目录一、神经网络简介二、实现简单神经网络三、Java自然语言处理示例代码（简易版GPT）四、Java简易版语音识别示例代码五、结论 神经网络是一种模仿人脑神经系统运行方式的计算模型。在计算机科学领域，神经网络被广泛应用于图像处理、自然语言处理、语音识别、智能推荐等领域。本文将介绍如何用Java编写一个简易版的神经网络模型。一、神经网络简介神经网络由神经元（neuron）和连接（synapse）构
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2023-09-15 17:22:23
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引言这段时间花了不少精力在了解人工神经网络（ANN），对其设计思想和基本算法有了一定的了解，把相关知识整理如下，一方面梳理思路，增强理解，另一方面也希望对想了解ANN的人有点帮助。1 时代大背景首先，我们了解以下人工神经网络的发展历史。1943年，神经科学家和控制论专家Warren McCulloch和逻辑学家Walter Pitts基于数学和阈值逻辑算法创造了一种神经网络计算模型；
1957年，
BP神经网络基础知识及简单拟合实例BP神经网络结构前向计算误差反向传播梯度下降法输出层参数调节隐含层参数调节BP神经网络拟合实例 BP神经网络结构BP神经网络(Back Propagation)是一种多层神经网络，其误差是反向传播的，因此称为BP神经网络。 BP神经网络包括输入层、隐含层和输出层三层，通常来说，隐含层的激活函数为 输出层的激活函数为前向计算我们记BP神经网络具有n个输入层神经元，
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2023-10-04 19:22:12
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简单循环神经网络 文章目录简单循环神经网络RNN的结构简单循环网络循环神经网络的通用近似定理pytorch中rnn的使用参数输入输出示例参考 在前馈神经网络中，信息的传递是单向的，因此前馈神经网络难以处理时序序列这种会依赖于过去一段时间输出的的任务，如视频、文本、语音等。而且前馈神经网络的输入尺寸是固定的，但时序序列是不固定的，此时循环神经网络应运而生。 循环神经网络（Recurrent Neu
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2023-08-25 20:16:58
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构建全卷积神经网络的构造模块我们已经掌握得差不多了，下面来看个例子。假设，有一张大小为32×32×3的输入图片，这是一张RGB模式的图片，你想做手写体数字识别。32×32×3的RGB图片中含有某个数字，比如7，你想识别它是从0-9这10个数字中的哪一个，我们构建一个神经网络来实现这个功能。 我用的这个网络模型和经典网络LeNet-5非常相似，灵感也来源于此。LeNet-5是多年前Yann LeCu
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2023-09-13 18:42:27
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本篇文章主要通过一个简单的例子来实现神经网络。训练数据是随机产生的模拟数据集，解决二分类问题。下面我们首先说一下，训练神经网络的一般过程：1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果2.定义损失函数以及反向传播优化的算法3.生成会话(Session)并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法要记住的一点是，无论神经网络的结构如何变化，以上三个步骤是不会改变的。 完整
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2023-12-27 10:11:33
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1、模糊神经网络的基本形式模糊神经网络有如下三种形式： 1．逻辑模糊神经网络 2．算术模糊神经网络 3．混合模糊神经网络 模糊神经网络就是具有模糊权系数或者输入信号是模糊量的神经网络。上面三种形式的模糊神经网络中所执行的运算方法不同。 模糊神经网络无论作为逼近器，还是模式存储器，都是需要学习和优化权系数的。学习算法是模糊神经网络优化权系数的关键。对于逻辑模糊神经网络，可采用基于误差的学习算法，也即
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2023-05-24 14:49:41
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前言下面将介绍几种卷积神经网络的经典网络:LeNetAlexNetVGGNiNGoogleNetResNetDenseNet一、LeNetLeNet网络有：卷积层 2个，池化层 2个，全连接层：3个（其中包含输出层）。图示如下：1、
net = nn.Sequential()
net.add(nn.Conv2D(channels = 6,kernel_size = 5,activa
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2023-11-27 09:56:59
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摘要：随着计算机行业和互联网时代的不断发展与进步，图神经网络已经成为人工智能和大数据重要研究领域。图神经网络是对相邻节点间信息的传播和聚合的重要技术，可以有效地将深度学习的理念应用于非欧几里德空间的数据上。简述图计算、图数据库、知识图谱、图神经网络等图技术领域的相关研究历史，分类介绍不同类型的图结构。分析对比不同的图神经网络技术，重点从频域和空间与的信息聚合方式上分类比较不同的图卷积网络算法。阐述
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2023-08-10 16:35:31
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newff函数<1>newff函数语法 newff函数参数列表有很多的可选参数，具体可以参考Matlab的帮助文档，这里介绍newff函数的一种简单的形式。语法：net = newff ( A, B, {C} ,‘trainFun’)参数：A：一个n×2的矩阵，第i行元素为输入信号xi的最小值和最大值；B：一个k维行向量，其元素为网络中各层节点数；C：一个k维字符串行向量，每一分量为对
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2023-07-04 15:45:28
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前言沉寂了这么久，原本说发布一个go语言无框架建站教程，结果发现由于这一年没怎么看go语言，go的工程模式貌似有了新的变化，再加上联系了导师，导师让我学习神经网络的知识，所以索性先把go语言建站的日程推后，先行学习神经网络再说。一如既往，我的目标仍然是让你看了之后就能和别人讲。今天，就先看看神经网络的基本概念，对它有一个初步的了解吧。（前几篇可能是理论知识多一点，后面再实操）什么是神经网络？这里不
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2023-11-13 18:20:09
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keras构造神经网络，非常之方便！以后就它了。本文给出了三个例子，都是普通的神经网络例一、离散输出，单标签、多分类例二、图像识别，单标签、多分类。没有用到卷积神经网络（CNN）例三、时序预测，单标签、多分类。（LSTM）说明keras对于神经网络给出的流程图，非常容易理解。 【重点】训练神经网络围绕以下对象: 1. 层，用于合并成网络(或模型) 2. 输入数据和
出品：贪心科技
作者: 山南 阅读人群：想了解卷积神经网络基本概念 1.1 背景2.1 神经网络 2.1.1 感知机2.1.2 激活函数2.1.3 反向传播2.2 卷积的定义2.3 卷积的Stride步长2.4 Padding2.5 Pooling池化层2.6 ReLU(Rectified Linar Unit)修正线性单元2.7 Dropout2.8 So
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2023-10-13 00:00:26
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疫情防控的关键阶段，各种信息漫天飞，有利的、不利的，真实的、虚假的，我们需要努力分辨。雾里看花，我们需要借一双“慧眼”，“慧眼”就是以算法驱动的热点事件跟踪系统。最近，笔者参与了一个企业舆情分析系统的建设，亲身体验了疫情检测系统建设的全部过程，包括系统架构、算法设计、代码实现、系统运行等步骤。现在，向大家分享该系统设计、实现的简单经验。 企业的需求是这样的 企业希望利用该系统掌握企业舆情，并满足
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2023-11-21 14:35:37
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DCCRN: Deep Complex Convolution Recurrent Network for Phase-Aware Speech EnhancementDCCRN：用于相位感知的语音增强的深度复数卷积递归网络摘要随着深度学习的成功语音增强在可理解性和可感知质量方面都有了提升。传统上，在时频(TF)上的方法主要是通过简单的卷积神经网络(CNN)或循环神经网(RNN)预测时频的遮罩矩阵
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2024-02-19 12:40:40
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目录 1. 神经网络受欢迎的原因2. 人工神经网络定义3. 人工神经网络的学习能力4. 人工神经网络的基本原理5. 神经网络的研究进展6. 神经网络的典型结构6.1 单层感知器网络6.2 前馈型网络6.3 前馈内层互联网络6.4 反馈型网络6.5 全互联网络7. 神经网络的学习算法7.1 学习方法7.2 学习规则8. 霍普菲尔德(Hopfield )神经网络8.1 来
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2023-11-13 17:26:37
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想要了解智能音箱背后的基础技术框架，其实，既是是应用类应用工程师，也需要对神经网络，以及深度学习模型，有一些基本的认识，个人认为这样会更加方便产品设计，以及相应的方案评估，因此，我们或许要大致了解感知机，Sigmoid函数的相关概念。 人类的视觉系统，是世界上最有趣的奇迹之一，当有人给了我们一张手写卡片，大家可以很轻易地认出上面的字迹，这种轻易性让我们觉得机器想要做到这一点也是很容
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2024-01-14 19:26:10
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Recurrent Neural Network Recurrent Neural Network 是反馈神经网络，简称为 RNN 。与最基础的前向传播神经网络不同的是，RNN 是一个有记忆的神经网络，他把上一次的输出存了起来作为下一次的输入参数的一部分影响下一次的输出结果。为什么要这么做呢？让我们来看一个例子。RNN 的背景 假设有这样一个应用场景，我希望输入一段话给我的语音助手，例如 “I
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2023-11-25 12:25:39
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加粗样式MATLAB 简单神经网络案例学习目标:从学习第一个最简单的神经网络案例开启神经网络学习之路。 本神经网络为感知器网络，常用于点的分类。clear all;
close all; %第一步、第二部为清空环境变量
P=[0 0 1 1;0 1 0 1];%输入向量
T=[0 1 1 1]; %目标向量
net=newp(minmax(P),1,'hardlim
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2023-10-30 23:58:18
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深度学习是一种人工智能技术，它用于解决各种问题，包括自然语言处理、计算机视觉等。递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种神经网络模型，主要用于处理序列数据，例如文本、语音、时间序列等。本文将详细介绍递归神经网络的原理、结构和应用。递归神经网络的原理递归神经网络是一种有向图模型，在每个时间步都接收输入和隐状态，并输出一个隐状态和一个输出。递归神经网络
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2023-08-08 20:33:01
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