咱们已经知道了什么是神经元，而且知道了神经网络如何进行预测，那么它是如何学会这种能力的呢？下面咱们就来说一说。 上节说到，神经元之所以可以进行预测，主要是通过公式Y = (x1 * w1 + x2 * w2 + x3 * w3) + b计算来进行的。但是，权重(w1,w2,w3)和偏差b是怎么得来的呢？你很能要说，你这不是废话吗？是你设定的撒。 非也，上
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2023-09-25 08:39:53
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一、内容摘要神经网络在序列预测任务中具有广泛的应用，它们能够对各种类型的序列数据进行建模和预测，例如时间序列、趋势分析、自然语言和DNA序列等。在这篇博客中，我们将介绍如何使用神经网络进行简单的序列预测任务，包括数据准备、模型构建、训练和预测等方面。 说明：本文涉及方法均为说明性demo，实际数据应用请使用符合数据特性的模型和方法。二、版本及环境Anaconda做环境控制（与项目本身关系
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2023-08-11 17:03:15
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三天学会搭建神经网络做分类预测（tensorflow） 文章目录三天学会搭建神经网络做分类预测（tensorflow）前言准备工作anaconda安装tensorflow安装pycharm安装一、神经网络的计算（第一天）1.基本流程2.数据介绍（鸢尾花数据集）3.基本概念（理解不了可以暂时跳过）4.tensorflow基本用法（不用记，要用随时查，看一眼有个印象就行）5.撸代码（动手写，动手写，动
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2023-08-10 18:40:14
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部分bankloan数据如下： 1.利用神经网络模型预测import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Dropout
# 参数初始化
inputfile = r'C:\Users\22977\Desktop\Study\py
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2023-07-02 16:02:42
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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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笔记来源于：床长人工智能教程吴恩达深度学习deeplearning.ai 上一篇文章，我们初步了解到了神经网络的原来，神经网络是怎么一回事儿，神经网络的分类以及数据是以何种形式传入神经网络，下面我们来介绍神经网络其他背后的逻辑。神经网络是如何进行预测的Logistic 回归 在上一篇文章，上面我们知道了数据是通过什么样的方式来输入到神经网络中去的，就好比我举出来的例子，我们把图像抽象为三层叠加的
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2023-07-26 08:08:21
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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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Elman神经网络的matlab实现，其中Z为原始数据。本文选用的Elman神经网络是一种典型的局部回归网络，属于反馈神经网络，与前向神经网络非常相似，具有更强的计算能力，其突出优点是具有很强的优化计算和联想记忆功能。 基本的Elman神经网络由输入层、隐含层、连接层和输出层组成。Elman神经网络在结构上与BP网络相比，多了一个连接层，用于构成局部反馈。连接层的传输函数为线性函数，但多了一个延迟
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2023-09-21 03:05:42
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如何建立bp神经网络预测 模型。建立BP神经网络预测模型，可按下列步骤进行：1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析现用一个实际的例子，来预测2015年和2016年某地区的人口数。已知2009年——2014年某地区人口数分别为3583、4150、5062、4628、5270、5340万人执行BP_main程序，得到[2015, 5128
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2023-07-29 11:48:42
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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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、一、前言C++课程设计中有用到神经网络预测模型，网上参考代码很多，但是大部分无法运行或与我的目标不一致。所以我重新写了一个能用的，下面提供完整的C++工程。 可以进入顶部参考链接了解详细原理和公式推导过程。参考链接使用Python语言，由于课程设计要求，我按照源码思路用C++重写了一遍，包括一个前馈神经网络和一个带时间步长的神经网络（简单的RNN），如下图。 实验发现，普通的前馈网络预测效果较差
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2023-09-04 21:00:26
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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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图，如社会网络和分子图，是现实世界中无处不在的数据结构。由于它们的普遍存在，从图结构数据中提取有意义的模式以方便下游任务的开展具有重要的研究意义。图表示学习取代了手工设计的特征，它可以学习能够编码关于图的丰富信息的表示。它在节点分类、链路预测、图分类等任务中取得了巨大的成功，近年来受到越来越多的关注。近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一
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2023-08-28 13:36:20
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在机器学习技术不断加速发展的今天，数据在构建智能模型、模拟现象、预测值、做出决策等方面起着至关重要的作用。在越来越多的应用中，数据以网络的形式出现。网络数据固有的图结构推动了图表示学习领域的发展。它的作用范围包括为图及其组件(即节点和边)生成有意义的表示。随着消息传递框架在图上的成功应用，即图神经网络，加速了图表示学习的研究。学习图上的信息和表达性表示在广泛的现实世界应用中发挥着关键作用，从电信和
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2024-01-05 23:27:06
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什么是BP神经网络？。BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向
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2023-07-19 12:17:16
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前情回顾图神经网络：图数据表示及应用图神经网络：消息传递图神经网络图神经网络：基于GNN的节点表征学习1 节点预测任务1.1 任务简述通过构造一个数据完整存于内存的数据集类，并建立一个多层的图神经网络，来实现节点预测节点预测1.2 数据完整存于内存的数据集类所谓数据完整存于内存的数据集类，是指对于占用内存有限的数据集，可以将整个数据集的数据都存储到内存里。本部分主要是理解InMemory数据集类及
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2024-03-15 20:15:30
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三层结构模拟大脑神经活动 在实际应用中，80%～90%的人工神经网络模型是采用误差反传算法或其变化形式的网络模型。 隐藏层：信息处理过程 输入输出层：just数据的入出 权值概念先知设计一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由指定；神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程时数据的流向，跟训练时的数据流有一定的区别；结构图里的关键不是圆圈（代表“神经元”），而是连接线（
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2023-08-21 09:27:08
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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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网络参数确定原则：①、网络节点 网络输入层神经元节点数就是系统的特征因子(自变量)个数，输出层神经元节点数就是系统目标个数。隐层节点选按经验选取，一般设为输入层节点数的75%。如果输入层有7个节点，输出层1个节点，那么隐含层可暂设为5个节点，即构成一个7-5-1 BP神经网络模型。在系统训练时，实际还要对不同的隐层节点数4、5、6个分别进行比较，最后确定出最合理的网络结构。②、初始权值
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2023-10-03 11:08:53
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循环神经网络循环神经网络（RNN）是一个数学模型，是一个基础的思想的实现，用来做序列信息的预测，比如文本、翻译、推荐等。若要做实际的文本预测的话只用RNN还是不行，它的缺点很多，比如无法关注一个太长的句子。要用到基于RNN的LSTM、BiLSTM等之类的模型。 在【人工智能学习】【五】语言模型中介绍了如何将文本信息通过分词、建立字典来向量化。本篇文章在此基础上，对向量数据进行训练、预测，包括正向计
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2023-10-13 16:50:22
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