文章目录前言一、使用numpy完成神经网络二、使用tensor完成神经网络三、pytorch的自动求导四、补充说明总结 前言 本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。本人也处于学习阶段，博客中涉及到的知识可能存在某些问题，希望大家批评指正。另外，本博客中的有些内容基于吴恩达老师深度学习课程，我会尽量说明一下，但不敢保证全面。一、使用numpy
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2023-09-26 05:32:13
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内容介绍利用BP神经网络PID控制器进行优化PID控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于工业控制过程，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。而实际工业生产过程中往往具有非线性，时变不确定性，因而难以建立精确的数学模型，应用常规PID控制器不能达到到理想的控制效果，在实际生产过程中，由于受到参数整定方法繁杂的困扰，常规PID控制器参数往往整定不良，
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2023-10-30 22:51:29
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使用PyTorch已有库ResNet搭建基本二分类模型，并在GPU上进行训练。
上一节中，我们介绍了Pytorch的基本知识，如数据格式，梯度，损失等内容。在本节中，我们将介绍如何使用Pytorch来搭建一个经典的分类神经网络。搭建一个神经网络并训练，大致有这么四个部分：1、准备数据；2、搭建模型；3、评估函数；4、优化网络权重。先上一张模型结构图，基本
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2023-08-14 22:39:33
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1.摘要 深度神经网络（DNN）在各种任务中取得了前所未有的成功，但是，这些模型性能直接取决于它们的超参数的设置。在实践中，优化超参数仍是设计深度神经网络的一大障碍。在这项工作中，我们建议使用粒子群优化算法（PSO）来选择和优化模型参数。在MNIST数据集上的实验结果显示：通过PSO优化的CNN模型可以得
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2023-10-11 09:42:46
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1、将原始数据集分为训练集和测试集2、对训练集进行批量梯度下降3、评估测试集的准确率4、模型的推理和训练在GPU上运行，但是验证一般在CPU上运行5、训练集是数据集的70%，随机取得，测试集占数据集的比重是0.3，随机取得数据import torch
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset
from torch.utils.d
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2024-04-12 22:12:27
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python实现粒子群算法(PSO)优化神经网络超参数——以预测英雄联盟比赛结果为例
本实验根据英雄联盟的对局数据，搭建全连接网络分类模型，以粒子群算法对神经网络的节点数和dropout概率进行调优，最后对比默认模型和优化后的模型对英雄联盟比赛结果的预测准确率 。
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算
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2023-06-21 11:15:58
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关注：智能算法及其模型预测clc;
clear all;
close all
% restoredefaultpath
tic
%% 导入数据
% 训练集——190个样本
P = xlsread('data','training set','B2：G191')';
T = xlsread('data','training set','H2：H191')';
% 测试集——44个样本
P_tes
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2023-12-27 10:54:32
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郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！IEEE transactions on neural networks and learning systems, (2021) Abstract 脉冲神经网络(SNN)因其生物学合理性而受到广泛关注。SNN理论上至少具有与传统人工神经网络(ANN)相同的计算能力。它们具有实现能源效率的潜力，同时保持与深度神经网络(DNN)
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2023-07-31 23:38:01
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粒子群优化神经网络算法 可以实时控制吗谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创粒子群算法优化RBF神经网络一般优化的是权值、阈值。单单的优化平滑参数spread可以吗? 10粒子群优化算法的参数设置。从上面的例子我们可以看到应用PSO解决优化问题的过程中有两个重要的步骤:问题解的编码和适应度函数PSO的一个优势就是采用实数编码,不需要像遗传算法一样是二进制编码(或者采用针对实数的遗传操作.例如对于问题
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2024-01-10 14:08:07
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目录0 知识回顾1 ACO-BP算法2 ACO-BP算法基本思路3 具体步骤4 Matlab代码实现5 运行结果6 参考文献 7 写在最后 1 ACO-BP算法 传统的BP神经网络训练采用的是误差反向传播学习算法,它的优化目标函数相对复杂,较容易出现陷人局部最优、收敛速度慢等问题[6]。由于BP神经网络的训练算法实质上是对其网络权值和阈值进行迭代调整,因此用
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2023-11-09 11:53:24
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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解）1.项目背景PSO是粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其
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2023-11-29 17:58:08
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AlphaGo浅析——浅析卷积神经网络各位朋友中秋吉祥~，小编在此给您请安了。 在上节介绍AlphaGo的有监督学习策略网络Pσ的过程中，涉及到了卷积神经网络的相关知识，今日我们就着月饼来了解一下卷积神经网络的一些知识。一、卷积神经网络概述1. 组成：输入层+卷积层+激励层+池化层+全连接层卷积神经网络在传统神经网络的基础上加入了特征提取功能，把传统神经网络的隐含层拓展成了卷积层，池化层（下采样层
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2023-10-10 11:34:48
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神经网络之BP算法神经网络前馈神经网络反向传播算法损失函数梯度下降法梯度下降法在前馈神经网络中的应用反向传播算法中的梯度下降法反向传播算法MATLAB示例使用newff建立神经网络神经网络参数的设定神经网络的训练神经网络的仿真 神经网络是指一系列受生物学和神经科学启发的数学模型．这些模型主要是通过对人脑的神经元网络进行抽象，构建人工神经元，并按照一定拓扑结构来建立人工神经元之间的连接，来模拟生物
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2023-11-15 13:08:49
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飞蛾扑火( Moth-flame optimization algorithm，MFO) 是Seyedali Mirjalili等于2015年提出的一种新型智能优化算法。该算法具有并行优化能力强，全局性优且不易落入局部极值的性能特征，逐渐引起了学术界和工程界的关注。目录1.飞蛾扑火算法描述1.1 算法步骤 2.MFO优化BP神经网络流程 3.模型介绍3.1 确定BP神经网络的拓
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2023-11-12 19:09:21
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目录摘要：1.BP模型神经网络模型2.粒子群优化算法（PSO）伪代码实现3.粒子群算法结合BP神经网络（PSO-BP）4.程序运行结果5.本文Matlab代码摘要：BP神经网络是一种常见的多层前馈神经网络，本文通过粒子群算法(PSO)对BP神经网络的网络参数进行寻优，得到最优化的网络参数，并与未使用PSO的BP网络对同一测试样本进行预测，对比分析并突出PSO-BP的优越性。本文章代码可改性强，注释
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2023-09-26 12:12:50
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# PSO-BP神经网络
## 介绍
神经网络是一种计算模型，模拟了人脑神经元之间的连接和信息传递过程。BP（Back Propagation）神经网络是一种常用的神经网络模型，通过反向传播算法来训练和优化网络权重。然而，传统BP算法容易陷入局部最优解，训练效果不佳。
为了解决传统BP算法的问题，研究者们提出了基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算
原创
2023-07-21 13:41:00
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系列文章手把手教你：人脸识别考勤系统 文章目录系列文章项目简介一、粒子群算法（PSO）简介二、项目展示二、环境需求环境安装实例三、重要功能模块介绍1.数据预处理模块（data_create.py）2.定义粒子群优化算法（n_PSO.py）3.定义被优化CNN模型4.使用PSO优化CNN初始化学习率（ModelTrain.py）5.模型分类预测四、完整代码地址 项目简介本文主要介绍如何使用pytho
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2023-10-04 11:27:00
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目录摘要：1.RBF神经网络介绍：2.RBF神经网络与BP神经网络的特点：3.PSO-RBF优化流程：4.实际测试及结果分析：4.1 BP神经网络测试结果4.2 RBF神经网络测试结果4.3 PSO-RBF神经网络测试结果5.本文Maltab代码：摘要：本文将粒子群算法（PSO）与径向基神经网络（RBF）相结合，使用PSO优化RBF神经网络的主要参数中心值c, 宽度σ以及连接权值w。然后
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2023-08-10 14:52:00
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BP神经网络-- 基本模型
BP 神经网络中的 BP 为 Back Propagation 的简写，最早它是由Rumelhart、McCelland等科学家于 1986 年提出来的，Rumelhart 并在Nature 上发表了一篇非常著名的文章 《Learning representations by b
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2023-08-14 13:14:50
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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景灰狼优化算法(GWO)，由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。优点：较强的收敛性能，结构简单、需要调节的参数少，容易实现，存在能够自适应调整的收敛因子以及信息
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2024-01-04 14:49:23
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