摘要本文概述了常见的梯度下降优化算法的不同变种，分析了初始化在优化过程中的重要性以及如何初始化，最后列举出不同优化算法的具体公式，计算过程。优化概述下面概述一下常见的优化算法，优化算法的核心是梯度下降，不同优化算法改进的地方在于梯度的方向和大小。可以将优化算法粗分为两大类，一类是改变方向的 Momentum，一类是改变学习率即梯度大小的 adagrad，最常用的 Adam 结合了这两类的优点。SG
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2024-01-09 16:12:32
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这篇文章下面的代码主要实现以下三个功能：将数据集转化为脉冲序列的数据集如何可视化它们如何生成随机脉冲序列数据集采用深度学习中常用的MNIST数据集采用脉冲序列作为输入的三大好处：3-SSpikes 脉冲神经网络的输入是一系列由0和1组成的脉冲序列，也是人脑中沿着轴突传递的神经冲动的数字化表示。Sparsity sparsity是稀疏性的意思，是指我们上一点提到的的脉冲序列通常是稀疏矩阵的形式，也就
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2023-08-21 19:21:40
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我们的物种很大程度上归功于对生的拇指。但如果进化给了我们额外的拇指，事情可能不会有太大改善。每只手一个拇指就足够了。神经网络并非如此，这是执行类人任务的领先人工智能系统。随着他们变得更大，他们已经掌握了更多。这让旁观者大吃一惊。基本的数学结果表明，网络应该只需要这么大，但现代神经网络的规模通常远远超出预测的要求——这种情况被称为过度参数化。在 12 月在领先会议 NeurIPS 上发表的一篇论文中
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2023-12-13 21:20:13
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写在前面论文：Z. Zhong, J. Li, Z. Luo and M. Chapman, “Spectral–Spatial Residual Network for Hyperspectral Image Classification: A 3-D Deep Learning Framework,” in IEEE Transactions on Geoscience and Remote
SOM神经网络也属于自组织型学习网络，只不过更特殊一点它属于自组织特征的映射网络。该网络是由一个全连接的神经元阵列组成的无教师，自组织，自学习的网络。kohonen认为，处于空间中不同区域的神经元有着不同的分工，当一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的反映域，各区域对于输入模式具有不同的相应特征。
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2023-07-31 18:01:13
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目录 1. 人工神经网络简介1.1 基本介绍1.2 在人工神经网络中学习1.3 在经济领域的应用2. 主要架构3. Stata实操：brain命令3.1 基本语法和选项3.2 主要参数说明4. Stata范例4.1 Stata 范例 14.2 Stata 范例 25. 参考资料 1. 人工神经网络简介1.1 基本介绍人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为A
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2023-05-24 13:54:00
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1.二者在形式上有几分相似,但实际上有很大不同。简而言之，神经网络是个“黑匣子”，优化目标是基于经验风险最小化，易陷入局部最优，训练结果不太稳定，一般需要大样本；而支持向量机有严格的理论和数学基础，基于结构风险最小化原则, 泛化能力优于前者，算法具有全局最优性, 是针对小样本统计的理论。目前来看，虽然二者均为机器学习领域非常流行的方法，但后者在很多方面的应用一般都优于前者。神经网络是基于传统统计学
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2023-10-30 23:31:46
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SVM是最优秀、准确而健壮的算法之一，维度不敏感，可处理线性可分和线性不可分数据。分为SVC和SVR。优势：分类性能好、稳定性高、算法更新快。一般选择RBF作为核函数。SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。关键优化参数：C：惩罚系数，值越高，惩罚程度越大，误差容忍力越差。Gamma：影响每个支持向量对应的高斯的作用范围，值越大，泛化性能越差。限制：计算的复杂性取决于支持向量的数目，大规模训练样本
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2023-05-22 14:44:06
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1、 再谈 MLP普通的神经网络，如上一节讲的 【深度学习】Keras MNIST手写识别（一）—— 多层感知器模型(MLP)，它接受的输入是一个向量(即在输入层时将图片展平)，然后输入到一系列的隐藏层，每一层的隐藏层都由一组神经元构成，组内每个神经元的输入都会与上一层的所有输出全部连接，就是说每个神经元都是独立运行的，并没有共享任何连接、权值、偏置，直接在最后一层输出层输出分类数。对于 MNIS
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2024-01-17 09:44:32
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深度神经网络中最基本的三个概念：Epoch, Batch, Iteration
在复习过程中复习到了这三个概念，如有错误，还望指出名词解释：【 ps:图片来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29409502】Epoch（时期）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程被称为一次epoch。也就是说，所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反
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2023-07-20 14:38:13
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实验内容1.加载 sklearn 自带的数据集，探索数据。2.划分训练集与测试集。3.建立 BP 模型，训练模型。4.进行模型预测，对真实数据和预测数据进行可视化（用 Axes3D 绘制 3d 散点图）。5.进行模型评估，并进行预测结果指标统计（统计每一类别的预测准确率、召回率、 F1 分数）。6.计算混淆矩阵，并用热力图显示。实验过程1.对该题目的理解本项目是利用基于威斯康星乳腺癌数据集，搭建B
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2023-10-18 07:44:30
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实验一 分析太阳黑子数序列一、实验目的：了解时间序列分析的基本步骤，熟悉SAS/ETS软件使用方法。二、实验内容：分析太阳黑子数序列。三、实验要求：了解时间序列分析的基本步骤，注意各
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2023-11-20 23:17:20
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keras.layers.embeddings.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None, embeddings_constraint=None, mask_zero=False, input_le
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2023-07-25 09:39:51
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有什么神经网络结构图的画图工具值得推荐吗？推荐一下LaTex自带的tikz。较为显著的优势：(1)定义简洁，上手容易;(2)天生的公式支持;(3)修改和编译方便，免去了反复生成、插入的步骤。tensorflow，你把graph搭建好之后，把graph传到tenaorboard里面，就会有非常非常非常详细的图，当然前提是你代码不能太烂…其实ppt也是个很好的工具(虽然不能算是画图工具)，配合Acro
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2023-09-13 07:27:52
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神经网络是一种模仿人类神经系统，以处理信息为目的的计算模型。它由大量节点（或称神经元）和连接它们的边组成，每个节点代表一个变量，边表示变量之间的关系。在神经网络中，信息通过节点之间的连接传递，并在各个节点之间进行处理和转换。Matlab是一种常用的科学计算软件，它提供了丰富的工具箱和函数库，可以方便地实现神经网络模型。下面我们来介绍一下如何用Matlab实现神经网络。1. 数据预处理在构建神经网络
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2023-07-21 17:01:07
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这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer L2是隐含层，Layer L3是隐含层，我们现在手里有一堆数据{x1,x2,x3,…,xn},输出也是一堆数据{y1,y2,y3,…,yn},现在要他们在隐含层做某种变换，让你把数据灌进去后得到你期望的输出。输入层：输入神经元定义数据挖掘模型所有的输入属性值以及概率。隐含层：隐藏神经元接受来自输入神经元的输入，并向输出神经元提
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2023-09-29 13:16:31
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神经网络是一种非常通用的灵活预测模型，可用于解决各种问题，包括分类，降维和回归。现实世界中的一些业务应用示例包括图像处理，医疗诊断，金融服务和欺诈检测。此样本说明如何使用SAS®In-Memory Statistics中的NEURAL语句来构建人工神经网络模型来识别垃圾邮件。该示例中使用的数据集是UCI机器学习存储库（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spambase）中的经典Spambase数据集。请注意，SAS®内存中统计信息具有直接将数据直接从URL加载到内
原创
2021-05-20 22:00:23
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1.论文解读第一个典型的CNN是LeNet5网络结构，但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet，也就是文章《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》介绍的网络结构。这篇文章的网络是在2012年的ImageNet竞赛中取得冠军的一个模型整理后发表的文章。作者是多伦多大学的Alex Krizhevsky等人。
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2024-01-12 21:32:31
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目 录 第一章 绪论 1 1.1 研究背景 1 1.2 模拟电路故障诊断方法分类 1 1.3 研究现状 3 第二章 神经网络在模拟电路故障诊断中的应用 4 2.1 神经网络概述 4 2.2 BP神经网络 7 2.3 基于神经网络的模拟电路故障诊断方法 9 2.4 MATLAB神经网络工具箱 10 第三章 仿真实例及诊断网络训练 12 3.1 电路模型 12 3.2 故障设置 12 3.3 BP神经
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2023-11-13 17:30:41
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神经网络是一种非常通用的灵活预测模型，可用于解决各种问题，包括分类，降维和回归。现实世界中的一些业务应用示例包括图像处理，医疗诊断，金融服务和欺诈检测。此样本说明如何使用SAS®In-Memory Statistics中的NEURAL语句来构建人工神经网络模型来识别垃圾邮件。该示例中使用的数据集是UCI机器学习存储库（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spambase）中的经典Spambase数据集。请注意，SAS®内存中统计信息具有直接将数据直接从URL加载到内
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原创
2021-05-13 00:00:45
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