感谢阅读RNN简介传统RNN内部结构过程演示内部计算公式RNN輸出激活函数tanhPytorch构建传统RNN梯度计算LSTM介绍遗忘门结构分析：输入门结构分析:细胞状态更新分析:输出门结构分析:结构图梯度公式现实生活列子加强理解代码示例GRU介绍结构图个人对GRU的理解LSTM难以比拟的两个地方RNN示例（人名分类问题）案例介绍数据集下载与解释导包查看常用字符数量构建国家名字，并获取国家数量读
转载
2024-03-25 18:30:40
66阅读
一、学习单步的RNN：RNNCell如果要学习TensorFlow中的RNN，第一站应该就是去了解“RNNCell”，它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input, state)。借助图片来说可能更容易理解。假设我们有一个初始状态h0，还有输入x1，调用call(x1, h0)
转载
2024-05-09 11:12:08
70阅读
Matlab中的rng问题发现MATLAB中的rng函数语法：说明：示例: 问题发现在我的毕业设计中涉及到用rayleighchan产生两个不同的单径瑞利信道。一开始我是这样做的：Channel_leg = rayleighchan(Ts/Lofdm,fd);
Channel_leg.StorePathGains = 1;
Channel_leg.ResetBeforeFilte
转载
2024-03-20 12:38:04
123阅读
说明：本博文假设你已经做好了自己的数据集，该数据集格式和VOC2007相同。下面是训练前的一些修改。（做数据集的过程可以看） Faster-RCNN源码下载地址：Matlab版本：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnnPython版本:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn本文用到的是Matl
转载
2024-04-25 12:10:50
87阅读
使用的数据集是全唐诗，首先提供一下数据集的下载链接：https://pan.baidu.com/s/13pNWfffr5HSN79WNb3Y0_w 提取码：kossRNN不像传统的神经网络-它们的输出输出是固定的，而RNN允许我们输入输出向量序
转载
2024-09-13 12:53:46
62阅读
在 MATLAB 中，S 函数（S-function）是一种自定义的可重用函数，用于创建 Simulink 模型中的自定义模块。S 函数提供了一种以 C 或 C++ 编写的接口，使您能够实现更复杂的模型行为和动态系统。下面是关于 S 函数的详细解释：功能：S 函数允许您使用 MATLAB、Simulink 或 Stateflow 以及其他外部库来创建自定义模块，从而实现更高级的控制逻辑或模型行为。
以下学习笔记与原链接的不同之处在于：对原链接内容进行了增删，删去了一些题外话，增加了对一些重要概念的详细解释；对一些函数的各个参数进行了详细说明；对源代码增加了更加详细的注释，确保小白也能完全看懂；对有bug的代码进行了修复；增补了原链接中缺失的数据文件logistic_ex1.xlsx。1.一元回归 （1）一元线性回归[ 例1 ] 近 10 年来，某市社会商品零
转载
2024-04-19 13:24:42
180阅读
RNN以及LSTM的Matlab代码最近一致在研究RNN，RNN网络有很多种类型，我主要是对LSTM这种网络比较感兴趣，之前看了Trask的博客，他给出了基本的RNN的Python代码，我将其用Matlab实现了。此外，在此基础上，我还是实现了LSTM的Matlab版本，但是有一点要说明的是，RNN的实验结果比较好，但是LSTM的结果却不怎么好，我有两方面的怀疑，第一个是LSTM并不适合本实验中的
隐藏层计算公式：\mathbf{H}_t = \phi(\mathbf{X}_t \mathbf{W}_{xh} + \mathbf{H}_{t-1} \mathbf{W}_{hh} + \mathbf{b}_h)Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh)输出计算公式：\mathbf{O}_t = \mathbf{H}_t \mathbf{W}_{hq} + \mathbf{b}_qOt=HtW
转载
2024-01-04 13:39:00
108阅读
1、fgetltline=fgetl(fid) 从文件中读取行，删除文件换行符(换行符和回车符)返回由文件标识符fid指示的文件的下一行。如果fgetl遇到文件结束指示符，则返回-1。对于fid的完整描述请参考fopen函数。fgetl函数常用于含有文件换行符的文件。 matlab中fgetl、fgets、fread函数2、return语句return 语句终止当前的命令序列，把控制返回
转载
2024-05-05 07:23:10
92阅读
图像反转 I=imread('nickyboom.jpg'); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 直方图均衡化 MATLAB 程序实
原创
2021-08-06 14:56:32
1043阅读
一、matlab中的随机函数有：rand、randn1、rand（）功能：生成0-1之间的伪随机数 e.g. rand(3) 生成一个3*3的0-1之间的伪随机数矩阵2、randn（）功能：生成标准正态分布的伪随机数(均值为0，方差为1)2、randn功能：生成标准正态分布的伪随机数(均值为0，方差为1)rand（）是产生随机数的，每一次产生的都不一样，这样才叫做随机数。但是，有些情况，如果我需要
转载
2024-09-08 19:02:11
113阅读
一，背景与目标： 随着测序技术的快速发展，GenBank等数据库中存储了大量基因、蛋白序列信息，其中大部分尚无标注，如何充分利用GenBank等数据库现有数据资源，挖掘数据信息，为精准医疗、药物研发等生物大健康领域提供有价值的信息具有重要意义。目前这方面已有BLAST等生物信息技术可用，这里希望尝试机器学习技术在这方面的应用。 二，数据清洗与处理 数据来源于Kaggle竞赛（https://www
最近的项目需要实现多分类,主要的平台是MATLAB+LIBSVM. 如果需求只是实现二分类,那非常简单,可以参见这篇博文多分类存在的主要问题是,LIBSVM主要是为二分类设计的,为了实现多分类就需要通过构造多个二分类器来实现. 目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类：一类是直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类
Matlab-NURBS工具箱使用教程添加NURBS工具箱在附加功能里添加NURBS工具箱 安装完成后可以在’函数’处查看API，也打开文件夹查看。 强烈推荐同步安装gnurbs工具，它完全代替nrbplot展示曲面，且允许用户进行节点拖拽等操作。NURBS 结构：曲线和曲面都由一个结构表示 与 Mathworks 的样条工具箱兼容nurbs.form … 输入名称’B-NURBS’ nurbs.
转载
2024-06-06 10:58:10
107阅读
matlab就提供了产生M序列的专门函数idinput函数产生系统辨识常用的典型信号。 格式：u = idinput(N,type,band,levels)[u,freqs] = idinput(N,'sine',band,levels,sinedata)N产生的序列的长度，如果N=[N nu]，则nu为输入的通道数，如果N=[P nu M]，则nu指定通道数，P为周期，M*P为信号长度。默认情况
转载
2024-04-29 21:15:59
349阅读
RBF函数在神经网络控制中较为常见，MATLAB中早已集成了一个newrb的函数，在一些场景下使用起来还比较方便。尤其是涉及到进行函数逼近的时候。 基本用法NEWRB Design a radial basis network.
Synopsis
[net,tr] = newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF)
Description
Radial basis networks
转载
2024-05-27 15:30:24
270阅读
%对语音信号采样分帧clearclcX= audioread('mei.wav');%对信号进行预加重x=X;x4=filter([1,-0.9375],1,x);figure(1)subplot(2,1
原创
2022-06-09 00:18:22
196阅读
MATLAB的基本操作不做介绍，直接开始感知器的学习。一、单层感知器1、结构图如下：（懂得直接跳到2、） 单层感知器，即只有一层神经元节点，上图为一个神经元的示意图。 多个输入经过加权求和之后得到一个值，这个值再加上一个b（有点类似y=ax+b）经过激活函数后就可以得到输出。激活函数的作用是什么呢？简单来说神经元类似开关，只有激活和未激活两种状态。把这两种状态看成0,1，那数据经过加权求和且+b后
转载
2024-09-30 14:19:33
99阅读
整理 | 屠敏和 OpenAI、Google 分道扬镳，Meta 在开源大模型方向上越走越深。今日，Meta 在 GitHub 上再次开源了一款全新的 AI 语言模型——Massively Multilingual Speech (MMS，大规模多语种语音)，它与 ChatGPT 有着很大的不同，这款新的语言模型可以识别 4000 多种口头语言并生成 1100 多种语音（文本到
转载
2024-04-29 12:54:37
12阅读
