目录一、理论基础二、案例背景三、MATLAB程序四、仿真结论分析一、理论基础 BP神经网络，即Back Propagation神经网络，其本质是一种基于误差反馈传播的神经网络算法。从结构上讲，BP神经网络是由一个信息的正向传播网络和一个误差的反向传播网络两个模块构成。BP神经网络的基本结构如下图所示： 从图2的结构可知，BP神经网络主要由输入层，隐含层以及输出层构成
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2023-07-23 17:41:55
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GRNN广义回归神经网络以非参数核回归为基础，以样本数据作为后验概率验证条件并进行非参数估计，最后从训练样本中计算GRN
原创
2022-10-10 15:42:46
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GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测程序分为使用交叉验证的GRNN神经网络预测程序（前者）、BP和GRNN效果比较程序（后者）注意：由于是比较两种网络结果，需要先运行前者后运行后者，以保证两网络使用了相同的数据进行训练。%清空环境变量
clc;
clear all
close all
nntwarn off;
%载入数据
load data;
% 将数据分成训练和预测两类
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2024-01-11 23:30:13
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1. 理论概述广义回归神经网络CGRNN, Generalized Regression Neural Network）是美国学者DonaidF. Specht 在1991 年提出的，它是径向基神经网络的一种。GRNN 具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性，适用于解决非线性问题。GRNN 在逼近能力和学习速度上较RBF 网络有更强的优势，网络最后收敛于样本量积聚较多的优化
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2023-09-08 16:52:45
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一、图的不同种类深度学习方法1、主要分为三大类：半监督学习，包括图神经网络和图卷积神经网络；2、无监督学习图自编码机；3、最新的进展，图对抗神经网络和图强化学习。分析了不同方法的特点和联系。二、图神经网络 (GNN)图神经网络是图数据最原始的半监督深度学习方法。GNN的思路很简单：为了编码图的结构信息，每个节点可以由低维状态向量表示。对于以图为中心的任务，建议添加一个特殊节点，这个节点具有与整个图
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2023-06-30 20:03:03
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LSTM和GRU的基本结构循环神经网络 RNN 是一种很重要的网络结构模型，通过每个时刻利用当前的输入以及之前的输出，在同一个单元产生当前时刻的输出，从而可以用来处理具有一定时序的问题，比如语音信号处理，机器翻译，股票走势等等。RNN的基本单元如下：
左边表示RNN的R，即循环调用自身，而右边是RNN的展开形式，unrolled form，可以看成一个复制了很多个同样copy的链状结构的时序
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2024-01-28 01:14:19
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GRNN，General Regression Neural Network，即广义回归神经网络，最早是由美国的Donald F.Specht教授于1991年提出的基于非线性
原创
2022-10-10 15:59:43
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本文主要内容简略介绍循环神经网络（RNN, Recurrent Neural Network），其中涉及单层RNN结构、多层RNN结构、双向RNN结构、双向RNN+Attention结构使用RNN进行文本分类任务，并给出模型的定义代码本文代码【 https://github.com/540117253/Chinese-Text-Classification 】一、RNN概述 循环神经网络RNN是
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2024-03-13 20:14:22
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神经网络算法原理一共有四种算法及原理，如下所示：1、自适应谐振理论（ART）网络自适应谐振理论（ART）网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连，该连接沿着正向（自底向上）和反馈（自顶向下）两个方向进行。2、学习矢量量化（LVQ）网络学习矢量量化（LVQ）网络，它由三层神经元组成，即输入转换层、隐含层和输出层。该网络在输入层与隐含层之间为完全连接，而在隐
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2023-10-07 19:09:51
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现在目前用的最多的三种神经网络是CNN，LSTM，GRU。其中，后两者都是RNN的变种，去年又给RNN发明了个SRU（优点是train RNN as fast as CNN）,SRU以后再讲，目前先消化了这个GRU再说。 GRU，Gated Recurrent Unit，门控循环单元。意思大概理解就是在RNN上多加了几个门，目的和LSTM基本一样，为了加强RNN神经网络的记忆能力。&nb
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2023-08-24 09:41:17
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Hopfield神经网络是一种比较特殊的网络，它不像一般的神经网络那样有输入层和输出层，并且通过训练来改变神经网络中的参数，最终实现预测、识别等功能。Hopfield网络只有一群神经元节点，所有节点之间相互连接，形式如下：虽然有些文章会画出像深度神经网络那样有输入输出的图，并且输出后又返回输入，但本质上就是多个节点之间的全连接，也就是上面的图形。Hopfield神经网络主要有两个应用：一是起到类似
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2023-10-30 23:36:51
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1.算法描述广义回归神经网络是径向基神经网络的一种，GRNN具有很强的非线性映射能力和学习速度，比RBF具有更强的优势，网络最后普收敛于样本量集聚较多的优化回归，样本数据少时，预测效果很好，还可以处理不稳定数据。虽然GRNN看起来没有径向基精准，但实际在分类和拟合上，特别是数据精准度比较差的时候有着很大的优势。 GRNN是RBF的一种改进，结构相似。区别就在于多了一层求和层，而去掉了隐含
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2023-08-12 19:32:39
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RNN已经发展十分成熟，但仍然有许多认知仅仅停留在“RNN具有处理时间序列的输入”，对于RNN的框架结构，以及为什么演变到LSTM,LSTM如何演变到GRU却是十分含糊。本篇博客，旨在记录笔者对RNN的理解和LSTM的认知，主要从结构上、和部分公式角度理解RNN和LSTM结构。主要学习内容来自《深度学习》伊恩 古德费洛。1 RNN 结构
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2024-01-12 07:12:07
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概述以监督学习为例，假设我们有训练样本集(x(i),y(i)),那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的的假设模型hw,b(x),它具有参数W，b，可以以此参数来拟合我们的数据。为了描述神经网络，我们先从最简单的神经网络讲起，这个神经网络仅由一个“神经元”构成，以下即是这个神经元的图示： 这个“神经元”是一个以x1,x2,x3及截距+1为输入值的运算单元，其输出为 其中函数
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2023-09-04 20:52:42
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一、卷积神经网络结构常见的卷积神经网络结构： 服务器上：LeNet、AlexNet、VGG、InceptionV1-V4、Inception-ResNet、ResNet 手机上：SqueezNet、NASNet二、卷积参数量的计算1、卷积层参数量需要与上一节中的进行区分卷积核计算参数进行区分卷积层参数量parameter=（W×H×C+1）*Cout其中，W为卷积核的宽；H为卷积核的高；+1为偏执
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2023-07-24 07:59:02
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前言平时很少写总结性的文章，感觉还是需要阶段性总结一些可以串在一起的知识点，所以这次写了下。 因为我写的内容主要在时序、时空预测这个方向，所以主要还是把rnn，lstm，gru，convlstm，convgru以及ST-LSTM一、 RNN最为原始的循环神经网络，本质就是全连接网络，只是为了考虑过去的信息，输出不仅取决于当前输入，还取决于之前的信息，也就是输出由之前的信息(也就是状态state)和
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2024-04-02 10:59:16
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基本介绍神经网络最基本的成分是神经元模型，当输入值超过了神经元的阈值，神经元就被激活了。然后通过激活函数就可以将输出值对应为0或者1。感知机感知机是由两层神经元组成，输入层接收数据，输出层经过激活函数可以输出0或者1，所以感知机能实现一些基本的逻辑运算，下面来看看其中的数学原理。感知机的数学原理公式: 其中x是输入，w是权重，b是偏差（偏置项）数学原理很简单，那开始实现一些基本的逻辑运算与运算或运
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2023-08-14 14:41:35
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目录1. 什么是GRU2. GRU浅析2.1 GRU的输入输出结构2.2 GRU的内部结构 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32481747 这里的内容是对台大李宏毅老师课程视频的一些记录以及自己的一些整理和思考。1. 什么是GRUGRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一
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2023-10-03 21:02:47
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# 如何实现“grnn神经网络模型iris”
## 简介
在本文中，我将教你如何使用GRNN（Generalized Regression Neural Network）神经网络模型来解决鸢尾花（iris）数据集的分类问题。GRNN是一种基于样本数据的神经网络，它可以很好地处理分类和回归问题。
## 流程图
以下是实现“grnn神经网络模型iris”的步骤流程：
```mermaid
erD
原创
2024-03-28 07:42:59
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# GRNN神经网络MATLAB代码实现
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何用MATLAB实现Generalized Regression Neural Network (GRNN)神经网络。GRNN是一种基于Radial Basis Function (RBF)的神经网络，用于解决回归问题。GRNN具有简单的结构和良好的逼近能力，因此非常适合初学者入门。
## 流程概述
下表概述了实现G
原创
2023-07-21 20:15:11
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