让我们把时间拨回到2006年以前，神经网络自20世纪50年代发展起来后，因其良好的非线性能力、泛化能力而备受关注。然而，传统的神经网络仍存在一些局限，在上个世纪90年代陷入衰落，主要有以下几个原因： 1、传统的神经网络一般都是单隐层，最多两个隐层，因为一旦神经元个数太多、隐层太多，模型的参数数量迅速增长，模型训练的时间非常之久； 2、传统的神经网络，随着层数的增加，采用随机梯度下降的话一般很难找到
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2023-10-14 07:15:41
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相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。1简介
相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是
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2023-11-20 08:27:08
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相关分析（Analysis of Correlation）是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或数据间的关系进行分析，发现业务运营中的关键影响及驱动因素。并对业务的发展进行预测。本篇文章将介绍5种常用的分析方法。在开始介绍相关分析之前，需要特别说明的是相关关系不等于因果关系。 协方差只能对两组数据进行相关性分析，当有两组以上数据时就需要使用
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2023-12-31 22:30:34
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近日，Slav Ivanov 在 Medium 上发表了一篇题为《37 Reasons why your Neural Network is not working》的文章，从四个方面（数据集、数据归一化／增强、实现、训练），对自己长久以来的神经网络调试经验做了 37 条总结，并穿插了不少出色的个人想法和思考，希望能帮助你跨过神经网络训练中的 37 个大坑。神经网络已经持续训练了 12 个小时。它
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2023-10-18 23:06:08
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人工神经网络是近年来发展迅速，广泛地应用于各个领域，包括航天，自动控制，金融，电子，制造，医药等多个行业，已经有许多成功的先例，并展示了更为广阔的应用前景。基于神经网络的故障诊断不需要建立精确的数学模型，可以处理非线性问题，具有并行计算能力，不需要诊断和推理规则，它通过一组样本的输入与输出之间的映射关系进行按照设定的准则可以自学习。运用于故障诊断中的一般神经网络目前，非线性系统的故障诊断与容错的方
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2023-12-20 17:54:17
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本文建立了一个隐含层包含一个长短期记忆层(Long-short Term Memory, LSTM)、两个线性整流函数层(Rectified Linear Unit, ReLU)、两个全连接层(Fully Connected Layer)和输入、输出层组成的深度神经网络用于脱硫系统主要指标预测。该模型对输入参数采用了指数滑动平均、合并最小分析周期等数据预处
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2023-08-28 10:24:18
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1、bp神经网络怎么确定输入与输出是正相关还是负相关？想了解输入输出关系你可以求协方差，进而求peason相关系数 当然你也可以求spearman 等，看他们的相关度即可，正负就代表是正相关还是负相关，具体值代表相关性度量 当然还有其他的测量方式，可以尝试一下谷歌人工智能写作项目：小发猫2、卷积神经网络 有哪些改进的地方卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情神经网络相关性分析。
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2023-08-26 17:44:30
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图像的色彩存储的时候是0-255，但我们做deeplearning的时候一般都是在0-1 理解卷积神经网络的作用在我们之前说到的在80年代，处理一个需要1.6M的MNIST数据集都很困难当时的科学家就想了一个办法借鉴人眼的机制 receptive field感受野当小孩子一眼看到桌子上的时候，他会被桌子上的蛋糕所吸引，因此他的视野里面，虽然说整个视野都
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2023-12-12 15:03:14
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摘要： 在大数据时代，相关关系似乎替代了因果关系。然而世界具有复杂性，大数据时代世界似乎被数据统治，是混沌的。相关关系是指当一个数据变化时，另一个数据也可能随之变化，不论是这两个数据也没有必然联系。相关关系有可能是正相关也有可能是负相关，有可能是强相关也有可能是弱相关。因果关系是指当一个作为原因的数据变化时，另一个作为结果的数据在一定程度发生变化，这两个数据存在着必然联系。因果关系可能是线性关系，
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2023-11-29 10:01:47
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1.孪生网络孪生神经网络（Siamese network）即“连体的神经网络”，神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的，如图所示。孪生神经网络有两个输入（Input1 and Input2），利用特征提取网络将输入映射到新的空间，形成输入在新的空间中的表示。然后对得到的两个输出进行相减，得到新的输出，并进行全连接层分类，最后输出一个向量，再通过Sigmoid函数将其转化到0-1之间，该值即为两个
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2023-10-29 14:01:27
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在进行数据相关分析的时候，往往面对的是复杂所庞大的数据集，这个时候，Python所完成的脚本能够帮助你方便且快捷地整理很多数据！1.你所需要的第三方库在本次实验中，你所需要的第三方库包括pandas以及scipy，如果你喜欢一并把图做出来，也可以加上numpy和matplotlib2.加载数据首先将文件路径导出来，用下方类似的语句就可以将其导入 rd = r'D:\DataRelated
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2023-05-28 17:40:05
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因子分析和PCA定义因子分析就是数据降维工具。从一组相关变量中删除冗余或重复，把相关的变量放在一个因子中，实在不相关的因子有可能被删掉。用一组较小的“派生”变量表示相关变量，这个派生就是新的因子。形成彼此相对独立的因素，就是说新的因子彼此之间正交。应用筛选变量。步骤3.1计算所有变量的相关矩阵3.2要素提取，仅在此处需要使用PCA3.3要素轮换3.4就基本因素的数量作出最后决定3.1计算所有变量的
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2023-11-23 13:34:14
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前言 模板匹配和相关系数法是目标跟踪的经典方法，它的优点有很多：简单准确，适用面广，抗噪性好，而且计算速度快。缺点是不能适应剧烈光照变化和目标剧烈形变。 所谓模板匹配法，就是指在一帧图像内寻找目标模板的位置，和模板最像的地方就是目标了。只要把全图的所有子区域和目标模板比较一下，找到最像目标模板的子区域，它就是目标的位置。如何度量子区域和目标模板的相似程度呢？最简单的办法就是计算这二者的
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2024-01-27 21:11:50
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# Python因子相关性
## 介绍
在数据分析和机器学习领域中，因子相关性是一个重要的概念。它用于衡量两个因子之间的关联程度，帮助我们理解数据中的模式和趋势。Python提供了丰富的库和函数来计算和可视化因子相关性，使我们能够更好地理解数据。
本文将介绍Python中计算因子相关性的方法，并提供一些示例代码来帮助读者理解这个概念。
## 相关性的定义
在统计学中，相关性是指两个变量之
原创
2023-10-25 09:42:42
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随着全国脱贫攻坚战的全面胜利， “三农”工作重心已转移到全面推进乡村振兴上来。2021年作为巩固脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的第一年，自治区有关部门正在积极谋划与开展乡村振兴战略相关工作。然而，在实施乡村振兴战略、提升农业数字经济化的同时，乡村农业生产环境仍存在着一些问题，例如：农作物病虫害的分类和识别采用离线诊断方式时效性较低的问题；数据驱动的农业种植模式未能广泛应用和推广导致产量与市场需求脱
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2023-11-13 16:29:07
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图的基本表示和特征工程 图神经网络图的基本表示和特征工程前言一、图的基本表示1.图的基本表示2.图的类型3.节点连接数4.邻接矩阵5.图的连通性二、传统机器学习（人工特征工程+机器学习）1.特征分类2.传统机器学习3.节点层面的特征工程4.连接层面的特征工程 前言 图是描述大自然的通用语言，图数据自带关联结构。图神经网络是端到端的表示学习，可以自动学习特征，无需人为的特征工程。不同的任务类型：包
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2023-12-23 17:15:22
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训练过程中模型不收敛，应该怎么做，原因有哪些？分以下几步走： (1)要保证训练的次数够多，若训练次数够多没收敛，则进行(2) (2)考虑采取措施解决一、数据与标签(1)没有对数据进行预处理。数据分类标注是否准确？数据是否干净？(2)没有对数据进行归一化。不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间
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2023-11-20 10:39:01
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当我们实现神经网络时，反向传播的过程中更容易出错。 因此，如果我们能够实现一些使我们能够轻松调试神经网络的工具，那将是多么酷。 在这里，我们将看到"梯度检查"的方法。 简而言之，该方法使用数值方法近似梯度。 如果实际的梯度接近计算得出的梯度，则可以正确实施反向传播。 还有很多其他方法，让我们一起看看。 有时，可以看到网络在几个epoch内陷入僵局，然后继续快速收敛。 我们还将看到如何
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2024-02-03 05:03:23
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本文主要介绍随机干扰项存在序列相关问题时对回归分析的影响，涉及了部分时间序列的内容，重点为序列相关性的检验和修正方法。
目录Chapter 6：序列相关性一、序列相关性的含义二、序列相关性的产生原因三、序列相关性的后果四、序列相关性的检验方法Part 1：图示法Part 2：回归检验法Part 3：DW 检验法Part 3：拉格朗日乘数检验（LM 检验，
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2024-03-13 15:21:57
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目录一. 神经网络的最优化二. 误差反向传播法总结系列文章目录一. 神经网络的最优化1.1 神经网络的参数和变量1）参数和变量像权重和偏置这种确定数学模型的常数称为模型的参数；数字模型中值可以根据数据而变化的量称为变量；神经网络中用到的参数和变量数量庞大； 2）神经网络中的变量名和参数名首先，我们对层进行编号，最左边的输入层为层1，隐藏层则一次递增（层2，层3······）最右边的输出
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2023-10-27 08:47:17
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