本期课程到这里，博主就默认大家已经对BP、CNN、RNN等基本的神经网络属性以及训练过程都有相应的认知了，如果还未了解最基本的知识，可以翻看博主制作的深度学习的学习路线，按顺序阅读即可。深度学习的学习路线：往期课程 Hello，又是一个分享的日子，博主将在本期推文给大家介绍遗传演化神经网络。演化神经网络描绘了一个优胜劣汰的传承。演化神经网络是结合了神经网络和遗传算法与进化策略产生的一
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2023-06-30 22:02:05
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神经网络应用场景 （1）语音识别自2006 年Hinton等提出深度学习的概念，神经网络再次回到人们的视野中，语音识别是第1个取得突破的领域。传统语音识别的方法主要利用声学研究中的低层特征，利用高斯混合模型进行特征提取，并用隐马尔可夫模型进行序列转移状态建模，并据此识别语音所对应的文字。历经数十年的发展，传统语音识别任务的错误率改进却停滞不前，停留在25% 左右，难以达到实用水平。2013 年，H
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2023-08-08 17:50:48
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文章目录一、深度学习视觉应用1.语义分割2.风格迁移3.人脸识别二、循环神经网络1.基本循环神经网络 一、深度学习视觉应用 随着深度学习神经网络的发展和计算机存储与运算能力的提高，深度学习在视觉信息方面的应用越来越广泛。目前的热点领域有：目标检测、语义分割、风格迁移、人脸识别等。1.语义分割 图片分类的任务是给定一张图片，确定图片中主体部分的类别；目标检测的任务是确定图片中多个物体的分类及其
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2023-12-09 19:48:32
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[toc] 神经网络的应用领域研究 随着人工智能的不断发展，神经网络逐渐成为人工智能领域的重要组成部分。神经网络是一种基于人脑神经元连接方式的计算模型，可以模拟人脑神经元之间的相互作用，从而实现人工智能任务。神经网络的应用领域非常广泛，下面我们将对神经网络的应用领域进行研究。 一、机器学习 机器学习
原创
2023-06-24 07:19:54
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3.3线性神经网络3.3.1线性神经网络介绍线性神经网络跟单层感知器非常类似，只是把单层感知器的sign激活函数改成了purelin函数: y=x#(3.5) purelin函数也称为线性函数，函数图像为图3.8：3.3.2线性神经网络分类案例参考3.2.9中的案例，我们这次使用线性神经网络来完成相同的任务。线性神经网络的程序跟单层感知器的程序非常相似，大家可以思考一下需要修改哪些地方。大家可以仔
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2023-11-02 06:11:26
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卷积神经网络基础知识应用领域基本结构前馈运算反馈运算总结用户 应用领域卷积神经网络是一类特殊的人工神经网络，区别于神经网络其他模型(如递归神经网络、Boltzmann机等），它最主要的特点是卷积运算操作(convolution operators)。因此,CNN 在诸多领域的应用特别是图像相关任务上表现优异，例如图像分类、图像语义分割、图像检索、物体检测等计算机视觉的问题，而我自己研究方向也是S
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2023-11-07 06:47:19
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很高兴在这里有机会和大家分享我的工作。刚才几位老师主要讨论了神经科学方面很多较为深入的研究，我主要是想谈谈如何从神经科学或脑科学的角度出发，结合人工智能，进而实现机器人的智能，主要包括智能的感知环境、建图、自定位和认知导航。首先解释一下仿脑GPS。在动物大脑内部存在一个类似于GPS的智能系统，能够实现与GPS类似，但更具智能的定位和导航功能。我们遵从生物神经科学原理，将此智能系统在机器人平台上实现
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2023-12-08 11:15:46
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一、主流深度学习算法在金融量化领域的局限性金融领域面临的问题可能和传统互联网公司面临的问题可能不一样，比如深度学习可以大致分为三块：卷积神经网络、递归神经网络、深度神经网络。其优缺点都应该很明显，简单讲卷积神经网络对空间结构相关性的探索比较强，递归神经网络对时间相关性探索（时间序列）较强，深度神经网络在全局相关性探索较强。它们的主流应用都集中在计算机视觉、自然语言处理等方向，特点是先验知识很鲜明。
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2024-02-04 07:00:22
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人工神经网络介绍参考： 卷积神经网络介绍参考： 这里在以上两篇基础上整理介绍循环神经网络：前馈网络可以分为若干”层”，各层按信号传输先后顺序依次排列，第i层的神经元只接受第(i-1)层神经元给出的信号，各神经元之间没有反馈。前馈型网络可用一有向无环路图表示。前馈神经网络用于处理有限的，定长的输入空间上的问题是很有优势的。使用越多的隐藏层节点就能学习到越多
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2023-10-18 23:53:04
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卷积神经网络，在深度学习领域中，目前主要由深度卷积神经网络（DNN)和递归神经网络（RNN），在图像识别，语音识别，视频识别领域取得了巨大的成功。与此相对应的，在深度学习领域，最热门的还是AutoEncoder、RBM、DBN等产生式网络结构。卷积神经网络（CNN),这是深度学习算法应用最成功的领域之一，卷积神经网络包括一维、二维、三维卷积神经网络。一维神经网络主要用于序列类的数据处理，二维卷积神
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2024-01-04 10:12:51
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1、神经网络算法的三大类分别是？神经网络算法的三大类分别是：1、前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。2、循环网络：循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们
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2023-10-30 23:10:28
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前馈神经网络（Deep feedforward network) 可以说是深度学习最核心的模型之一。前馈神经网络的目的是对于输入，假设我们要模拟从输入到输出的真实函数 ，神经网络想要找到这样的映射 和合适的参数 使得其预测尽量接近于真实函数。一.解释前馈神经网络下面分别解释一下前馈，神经，和网络三个词的含义。1.前馈前馈代表了所有的信息都从输入 经
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2023-10-30 22:57:08
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神经网络，通俗解释就是可以模拟人脑的神经网络以及能够实现人工智能的一种机器学习技术。常见的神经网络模型有Hopfield网络、BP神经网络、Kohonen网络和ART网络。今天笔者先给大家介绍一下什么是前馈神经网络和递归神经网络。 前馈神经网络(Feedforward Neural Network)和递归神经网络(Recurrent Neur
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2023-09-21 10:03:36
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BP神经网络基础知识及简单拟合实例BP神经网络结构前向计算误差反向传播梯度下降法输出层参数调节隐含层参数调节BP神经网络拟合实例 BP神经网络结构BP神经网络(Back Propagation)是一种多层神经网络，其误差是反向传播的，因此称为BP神经网络。 BP神经网络包括输入层、隐含层和输出层三层，通常来说，隐含层的激活函数为 输出层的激活函数为前向计算我们记BP神经网络具有n个输入层神经元，
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2023-10-04 19:22:12
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未经许可请勿转载更多数据分析内容参看这里今天我们来介绍一套小工具——AISPACE，它有助于你学习BP神经网络运作的过程及原理。AISPACE涉及的一系列工具用于学习和探索人工智能的概念，它们是在艾伦·麦克沃斯和大卫·普尔的指导下，由哥伦比亚大学计算智能实验室开发的。要使用这套工具，首先要安装JRE环境。下面是这套工具所提供的部分功能，包括贝氏网络、决策树和神经网络在内它都有支持。
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2023-10-30 23:25:02
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BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网...BP(Back Propagation)网络是198
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2023-06-30 22:04:13
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文章目录0. 简介1. 原理2. 流程3. 代码4. 权重的选择 0. 简介粒子群算法( particle swarm optimization, PSO)是计算智能领域,除了蚁群算法、鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法。该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。PSO算法源于对鸟类捕食行为的研究,鸟类捕食时,找到食物最简单有效的策略就是搜寻当前距离食物最近的鸟的周围区域
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2024-01-25 18:52:05
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研究背景：有些老井测井曲线种类较少，有必要构建完整的测井曲线集，用于老井的解释处理。 研究结论：1)全连接方式的深度神经网络模型(DNN)具有很强的非线性映射能力和较快的学习速度，比传统的BP神经网络更加适合于测井曲线生成问题； 2)基于批处理方式的深度神经网络学习算法，ReLU激活函数的使用及Dropout正则化方法的应用，保证了网络参数更新的平稳性，提升了网络模型的泛化能力，解决了网络
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2023-10-12 19:01:00
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1、神经网络BP模型一、BP模型概述误差逆传播(Error Back-Propagation)神经网络模型简称为BP(Back-Propagation)网络模型。Pall Werbas博士于1974年在他的博士论文中提出了误差逆传播学习算法。完整提出并被广泛接受误差逆传播学习算法的是以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组。他们在1986年出版“Parallel Distribut
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2023-10-31 21:50:14
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简述人工神经网络受到哪些生物神经网络的启发人工神经网络最初是为了尝试利用人脑的架构来执行传统算法几乎没有成功的任务。对人类中枢神经系统的观察启发了人工神经网络这个概念。在人工神经网络中，简单的人工节点，称作神经元（neurons），连接在一起形成一个类似生物神经网络的网状结构。人工神经 网络基于一组称为人工神经元的连接单元或节点，它们对生物大脑中的神经元进行松散建模。每个连接，就像生物大
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2023-09-24 14:52:11
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