图像分类：即算法遍历图片，判断其中的对象是不是汽车 定位分类问题：即用算法判断图中是否有汽车还要在图中标记出它的位置，用红色方框圈起来。 图像分类，例如输入一张图片到多层卷积神经网络，它会输出一个特征向量并反馈给softmax来预测图片类型。 如果还想定位图片中汽车的位置，该怎么做呢？我们可以让神经网络多输出几个单元，输出一个边界框（bounding box）。具体说就是让神经网络再多输出4个数字
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2023-09-05 10:04:23
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算法训练函数的选取算法的性能与训练函数的选取有着显著的影响。为了分析并选取合适的参数以及BP神经网络的训练函数，本次实验选取Sphere函数对遗传算法优化的BP神经网络算法进行测试分析，以获得较合理的训练函数。其中实验环境同本章第2节。 （1）实验数据：本节利用 Sphere 函数随机抽取 5000 组值，其中前 4900 组值用于训练，后 100 组值用于预测，实验中函数取值范围及维数同上。（2
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2024-01-11 15:57:11
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上一节已经看到，在超参数范围内，随机取值可以提升搜索效率，但随机取值并不是在有效范围内的随机均匀取值，而是选择合适的标尺用于探究超参数。假设要选取隐藏单元的数量，对于给定层，假设选择的取值范围是从50到100中某点，这种情况下，对于50-100的数轴，可以随机在其上取点，这是一个搜索特定超参数的很直观的方式。或者如果要选取神经网络的层数，称之为字母L，也许会选择层数为2到4中的某个值，接着顺着2,
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2024-01-12 02:06:02
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神经网络中，除了寻找最优的权重和偏置等参数，设定合适的超参数也同样重要。比如各层神经元的数量、batch_size的取值、参数更新时的学习率、权值衰减系数或学习的epoch等。超参数寻找过程一般会伴随很多试错，所以用尽可能高效的方法找到超参数非常重要。下面介绍一种实践性的方法，说实话是有一些实践者经验的感觉。步骤0设定超参数的范围。说明：超参数的范围只要“大致的指定”就
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2023-11-09 03:49:42
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题目问题描述X 国的一个网络使用若干条线路连接若干个节点。节点间的通信是双向的。某重要数据包，为了安全起见，必须恰好被转发两次到达目的地。该包可能在任意一个节点产生，我们需要知道该网络中一共有多少种不同的转发路径。源地址和目标地址可以相同，但中间节点必须不同。如下图所示的网络。1 -> 2 -> 3 -> 1 是允许的1 -> 2 -> 1 ->...
原创
2022-07-05 14:55:12
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MATLAB神经网络入门学习笔记，欢迎批评指正！
资源：MATLAB神经网络43个案例分析 王小川、史峰、郁磊、李洋编著
4.1 案例背景\[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\]4.2 模型建立 神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络，用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络，训练后的BP神经
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2023-05-26 23:05:36
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1、问题描述对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找其函数极值，这类问题可以通过利用BP神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力来解决。 设非线性函数表达式如下： 其函数图像如下：由其函数图像可以看出该函数的全局最小值为0，坐标为（0,0）。虽然从函数方程可以很容易看出其最优解及对应的坐标，但是在函数方程未知情况下，我们很难找到非线性函数的极值。 下面利用该函数的400
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2023-09-23 01:53:17
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如何选择神经网络的超参数1、神经网络算法隐含层的选取1.1构造法首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数，找到最小值和最大值，然后从最小值开始逐个验证模型预测误差，直到达到最大值。最后选取模型误差最小的那个隐含层层数。该方法适用于双隐含层网络。1.2删除法单隐含层网络非线性映射能力较弱，相同问题，为达到预定映射关系，隐层节点要多一些，以增加网络的可调参数，故适合运用删除法。1.3黄金分割
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2023-12-29 19:27:43
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文章目录1. 神经网络与最优化2. 损失和损失函数3. 最大似然与最大似然估计（MLE）4. 最大似然和交叉熵5. 损失函数的经验选择5.1 回归问题5.2 分类问题6. 损失函数实现6.1 MSE6.2 cross entropy7. TensorFlow.Keras 配置7.1 回归问题7.1.1 MSE7.1.2 MSLE7.1.3 MAE7.2 二分类问题7.2.1 Binary Cro
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2023-12-10 09:41:23
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一、前言（代码获取：评论区或者私信获取） 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）和反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network，BPNN）都是常用的优化算法和模型，可以联合使用进行回归预测问题的优化。 在使用遗传算法优化BP神经网络的回归预测问题时，可以结合遗传算法优化算法的搜索能力和BP
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2023-09-25 19:03:58
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python数据结构与算法练习-栈解决迷宫问题深度优先搜索 深度优先搜索将迷宫表示为如下矩阵，1表示此路不通，0表示可行，起始位置A为迷宫的 [1][1] 位置，终点S为[8][8]，求一条从A到S的通路。思路：构建四个方向–上下左右，将路径的每个节点都入栈，且当前节点将从四个方向探索，如果当前节点三路都不通将退栈返回上一节点。#定义栈
class Stack:
def __init__
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2024-08-05 17:00:36
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穿透障碍，到达对面的点 ，，这里只是粗率的实现了一下，好像还是有bug的import math
import sys
import time
import numpy as np
map_be_search = np.array([
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 0, 0, 0, 0,
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2023-12-15 09:52:24
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神经网络遗传算法函数极值寻优主要分为BP神经网络训练拟合和遗传算法极值寻优两步，算法流程如图所示：
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2023-05-31 07:48:10
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1.调试处理(Tuning process)调参优先级（红色>橙色>紫色） 如何做：(1)随机取值；(2)由粗糙到精细3.2为超参数选择合适的范围(Using an appropriate scale to pick hyperparameters)1.搜索超参数α： 假设你在搜索超参数α（学习速率），假设你怀疑其值最小是0.0001或最大是1。如果你画一条从0.0001到1的数轴，沿
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2024-02-06 20:55:10
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解读Neo-GNNs基本信息作者论文等级论文解读摘要实验实验目标实验过程实验结论Ablation Study(消融研究)总结 基本信息作者Seongjun Yun, Seoyoon Kim, Junhyun Lee, Jaewoo Kang∗ , Hyunwoo J. Kim∗（Korea大学计算机科学与工程系）论文等级NeurIPS 2021论文解读摘要现状： 图神经网络(GNNs)已广泛应用
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2023-11-19 13:13:10
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炫云：循环神经网络 炫云：门控和长短期记忆循环神经网络 循环神经网络可以看作是可深可浅的网络，一方面如果把循环网络按时间展开，长时间间隔的状态之间的路径很长，循环网络可以看作是一个非常深的网络，从另一方面来说，如果同一时刻网络输入到输出之间的路径
，这个网络是非常浅的。
可以增加循环神经网络的深度从而增强循环神经网络的能力。增加循环神经网络的深度主要是增加同一时刻网络输入到输
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2023-12-26 18:14:19
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在开发和优化“python 寻路”算法时，我们往往需要对各种算法进行集成与配置，以便解决真实世界中的路径寻找问题。本文将详细介绍如何准备环境、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及性能优化。
## 环境准备
首先，我们需要设置合适的开发环境，并确保依赖项正确安装。
### 依赖安装指南
在使用 Python 进行寻路算法开发时，我们需要以下主要库：
- `numpy` - 用于数值计算
总结一下流程：思维：直接走向终点+穿透障碍1，从起点 直接向终点做，每次获取一下指向终点的向量，加一下自身坐标，得到下一个坐标。分支：1.不是障碍，就继续往前走。2.是障碍，获取四个关键点（障碍前一点，障碍点，伪穿透点（穿透点前一个点），穿透点），计算障碍物最边缘的重要属性 内圈（不可走点集合），外圈（可走点集合）。具体前面已经说过了，这里在说一下：从障碍点开始，我的邻居=1的点（处理：如果这个邻
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2023-09-26 22:10:55
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上一篇文章只发布了很粗糙的代码，属于能跑就行，确实难看懂。这一篇继续说一下爬墙思维，，B*寻路算法就是贪婪思维 +攀爬思维，但是比较难判定怎么算爬过的障碍，所以这里改为 贪婪思维 +穿透障碍，（空心障碍的话这不坑爹吗）最开始研究B*寻路算法时,真是时 不知道怎么取解决爬墙，，，从格子3 开始分路，开始考虑撞墙，换方向，又得判定是否已经翻过了障碍，起初我觉得可以用距离来判断翻过了障碍，因
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2023-11-09 08:56:27
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