用神经网络。 了解简单神经网络的基本原理有利于论文书写以及其他模型(如多用到的RNN以及相应变体LSTM，GRU等等)的快速上手应用。清风数学建模课程在这部分推荐了几个原理学习笔记/视频，我个人觉得还是系统地去看好的网课学习来的扎
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2023-09-17 18:54:20
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2021研究生数学建模D题，BP神经网络和卷积神经网络解题代码（基于pytorch）（需要数据或者有关于代码问题请留言）第二题本题是利用二十个自变量对最后的结果（因变量）做预测，本题我使用BP神经网络解题。先将数据整理好，把二十个变量选出来放入新的excel表，把因变量放在最后一列。下面进行代码解析（代码博主已经跑通）导入包import numpy as np
import pandas as p
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2023-10-13 00:22:18
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深度神经网络（Deep Neural Networks， 简称DNN）是深度学习的基础，是深度学习的一种框架。它是一种具备至少一个隐层的神经网络，与浅层神经网络类似，深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模，但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次，因而提高了模型的能力。以下论文供大家参考学习：1.Universality of Deep Convolutional Neural Networks
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2023-08-14 08:41:05
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文章目录图与网络1 概论2 图与网络的基本概念2.1 无向图2.2 有向图2.3 完全图、二分图2.4 子图2.5 顶点的度2.6 图与网络的数据结构3 应用—最短路问题3.1 两个指定顶点之间的最短路径3.2 两个指定顶点之间最短路问题的数学表达式3.3 每对顶点之间的最短路径4 树4.1 基本概念4.2 应用—连线问题4.2.1 prim 算法构造最小生成树4.2.2 Kruskal 算法构
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2023-10-17 11:05:35
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神经网络的数学基础：1.矩阵线性变换（起到尺度和旋转上的变化，W·x与升降维、放大缩小相关，b与平移相关，与弯曲相关）2.矩阵的秩（秩越低，数据分布越容易被捕捉，相关性大）、低秩近似（保留决定数据分布最主要的模式/方向）3.概率概率分布、似然函数、对数似然函数、最大对数似然4.策略设计：机器学习的目的是获得最小泛化误差无免费午餐定理、奥卡姆剃刀定理5.欠拟合：提高模型复杂度：降低模型复杂度6.频率
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2023-10-13 00:22:11
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评价预测和分类问题可以用到神经网络。卷积神经网络适合大样本的情况，深度学习包括很多种网络，如卷积神经网络，对抗网络等，深度学习大小样本皆可。人工神经网络ANN在机器学习和认知科学领域，人工神经网络 (artificial neural network缩写ANN)，简称神经网络 (neuralnetwork，缩写NN) 或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功
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2023-10-13 19:45:32
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# 数学建模 神经网络预测实现指南
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(理解问题) --> B(数据准备);
B --> C(模型构建);
C --> D(模型训练);
D --> E(模型预测);
E --> F(结果评估);
```
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-02-28 07:07:59
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一、神经网络1、人工神经元神经网络由很多的节点构成，这些节点又叫做人工神经元（或神经元）他的结构如图所示：x1~xn是输入信号wij代表从神经元j到神经元i的连接权值
θ表示一个阈值 ( threshold )，或称为偏置( bias )神经元i的输出与输入的关系表示为：yi=f(neti)yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数或转移函数，net称为净函数。若用X代表输入向量，用W代表权重向量
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2023-06-07 16:31:49
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前言：怀念通宵刷题的日子，困得一批第一题M = 10000; %循环次数
%需要用到的函数
%function E = EMPA(p) 计算弹性模量 p为当前时刻压强
%funtion QA = calcQA(Pnow,rouA,pA) 计算下一时刻A口的流速
%定义好的量,不会参与迭代的量
V = 500 * pi * (10/2) ^ 2;
pA = 160; % MPA 高压油管的压强
t
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2023-06-07 12:19:36
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神经网络算法，其本质其实是一种有向图。从输入层通过节点（神经元）的加权输入到下一层节点，直到输出层。可以参考知乎上的科普版神经网络下面所采用的编程语言是matlab步骤如下所示：1、读取训练数据，并对其进行归一化2、构造期望的输出值3、创建神经网络，并设置训练参数4、基于训练数据对神经网络进行训练5、读取测试数据，并对其进行归一化6、进行仿真7、统计正确的识别率将Iris数据集分为2组，每组各75
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2024-01-07 20:54:24
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神经网络简介人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及功能的一种抽象数学模型。自1943 年美国心理学家W. McCulloch 和数学家W. Pitts 提出形式神经元的抽象数学模型—MP 模型以来，人工神经网络理论技术经过了50 多年曲折的发展。特别是20 世纪80 年代，人工神经网络的研究取得了重大进展，有关的理论和方法已经发展成一门界于物理学、数学、计算机科学
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2023-10-19 11:40:26
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#前言 大家好，华为杯数学建模大赛也快要开始了，因为一部分同学可能是第一次参加数学建模类的比赛，对数学建模比赛了解的可能比较少，或者是因为专业的原因，平时对数学知识接触的不是很多。我本科是读的信息与计算科学（数学专业中的一个），本着分享和巩固知识的心态，会提供一些基础的建模知识供大家参考，其中如有错误还请大家及时指正 ## 神经网络 神经网络其实又名人工神经网络，他是受到人类大脑的信息处理机制的启
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2023-11-03 10:32:13
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The definition of neural network:神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。神经网络的学习过程，就是根据训练数据来调整神经元之间的连接权（connection weight）以及每个功能神经元的阈值，神经网络经过学习后的东西，蕴藏在连接权与阈值中。5.1神经元模型 其最初是模拟的生物神经元。
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2023-10-31 19:59:40
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1 简介一种基于模糊小波神经网络的水质评价预测方法,目的在于解决BP神经网络在进行水质预测时收敛速度较慢,逼近效果差,预测结果不精准的问题,以已知水质分析指标个数为,预测指标个数,模糊规则数构建模糊小波神经网络预测模型,模糊小波神经网络预测模型包括输入层,隶属层,模糊规则层,小波层,输出层和解模糊层;对隶属函数参数,小波层的小波参数进行调整,并定义代价函数,使用以梯度下降法为基础的BP算法进行参数
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2023-06-07 14:10:35
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加粗样式MATLAB 简单神经网络案例学习目标:从学习第一个最简单的神经网络案例开启神经网络学习之路。 本神经网络为感知器网络，常用于点的分类。clear all;
close all; %第一步、第二部为清空环境变量
P=[0 0 1 1;0 1 0 1];%输入向量
T=[0 1 1 1]; %目标向量
net=newp(minmax(P),1,'hardlim
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2023-10-30 23:58:18
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1、什么是神经网络，举例说明神经网络的应用我想这可能是你想要的神经网络吧！ 什么是神经网络： 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而
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2023-09-15 07:59:05
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1 深度学习卷积神经网络案例我们将使用一个循环卷积神经网络对MNIST手写数字数据集进行分类。该数据集包含60,000个训练图像和10,000个测试图像，每个图像的大小为28x28像素。首先，我们需要导入必要的库和数据集：import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
(x_train, y_train),
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2023-08-13 11:04:51
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