一、卷积神经网络的应用场景 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, ConvNets or CNNs)是一种在图像识别与分类领域被证明特别有效的神经网络。 卷积网络已经成功地识别人脸、物体、交通标志，应用在机器人和无人车
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2023-10-11 15:13:41
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Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南——第十三章总结_卷积神经网络视觉皮层的结构卷积层卷积核/过滤器叠加的多个特征映射TensorFlow 实现内存需求池化层CNN 架构TensorFlow 卷积操作 在本章中，我们将介绍 CNN 的来源，构建它们模块的外观以及如何使用 TensorFlow 实现它们。然后我们将介绍一些最好的 CNN 架构。参考 地址 视觉皮层的结构Da
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2023-10-15 23:57:34
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卷积神经网络1 卷积2 卷积神经网络基本原理2.1 卷积层2.2 激活函数2.3 池化层2.4 全连接层2.5 输出层2.6 卷积神经网络的训练3 经典卷积神经网络3.1 LeNet-53.2 AlexNet3.3 VGGNet3.4 Inception Net3.5 ResNet3.6 DenseNet4 主要应用参考资料 卷积神经网络是指哪些至少在一层中使用卷积运算代替一般的矩阵乘法运算的
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2023-09-04 15:12:22
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该实现为《数据挖掘》课程的一次作业。数据在http://www.kaggle.com/网站上，所以数据为CSV格式。但BP神经网络算法为最一般的实现，所以有参考价值。close all %关闭打开的文件
clear %清除内存中的数据
echo on %显示执行的每一条命令
clc %清除命令行窗口
pause %敲任意键开始
%定义训练样本
%P为
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2023-08-07 22:00:49
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BP神经网络实战前段时间看了BP神经网络，并进行回归预测，下面从三种方法进行阐述。方法一、直接使用波斯顿房价预测案例进行简单修改，话不多说，源码如下：（代码备注很清晰，一看既懂）#读取数据
from sklearn.metrics import mean_squared_error #均方误差
from sklearn.metrics import mean_absolute_error #平方绝
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2023-08-04 14:29:07
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分三步：本地读取鸢尾花数据集搭建神经网络优化本地读取鸢尾花数据集读取本地数据集的两种方法读取本地数据集有两种方法：（1）利用pandas中的函数读取，并处理成神经网络需要的数据结构pd.read_csv('文件名', header=第几行作为表头, sep='分割符号')（2）利用open函数打开txt文件，并处理成神经网络需要的数据结构open('文件名', 'r')
数据集 iris.t
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2024-02-26 07:08:05
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我们在评价一个卷积神经网络模型性能好坏时，通常会用AP，mAP来判断分类准确性，针对速度方面经常使用ms(毫秒)，或者FPS(表示每秒处理多少张图像，或者说处理一张图像用多少秒)。在看一些代码的时候，常常会看到是直接用python中的time函数来计算，比如下面代码：time1 = time.time()
output = model(image)
time2 = time.time()
tota
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2023-11-10 10:21:41
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一、卷积神经网络CNN 最经典卷积神经网络有三层：Convolution LayerPooling Layer（Subsampling）上采样Fully Connected Layer卷积的计算：红框框里与蓝色矩阵filter做矩阵乘法，即：（2*1+5*0+5*1）+（2*2+3*1+4*3）+（4*1+3*1+1*2）= 35之后红色框框往后移一列，继续上述计算卷积神经计算完成得到的
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2023-11-13 09:22:19
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在前面，我们使用了单层神经网络实现了对鸢尾花数据集的分类， 下面，将使用多层神经网络来实现对鸢尾花数据集的分类。第一层是输入层到隐含层，相应的权值矩阵为 W1 ， 隐含层中的阈值是 B1 ，隐含层的输出是： 假设增加的隐含层中有 16 个神经元（结点），那么 B1 的形状就是 （16，），因为输入层中有四个结点，因此， W1 的形状是 （4，16），第二层是隐含层到输出层， 从隐含层到输出层的权值
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2023-09-04 14:33:09
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目录 目录文章说明光流原理神经光流网络结构介绍1 收缩部分网络结构flownetsimple结构flownetcorr结构2 放大部分网络结构训练数据集1 flying chairs数据集实验与结果分析Flownetsimple与Flownetcorr对比 1 文章说明这周学习了一篇文章，文章的名字叫做FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutiona
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2024-02-19 11:22:18
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目录1、应用领域2、卷积的特征值计算方法3、步长&填充 大小 与输入输出大小的关系4、池化层的作用5、整体网络架构1、应用领域卷积神经网络为图像而生，但应用不限于图像。在图像处理任务上，卷积神经网络可以用来识别位移、缩放及物体形态扭曲的二维图形。一方面，由于其网络模型中的特征是通过训练数据集进行图像特征学习，从而避免了显式地特征抽取；另一方面，由于图像上同一特征映射面上的神经元权值相同，所
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2024-04-09 21:04:17
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卷积神经网络 文章目录卷积神经网络1.MNIST 数据集分类2.CIFAR10数据分类3.使用 VGG16 对 CIFAR10 分类 1.MNIST 数据集分类构建简单的CNN对 mnist 数据集进行分类。同时，还会在实验中学习池化与卷积操作的基本作用。 深度卷积神经网络中，有如下特性很多层: compositionality卷积: locality + stationarity of imag
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2024-01-12 06:19:50
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怎么用spss神经网络来分类数据。用spss神经网络分类数据方法如下：神经网络算法能够通过大量的历史数据，逐步建立和完善输入变量到输出结果之间的发展路径，也就是神经网络，在这个神经网络中，每条神经的建立以及神经的粗细（权重）都是经过大量历史数据训练得到的，数据越多，神经网络就越接近真实。神经网络建立后，就能够通过不同的输入变量值，预测输出结果。例如，银行能够通过历史申请贷款的客户资料，建立一个神经
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2023-10-31 21:29:45
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有哪些深度神经网络模型？目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构
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2023-08-22 14:06:34
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这个部分为SPSS神经网络处理输出和保存的一些要点。输出网络结构。 显示与神经网络有关的摘要信息。 • 描述。 显示与神经网络有关的信息，包括因变量、输入和输出单位数目、隐藏层和单位数目及激活函数。• 图表。 将神经网络图表作为不可编辑图表显示。请注意，随着协变量数目和因子级别的增加，图表变得更加难于解释。• 键结值。 显示表明给定层中的单位与以下层中的单位之间关系的系数估计值。键结值以培训样本为
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2023-08-29 21:44:22
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目录：1.选用数据集2.SPSS实现神经网络1.产生随机数来选择样本数据集2.生成多层感知器3.用bankloan.sav数据集进行实验，对数据集个体分类：是/否违约1.选用数据集 实验选用SPSS自带数据集：bankloan.sav，该数据集涉及某银行在降低贷款拖欠率方面的举措。2.SPSS实现神经网络
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2023-10-30 23:31:40
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该实现为《数据挖掘》课程的一次作业。数据在http://www.kaggle.com/网站上，所以数据为CSV格式。但BP神经网络算法为最一般的实现，所以有参考价值。close all %关闭打开的文件clear %清除内存中的数据echo on %显示执行的每一条命令clc %清除命令行窗口pause %敲任意键开始%定义训练样本%P为输入矢量，注意最后的转置为了保证输入矢量与目标矢量的列数相同
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2023-08-01 23:03:36
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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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写在前面下面这篇文章首先主要简单介绍了目前较为先进的时间序列预测方法——时间卷积神经网络（TCN）的基本原理，然后基于TCN的开源代码，手把手教你如何通过时间卷积神经网络来进行股价预测，感兴趣的读者也可以基于此模型来用于自己的数据集的训练和预测。1TCN的基本原理与结构TCN全称Temporal Convolutional Network，时序卷积网络，是在2018年提出的一个模型，可以用于时序数
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2023-08-16 17:04:50
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# SPSS做神经网络模型预测教程
## 1. 整体流程
下面是实现“spss做神经网络模型预测”的整体流程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数据准备 --> 模型建立
模型建立 --> 模型评估
模型评估 --> 模型预测
模型预测 --> [*]
```
## 2. 数据准备
在这一步，我们需要准备好
原创
2024-04-03 06:20:55
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