CNN（卷积神经网络）
神经网络（NN）
神经网络包括输入层、输出层、隐藏层，结构如下： 卷积神经网络（CNN） 其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 卷积神经网络层级结构一般包括以下几层：1. 数据
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2023-08-08 15:03:06
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代码内容请见： https://github.com/LiuXinyu12378/DNN-network
原创
2021-08-25 14:44:36
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作者：解琛 二、使用 BP 神经网络拟合多输入多输出曲线 二、使用 BP 神经网络拟合多输入多输出曲线列表中的数据是某地区20年公路运量数据，其中属性 人口数量、机动车数量 和 公路面积 作为输入，属性 公路客运量 和 公路货运量 作为输出。请用神经网络拟合此多输入多输出曲线。年份人口数量/万人机动车数量/万辆公路面积/万平米公路客运量/万人公路货运量/万吨199020.550.60.09512
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2023-08-31 20:26:40
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刚刚在看一篇名为《中国人口增长模型》的数学建模论文时，同时最近人工智能又处于风口上，所以就想能不能将神经网络算法应用到时间序列型的模型上，当经过一会的思考否决了这个算法，因为神经网络算法是属于数据拟合算法。 这里先结合网上的资料简单介绍一下什么是神经网络算法，在高中的生物课上我们都学过大脑里面充满了神经元，人的大脑活动实际上是大脑神经元的活动，人要完成一个思考需要非常非常多个神经元共同作用，但是
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2023-08-12 21:38:23
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# 使用神经网络进行数据拟合的流程
## 1. 概述
神经网络是一种强大的机器学习算法，可以用来解决各种问题，包括数据拟合。在本文中，我将向你介绍如何使用神经网络对数据进行拟合的整个流程。我们将使用Python编程语言和TensorFlow库来实现。
## 2. 数据准备
在开始之前，我们首先需要准备一些数据。数据应该包含输入特征和相应的输出标签。例如，如果我们要拟合一个二次函数y = ax^
原创
2023-10-14 03:40:48
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DNN(Deep Neural Network)神经网络模型又叫全连接神经网络，是基本的深度学习框架。与RNN循环神经网络、CNN卷积神经网络的区别就是DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。1、梳理一下DNN的发展历程神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层
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2024-03-05 13:04:42
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1、matlab中如何用神经网络求得数据拟合函数？我是做这个方向的，神经网络拟合出的曲线是没有相应的函数的，他是根据许多的权重值，阀值和偏置值的训练确定的曲线。谷歌人工智能写作项目：小发猫2、如何防止神经网络过拟合，用什么方法可以防止？你这个问题本来就问的很模糊，你是想问神经网络的过拟合变现什么样还是为什么出现过拟合呢。为此针对于第一个问题，神经网络的过拟合与支持向量机、高斯混合模型等建模方法的过
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2023-09-05 17:32:55
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1.CNN卷积神经网络（1）代码import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data
import torchvision # 数据库模块
import matplotlib.pyplot as plt
torch.manual_seed(1) # reproducible
# Hyper Para
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2024-04-08 21:49:35
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深度神经网络的高效处理：教程和综述摘要深度神经网络(DNN)目前广泛应用于计算机视觉、语音识别和机器人等人工智能(AI)领域。虽然DNN在许多AI任务上提供了最先进的精确度，但它以高计算复杂度为代价。因此，对于DNN在AI系统中的广泛部署而言，实现DNN的有效处理以提高能源效率和吞吐量而又不牺牲应用精度或增加硬件成本的技术至关重要。本文旨在提供一个有关实现DNN高效处理目标的最新进展的综合教程和综
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2023-12-18 20:53:31
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如何防止神经网络过拟合，用什么方法可以防止？你这个问题本来就问的很模糊，你是想问神经网络的过拟合变现什么样还是为什么出现过拟合呢。为此针对于第一个问题，神经网络的过拟合与支持向量机、高斯混合模型等建模方法的过拟合类似，表现为针对于训练数据集的建模效果很好，而对于测试数据集的建模效果很差，因为过于强大的学习能力是的预测模型中的噪声将有用信息湮没了，致使泛化能力很差。针对于第二个问题，出现上述现象的主
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2024-01-10 14:09:21
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一、选择合适的隐藏层数目首先我们需要注意到当我们增加层数和神经元数目的时候，神经网络的性能也会有所提升。因为神经元可以协同作用表达出不同的函数来对数据进行表示。比如说假设我们在二维空间中有一个二值的分类问题，我们可以训练3个不同的神经网络，每个神经网络都包含一个隐含层，但是隐含层中包含的神经元数目不一样，我们来看一下分类器的分类效果： 在上图中，我们看到包含更多神经元的神经网络能够表达更
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2023-09-05 12:02:09
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环境：tensorflow2 kaggle这几天突发奇想，用深度学习训练2次函数。先在网上找找相同的资料这方面资料太少了。大多数如下：。给我的感觉就是，用深度学习来做，真的很容易。网上写出代码分析的比较少。但是也找到了一篇，写的言简意赅，不过我自已训练时，却发现对训练之外的数据，预测的不好。下面分两部分来阐明这一现像与我的思考。一、代码复现：网络结构如下：model = tf.keras.Sequ
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2023-09-29 19:30:57
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# 深度神经网络（DNN）科普
深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种由多个神经网络层组成的人工神经网络，通常用于解决复杂的模式识别和分类问题。DNN的出现和发展使得机器学习在许多领域取得了突破性进展，如计算机视觉、自然语言处理和语音识别等。
## DNN的基本结构
DNN由多个神经网络层组成，每一层由多个神经元组成。每个神经元接收来自上一层神经元的输入并输出一
原创
2024-03-02 04:49:57
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深度学习-神经网络：DNN（Deep Neural Networks=Fully Connected Neural Net==MLP，深度神经网络=全连接神经网络=多层感知器）一、神经网络的介绍1. 人工神经网络的概念2. 神经元的概念3. 单层神经网络4. 感知机（多个输入，一个输出==>设置一个阈值可用于二分类）5. 多层神经网络6. 激活函数（增加模型的非线性分割能力）7、神经网络示
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2023-09-15 21:50:43
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matlab神经网络的性能函数有哪些谷歌人工智能写作项目：小发猫用matlab进行函数拟合，用最简单的线性拟合函数拟合后，效果不是很好，想用BP神经网络对函数表达式优化用plot(x,y,'ro-')看了下你的数据，线性关系很差Python神经网络代码。若用BP网络来拟合的话，可以按照如下步骤操作，其中很多参数你自己可以去尝试改变:>x=0:25;>y=[0004.049.2146.6
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2023-07-05 18:55:41
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MATLAB BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合在实际工程应用中会遇到一些复杂的非线性系统，这些系统方程复杂，难以用数学方法建模。在这种情况下，可以使用BP神经网络表达这些非线性系统。该方法把位置系统看成是一个黑箱，首先用系统输入输出数据训练BP神经网络，使网络能够表达该未知函数，然后用训练好的BP神经网络预测系统输出。 基于BP神经网络的非线性函数拟合
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2023-10-03 11:08:07
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BP神经网络存在的问题：输入类型限制：BP神经网络以数值作为输入。如果需要计算图像相关的信息的话，首先需要从图像中提取特征。隐层数量限制：BP学习算法需要巨大的计算量，因此只能包含少量隐含层，从而限制了BP神经网络算法的性能，影响了其在诸多工程领域中的应用。深度学习的相关概念：深度神经网络（DNN）：许多研究通过很多数学和工程技巧来增加神经网络隐层的层数，也就是神经网络的深度，所以称为深度神经网络
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2023-11-07 10:05:51
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DNN-----Deep Neural Networks------深度神经网络代码实现class MyDNN(fluid.dygraph.Layer):
def __init__(self):
super(MyDNN,self).__init__()
self.hidden1 = Linear(100,65,act='relu')
self.hidden2 = Linear(65,65,act=
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2023-09-09 15:21:43
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DNN 其实就是多层感知机，并没有什么特殊的地方。DNN 按不同层的位置划分，其内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,如下图示例，一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。 层与层之间是全连接的，也就是说，第 $i$ 层的任意一个神经元一定与第 $i+1$ 层的任意一个神经元相连。虽然 DNN 看起来很复杂，但是从小的局部
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2023-09-07 21:41:11
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DNN 是指深度神经网络，它是一个很广的概念，某种意义上CNN、RNN、GAN等都属于其范畴之内。DNN 与 CNN（卷积神经网络）的区别是DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。 DNN是指包含多个隐藏层的神经网络，根据神经元的特点，可以分为MLP、CNNs、RNNs等。从神经元的角度来讲解，MLP是最朴素的DNN，CNNs是encode了空间相关性的DNN，RNNs是e
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2023-11-09 07:45:18
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