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2023-11-16 21:48:27
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分类预测 | MATLAB实现基于PSO-NN、SVM、KNN、DT的多特征数据分类预测，二分类及多分类
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2024-03-12 10:46:49
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原创
2023-05-04 07:44:16
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<a target=blank href=http://wpa.qq.com/msgrd?V=1&Uin=你的QQ号&Site=你的网址&Menu=yes><img border="0" SRC=http://wpa.qq.com/pa?p=1:你的QQ号:13 alt="点击这里给我发消息"></a>
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2009-04-17 13:03:16
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收集和变化PSO算法，它可用于参考实施：#include #include #include #include #include #define rand_01 ((float)rand() / (float)RAND_MAX)const int numofdims = 30;const int n...
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2015-09-27 19:32:00
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1、粒子群优化算法概述粒子群优化（PSO, particle swarm optimization）算法是计算智能领域，除了蚁群算法，鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法，该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的，该算法源自对鸟类捕食问题的研究。 • PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子，每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解，用位置、速
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2023-08-14 15:20:56
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2.2.1 什么是神经网络人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN）。是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的 计算模型。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分别输入层，输出层以及隐藏层。其中每层的圆圈代表一个神经元，隐藏层和输出层的神经元有输入的数据计算后输出，输入层的神经元只是输入。神
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2023-08-31 18:42:15
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1、Python简介1.1 Python是什么Python是一种相当有趣的编程语言 Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 1.2 Pthon由来： Python的前世源自鼻祖“龟叔”。1989年，吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）在阿姆斯特丹为了打发无聊的圣诞节，决心开发一个新的
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2024-04-22 21:33:31
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1.简介粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过
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2023-07-24 16:24:48
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本文主要通过samba以及aria2实现将树莓派编程一个简单自带下载功能的家庭nas服务器安装samba实现文件共享一.准备硬盘（此处针对ntfs格式的硬盘，其他硬盘格式或者可以格式化的请直接跳过）树莓派默认挂载ntfs格式硬盘只有只读权限，所以需要安装一些工具实现读写功能安装软件#更新
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
#安装所需软件包
sudo
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2024-10-20 15:44:37
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本篇主要内容包括XGBoost的入门教学、调参优化，将之前自己遇到的问题细心的整理一遍；XGBoost参数繁多，所以如果要调参，就一定要知道每个参数的作用于意义，因此本人十分建议在实战之前对XGBoost的理论分析有一定的了解，博主在之前写过一篇XGBoost原理与实例,里面详细的介绍了XGBoost的基本原理，有兴趣的小伙伴可以先去那里观摩一番，之后再看本篇有事半功倍的效果哦！！现简要说明下XG
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2024-08-14 08:10:01
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# 如何在Android中实现神经网络（NN）
在现代应用程序开发中，集成人工智能和深度学习的能力是一个不断增长的趋势，神经网络（NN）是这方面的核心。对于初学者来说，实现一个简单的神经网络应用可能会让人感到困惑，因此本文将详细介绍如何在Android中构建和实现一个基本的神经网络模型。从整体流程到具体代码，我们将一步步进行讲解。
## 整体流程
首先，让我们看一下完成这一任务的流程。我们会
nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别
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2023-07-29 18:56:06
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1.nn模块是神经网络模块 2.父类module，子类Sequential, Parallel和Concat 3.Linear：做线性变换 4.criterion 这个模块包含了各式各样的训练时的损失函数 5. torch中optim的sgd，全称Stochastic gradient descen
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2016-12-23 11:57:00
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https://cloud.tencent.com/developer/article/1741626 https://cloud.tencent.com/developer/article/1660961 BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写，BCELoss Cro ...
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2021-10-30 22:03:00
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nn.Embedding torch.nn.Embedding 随机初始化词向量矩阵：这种方式很容易理解，就是使用self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, e
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2023-11-08 09:04:32
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文章目录nn.L1Lossnn.SmoothL1Lossnn.MSELossnn.CrossEntropyLossnn.NLLLoss损失函数，是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一，另一个是优化器。损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，常见的有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。nn.L1LossL1Loss 计算方法比较简单，原理就是取预测值和真实值的绝对误差的平均数。计算公式如下nn.SmoothL1Lossnn.SmoothL1Loss：计算分俩方面，当误
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2021-06-18 14:10:12
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对于CNN前馈神经网络，如果前馈一次写一个forward函数会有些麻烦，
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2022-01-25 10:04:19
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