神经网络核心组件层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量模型：层构成的网络损失函数：参数学习的目标函数，通过最小化损失函数来学习各种参数优化器：如何使损失函数最小，这就是优化器 多个层连接在一起构成一个模型或网络，输入数据通过这个模型转换为预测值，然后损失函数把预测值与真实值进行比较，得到损失值（可以是距离，概率值等），该损失值用于衡量预测值与目标结果的匹配或相似度，优化器利用损失值更新权
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2023-10-26 05:55:33
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神经网络基础神经网络可以处理结构化数据(表格、数据库等)和非结构化数据(图像、音频等)，并用于训练如房子特征和房价之间的函数、训练图像和类别之间的函数、训练语音和文本之间的函数等，从而实现房价预测、图像分类、语音识别等功能。为何最近神经网络崛起了呢，下面引用吴恩达的一幅图片进行解释。当数据(带标签的)量比较小的时候，传统学习算法的效果和神经网络的效果差异不大，当数据量变大之后，神经网络的效果要明显
CNN卷积神经网络—LeNet原理以及tensorflow实现minst手写体训练1. LeNet原理2.tensorflow实现Mnist手写体识别1.安装tensorflow2.代码实现手写体识别2.1 运行代码2.2调参2.3输入图片进行测试（按默认数据进行测试）2.4 结果分析3.tensorflow训练遇到的问题： 1. LeNet原理LeNet是Yann LeCun在1998年设计的
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2023-07-11 09:29:20
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本文实例讲述了Python编程实现的简单神经网络算法。分享给大家供大家参考，具体如下：python实现二层神经网络包括输入层和输出层# -*- coding:utf-8 -*-
#! python2
import numpy as np
#sigmoid function
def nonlin(x,deriv = False):
if(deriv == True):
return x*(1-x)
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2023-07-12 21:19:26
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库虽然实现了自动求导与梯度反向传播， 但如果我们要完成一个模型的训练， 仍需要手写参数的自动更新、 训练过程的控制等， 还是不够便利。 为此， PyTorch进一步提供了集成度更高的模块化接口torch.nn， 该接口构建于Autograd之上， 提供了网络模组、 优化器和初始化策略等一系列功能 。 下面具体以一个由两个全连接层组成的感知机为例， 介绍如何使用nn.Module构造模块化的神经网络
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2023-08-07 21:54:45
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深度神经网络算法，是基于神经网络算法的一种拓展，其层数更深，达到多层，本文以简单神经网络为例，利用梯度下降算法进行反向更新来训练神经网络权重和偏向参数，文章最后，基于Python
库实现了一个简单神经网络算法程序，并对异或运算和0-9字符集进行预测。一、问题引入 利用如下图像结构，通过训练集对其参数进行训练，当有新的测试数据时，通过更新函数，获得正确的预测值，更新函数方程为： O
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2023-06-21 22:01:29
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MATLAB神经网络工具箱 神经元模型 Neuron Model： 多输入，单输出，带偏置 输入:R维列向量 权值:R维行向量 阀值:标量 求和单元 传递函数 输出 常用传递函数 a Wp -b 1 -1 阈值函数 MATLAB函数: hardlim MATLAB函数: hardlims 线性函数 Purelin Transfer Function ： a n MATLAB函数: purelin
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2023-10-30 23:50:36
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在学习神经网络之前，我认为弄懂逻辑回归是很有必要的(对于逻辑回归比较陌生的可以看看该作者分类那篇文章(●'◡'●))，因为逻辑回归就相当于神经网络的一个“神经元”，而整个神经网络就是由这些“神经元”构成的。我们知道每个"神经元"的作用是完成一个二分类的任务，那么将这些“神经元”链接起来自然而然是为了完成一个多分类的任务，这也就是神经网络的作用了。为了方便后面分享内容的理解
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2023-08-24 15:33:01
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Matlab 神经网络工具箱应用人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的非线性动力学系统，具有非线性自适应的信息处理能力，在模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到广泛应用。 MATLAB是一种科学与工程计算的高级语言，广泛地运用于包括信号与图像处理，控制系统设计，系统仿真等诸多领域。为了解决神经
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2023-09-19 22:06:13
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第一章 介绍
1．神经网络 神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。在自然界，网络功能主要由神经节决定，我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。 一般的神经网络都是可调节的，或者说可训练的，这样一个特定的输入便可得到要求的输出。如下图所示。这里，网络根据输出和目标的比较而调整，直到网
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2023-08-17 17:59:27
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深度神经网络应用 – 图像分类你将使用在上一个作业中实现的函数来构建深层网络，并将其应用于分类cat图像和非cat图像。 希望你会看到相对于先前的逻辑回归实现的分类，准确性有所提高。完成此任务后，你将能够：建立深度神经网络并将其应用于监督学习。1 安装包让我们首先导入在作业过程中需要的所有软件包。numpy是Python科学计算的基本包。matplotlib 是在Python中常用的绘制图形的库。
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2023-11-09 20:22:25
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博客写作背景----项目中解决的问题最近遇到一个使用stm32单片机多路采集信号的项目，还需要在上位机进行波形的查看，信号算法的处理，初步定为使用labview编写上位机程序进行处理。为啥用labview呢，因为LabVIEW是美国国家仪器公司（NI）的创新软件产品，其全称是实验室虚拟仪器工程平台（Laboratory Virtual Instrument Engineering Wo
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2024-04-26 17:58:08
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浅谈神经网络及其matlab实现（感知器，线性神经网络，BP神经网络）本文详细介绍了感知器，线性神经网络和BP神经网络的原理和相关知识，以及通过matlab工具箱和自己编程循环两种方法实现三种算法。1，概述 人工神经网络，通常称为神经网络，是一种运算的模型，由大量的神经元及其相互连接构成，每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每个神经元之间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称为权
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2024-03-03 21:00:22
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在前面我们之前讲过神经网络拟合工具nftool的使用，连接如下神经网络的工具箱有如下几种：nntool神经网络工具箱的图形用户界面。nftool是神经网络拟合工具nctool是聚类工具ntstool是时间序列工具nprtool是模式识别工具今天我们讲解nntool神经网络工具箱的图形用户界面1.打开MATLAB，在命令行输入nntool，将出现如下界面：其中最主要的分为6个部分：第1部分中显示的是
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2023-10-30 23:49:49
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先来一段整体的代码了解一下整体的架构：<span style="font-size:18px;">input=img;
bpnet=newff(minmax(input),[30 30],{'logsig', 'logsig'}, 'traingdx', 'learngdm');
%建立BP神经网络， 12个隐层神经元，4个输出神经元
%tranferFcn属性 'logsig' 隐
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2023-09-06 21:30:32
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1、神经网络设计的流程2、神经网络设计四个层次3、神经网络模型4、神经网络结构5、创建神经网络对象6、配置神经网络的输入输出7、理解神经网络工具箱的数据结构8、神经网络训练 1、神经网络设计的流程 神经网络设计可以分为七个步骤： a. 采集数据 b. 创建网络 c. 配置网络参数 d. 初始化权重和偏置 e. 训练神经网络 f. 验证网络
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2023-07-31 22:03:14
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经过最近一段时间的神经网络学习，终于能初步使用matlab实现BP网络仿真试验。这里特别感谢研友sistor2004的帖子《自己编的BP算法（工具：matlab）》和研友wangleisxcc的帖子《用C++，Matlab，Fortran实现的BP算法 》前者帮助我对BP算法有了更明确的认识，后者让我对matlab下BP函数的使用有了初步了解。因为他们发的帖子都没有加注释，对我等新手阅读时有一定困
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2023-10-30 22:57:38
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_8684880b0100vxtv.html 为了看懂师兄的文章中使用的方法，研究了一下神经网络昨天花了一天的时间查怎么写程序，但是费了半天劲，不能运行，百度知道里倒是有一个，可以运行的，先贴着做标本% 生成训练样本集
clear all;
clc;
P=[110 0.807 240 0.
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2015-02-07 10:43:50
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种广泛应用于计算机视觉领域的深度学习算法。它通过卷积操作和池化操作实现了对图像等数据的特征提取和分类，具有良好的空间局部特征提取能力和参数共享的优势。本文将介绍CNN的基本原理、结构和应用。基本原理CNN的基本原理是通过卷积操作和池化操作实现对图像等数据的特征提取和分类。卷积操作可以理解为一种特殊的线性变换，它
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2023-07-27 19:53:32
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目录1 概述 2 BP神经网络学习模板3 Matlab神经网络工具箱1 概述上节知识复习：【数学建模】随机森林预测（Python代码实现）里面的算例本次我们会用到。 用神经网络的思想，使用某个方法计算出权重，带入神经网络进行预测，会比回归思想效果更好。这里我推荐使用BP神经网络。为什么选择BP神经网络呢？因为它的非线性映射能力很强！比起直接使用回归有着很大的好处，因此我们也把线性回归这
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2023-07-05 22:15:31
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