1、Degree Centrality(度中心性)1.1 定义度中心性（Degree Centrality）是在网络分析中刻画节点中心性（Centrality）的最直接度量指标。一个节点的节点度越大就意味着这个节点的度中心性越高，该节点在网络中就越重要。1.2 计算方法在无向图（Undirected Graph）中，度中心性测量网络中一个节点与所有其它节点相联系的程度。对于一个拥有g个节点的无向图
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2024-02-04 20:23:44
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一、总结二、全部代码数据集下载 提取码：xx1wtestCases、dnn_utils 、lr_utils是三个自己写的文件，可以去底部粘贴import numpy as np
import h5py
import matplotlib.pyplot as plt
from testCases import *
from dnn_utils import *
from lr_utils i
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2023-11-01 19:09:26
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什么是计算机网络？计算机网络主要由一些通用的、可编程的硬件互连 而成，通过这些硬件，可以传送不同类型的数据， 并且可以支持广泛和日益增长的应用。计算机网络的不是软件概念，还包含硬件设备。计算机网络不仅仅是信息通信，还可以支持广泛的应用。按照网络作用的范围，计算机网络可以分为：广域网(WAN)、城域网(MAN)以及局域网(LAN)。image-20210308205334027按照计算机网络的使用者
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2023-07-30 08:20:56
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复杂网络基本内容 基于Python+NetworkX的实现#### 课程的主要内容：1、图论基础 2、复杂网络的统计特性 3、随机网络 4、小世界网络 5、无标度网络（重点介绍ba无标度网络） 6、网络鲁棒性 7、网络上的传播现象（疾病的网络传播动力学） 8、网络中的社团结构#### 课程的参考资料：1、《巴拉巴西网络科学》，本课程强烈推荐 2、NetworkX的Document#### 常用的复
Deep Learning 近年来在各个领域都取得了 state-of-the-art 的效果，对于原始未加工且单独不可解释的特征尤为有效，传统的方法依赖手工选取特征，而 Neural Network 可以进行学习，通过层次结构学习到更利于任务的特征。得益于近年来互联网充足的数据，计算机硬件的发展以及大规模并行化的普及。本文主要简单回顾一下 MLP ，也即为Full-connection Neur
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2023-12-19 22:54:21
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目录构建多层神经网络一、步骤二、前期准备2.1准备包2.2初始化参数2.3正向传播2.3.1线性计算部分2.3.2线性激活部分2.4计算成本（误差）2.5反向传播2.5.1线性部分反向传播2.5.2线性激活部分2.6更新参数三、构建神经网络四、总结 构建多层神经网络一、步骤初始化网络的参数正向传播
计算一层中线性求和的部分计算激活函数的部分（隐藏层用Relu函数，最后的输出曾用Sigmoi
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2023-10-12 15:52:49
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一、传统神经网络与卷积神经网络 传统多层神经网络 传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。卷积神经网络 卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了更加有效的特征学习部分，具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与池化层。二、CNN的结构 卷积层(Convolutional Layer) 池化层(Max Pooling Layer) 全连接层(Fully C
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2023-08-09 20:24:36
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导读：堆叠式LSTM属于深度学习，通过添加网络的深度，提高训练的效率，获得更高的准确性。文中介绍了堆叠式LSTM的架构和实现方法在堆叠式LSTM中，层与层的输数出通过return_sequences = True参数修改成3D数据，以便供下一层网络使用。为什么要增加深度？堆叠LSTM隐藏层使模型更深入，更准确地将描述作为深度学习技术获得。神经网络的深度通常归因于该方法在广泛的具有挑战性的预测问题上
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2024-03-17 19:09:13
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人群计数领域目前的研究进展复现过程:首先当然是准备数据集，我没有用论文作者的shanghaitech数据集，准备了malldataset数据集，反正都是大同小异啦。这篇文章的label有一点区别的就是它不是像很多分类的问题一样是0 1 啥的，而是整张图像，这还是我第一次遇到这样的问题，还是蛮新鲜的。malldataset数据集下载然后参见人群密度估计之MCNN密度图的生成，
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2023-11-03 12:05:04
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对“动态多重网络”建模与目标选择方法的介绍1、背景对《基于动态多重网络的目标体系建模与分析》文中所提到的观点进行研究、分析、解释、提炼，有助于学习与研究。2、动态多重网络建模2.1 多重多重即网络间的依赖关系，本文主要描述网络间的反馈关系。 如下图所示，左侧a1到a5为网络a中的结点，右侧b1到b5为网络b中的结点，网络中的线段为依赖关系的表述，例：a1指向b1意思为b1依赖a1结点。 依赖关系可
在我的上一篇随笔中，采用了单层神经网络来对MNIST进行训练，在测试集中只有约90%的正确率。这次换一种神经网络（多层神经网络）来进行训练和测试。 1、获取MNIST数据 MNIST数据集只要一行代码就可以获取的到，非常方便。关于MNIST的基本信息可以参考我的上一篇随笔。mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist',
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2024-02-29 13:03:49
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二、感知机与多层网络1、感知机感知机由两层神经元组成，输入层接收外界的输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，亦称“阈值逻辑单元”。结构如下图： 感知机能容易地实现逻辑与、或、非操作。 神经网络的基本单元为神经元，神经元接受来自其他神经元的信号，经过一个线性变换，与阈值比较，通过非线性变换即激活函数处理作为神经元的输出。感知机包括两层神经元。感知机是线性模型，能够实现线性分类
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2023-06-13 19:51:56
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本人之前学习复杂网络的过程中收集的一些数据集，现在列出来供大家参考，希望对大家的研究有所帮助。1、Mark Newman的个人网站这是密歇根大学复杂系统研究中心教授Mark Newman收集或者自己创建的数据集，全部时免费开放的，引用的时候请注明原始出处。Network datahttp://www-personal.umich.edu/~mejn/netdata/2、Network Data R
一、神经网络剖析1. 训练神经网络主要围绕以下四个方面：（1） 层，多个层组合成网络（或模型）。（2）输入数据和相应的目标。（3）损失函数，即用于学习的反馈信号。（4）优化器，决定学习过程如何进行。2. 层：神经网络的基本数据结构是层。层是一个数据处理模块，将一个或多个输入张量转换为一个或多个输出张量。有些层是无状态的，但大多数的层是有状态的，即层的权重。3. 模型（层构成的网络）：（1
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2023-07-06 23:52:52
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目录前言一、多层感知机是什么？二、多层感知机的优点和缺点三、多层感知机的应用场景四、构建多层感知机模型的注意事项五、多层感知机模型的实现类库六、多层感知机模型的评价指标七、类库scikit-learn实现多层感知机的例子八、多层感知机的模型参数总结前言多层感知机是机器学习中神经网络的一种简单实现，可以完成分类，回归和聚类等任务。一、多层感知机是什么？多层感知机（Multilayer Percept
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2024-01-15 07:04:52
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线性回归中，公式是y=wx+b；在Logistic回归中，公式是y=Sigmoid（wx+b），可以看成是单层神经网络，其中sigmod称为激活函数。 左边是一张神经元的图片，神经元通过突触接受输入，然后通过神经激活的方式传输给后面的神经元。这对比于右边的神经网络，首先接受数据输入，然后通过计算得到结果，接着经过激活函数，再传给第二层的神经元。 激活函数
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2023-08-21 21:39:06
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摘要： 多层反馈RNN（Recurrent neural Network、循环神经网络）神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络。这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。不同于前馈神经网络的是，RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列，这让它可以更容易处理如不分段的手写识别、语音识别等。引言： 循环神经网
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2023-12-19 23:45:34
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多层神经网络详细推导公式点击这里：多层神经网络（正向传播、反向传播）公式推导。希望静心下来认真看公式推导，然后可以尝试自己实现代码。数据集用的还是单个神经元实验中的糖尿病数据集。Numpy实现简单神经元进行逻辑回归对糖尿病数据集二分类。请务必认真看推导公式，我一开始也仅仅是看了神经网络的构成关系，然后按自己的理解去推导正向传播和反向传播过程，然后觉得自己的推导应该没问题，出于对自己的信任便按照自己
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2024-04-09 21:42:41
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计算机网络的分类以及层次一、按照范围分为：局域网(LAN)，城域网（MAN），广域网（WAN）。二、ISO/OSI七层模型各层的名称基本单元及其功能：1.物理层（1）单元：比特流（2）功能：利用物理传输介质为数据链路层提供物理连接，为数据端设备提供数据通路，传送比特流。2.数据链路层（1）单元：数据帧（2）功能：物理地址寻址，在通信实体之间进行连接的建立，拆除，分离，帧定界和帧同步，并为网络层提供
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2023-08-10 00:14:43
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## 多层感知机神经网络的实现流程
### 1. 准备数据集
在实现多层感知机神经网络之前，首先需要准备好用于训练和测试的数据集。数据集应该包含输入特征和对应的标签。
### 2. 导入相关的库
在实现多层感知机神经网络之前，我们需要导入一些常用的库，以便于处理数据和搭建神经网络。常用的库包括`numpy`和`keras`。
```python
import numpy as np
from
原创
2023-07-16 16:40:20
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