一、源码地址及使用说明如果你是个非常暴躁的人，不想听任何废话，那么点下面的链接。https://github.com/KANADEM/Data_Prediction下载完成之后直接点击bat文件就可以看到你想要的结果。如果你稍微有一些耐心的话，下面红框中的文件夹可以不需要下载，直接利用PyCharm打开项目即可，但相关的包需要你自己安装，或者你可以一并下载，将工程的Interpreter指向这个文
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2023-09-15 19:42:26
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1 import numpy as np
2
3 '''
4 前向传播函数：
5 -x ：包含输入数据的numpy数组，形状为（N,d_1,...,d_k）
6 -w ：形状为（D,M）的一系列权重
7 -b ：偏置，形状为（M，）
8
9 关于参数的解释：
10 在我们这个例子中输入的数据为
11 [[2,1],
12 [-1,1],
13
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2023-07-04 19:36:19
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前沿：先学习本篇文章之前，建议大家先学习我编写的上一篇“使用Python从头实现一个神经网络”，再来学习学习本篇使用神经网络进行房价预测。介绍：本次使用神经网络进行房价的预测，利用数据样本学习，得到相关因素预测房价。数据介绍：数据来源：使用爬虫工具爬取广州某小区的售房信息。爬取到的数据如下：选取变量共有380条数据，七项指标，选取其中五项指标，分别为总价，面积、房间数量、客厅数量、建造年份。选取房
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2023-09-14 21:11:27
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1. 神经网络分类2. PyTorch神经网络拟合正弦函数3. 神经网络实现数字排序4. 利用神经网络求解一元一次方程1. 神经网络分类 神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，它由大量的人工神经元节点相互连接而成。神经网络可以通过学习数据的模式和特征，从而实现自主的学习和预测功能。神经网络模型通常包括输入层、隐藏层和输出层。输入层用于接收输入数据，隐藏层通过一些数
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2023-10-01 18:28:18
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# BP神经网络分类预测
## 简介
BP（Back Propagation）神经网络是一种常见的人工神经网络算法，用于模式分类和预测。它由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成。BP神经网络通过反向传播算法不断调整各层之间的权值和阈值，从而实现模式分类和预测。
BP神经网络分类预测是一种监督学习方法，它通过将输入数据与其对应的标签进行训练，从而学习到输入数据和标签之间的映射关系。然后
原创
2023-08-03 03:54:38
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人工神经网络在模块keras中，实现步骤如下：#bp人工神经网络的实现#1、读取数据#2、导入对应模块，keras.models Sequential(建立模型) |keras.layers.core Dense（建立层） Activation#3、Sequential建立模型#4、Dense建立层#5、Activation激活函数#6、compile模型编译#
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2023-06-07 15:33:05
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本文主要用于积累自己学习过程中搭建神经网络的常见代码，如有不准确之处，欢迎各路大神指出！谢谢！训练网络optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
criterion = nn.NLLLoss()optim.SGD （）用于优化神经网络，使得
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2023-08-10 23:43:41
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三天学会搭建神经网络做分类预测（tensorflow） 文章目录三天学会搭建神经网络做分类预测（tensorflow）前言准备工作anaconda安装tensorflow安装pycharm安装一、神经网络的计算（第一天）1.基本流程2.数据介绍（鸢尾花数据集）3.基本概念（理解不了可以暂时跳过）4.tensorflow基本用法（不用记，要用随时查，看一眼有个印象就行）5.撸代码（动手写，动手写，动
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2023-08-10 18:40:14
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上一篇博客内容讲述了卷积神经网络模型构建、训练以及模型的保存，包括训练样本数据的预处理和喂给网络。 本篇博客内容讲述训练好的模型的应用和实际图片数据的分类预测。
图片2分类卷积神经网络模型训练、分类预测案例全过程（2）前言训练好的模型的调用和实际图片的分类预测，这里包括数据预处理和模型调用。 # 一、数据预处理 用于开展分类预测的数据量一般不是很大，这里就没有再制作tfrecord格式数据
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2023-08-08 14:20:03
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⛄ 内容介绍语音分类是语音信号处理的重要组成部分.准确快速地对语音进行分类在语音编码,语音合成中有着重要的意义.针对语音的多样性和不确定性,使用传统分类方法在大规模的实际语音分类应用中速度慢,正确率低.为了提高语音分类的正确率和分类精度,⛄ 完整代码%% 该代码为基于BP网络的语言识别
%% 清空环境变量
clc
clear
%% 训练数据预测数据提取及归一化
%下载四类语音信号
load dat
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2023-10-30 22:55:31
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一、前言分类预测是分为二分类和多分类，多分类是标签类别为3个及3个以上，当然在代码实现上，多分类模型同样适用于二分类问题。此外，分类问题其实也是回归问题的延伸，先通过回归预测出具体数值，再通过预先设定的阈值来判别预测的类别。举例：如果类别分为0和1，阈值设置为0.5，如果通过训练，回归预测的数值0.2小于0.5，就划分为0类，如果预测出来的数是0.8，那么就划分为1类。BP神经网络进行
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2023-09-20 16:56:40
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本文主要为了解决如何用BP神经网络由历史的目标数据与因素数据去预测未来的目标数据。Bp神经网络的具体算法步骤与代码在网络上已经有很多大佬写过了，本文提供了将其应用于预测的方法。（附简单直接可使用代码） 开始我也在思考，简答来说bp神经网络从本质上来说就是个拟合的工具，用n种因素数据与训练好的权值w去以最优的非线性方式去拟合预测的目标数据。常规bp神经网络只能做到对目标数据的拟合而无法预测出未来数据
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2023-10-03 11:13:15
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文章目录一、NNLM简单介绍二、NNLM词语预测代码1. 导入包2. 文本数据处理3. 自定义mini-batch迭代器 4. 定义NNLM模型1. 定义模型结构2. NNLM参数设置5. 输入数据并完成训练 6. 预测一、NNLM简单介绍 NNLM：Neural Network Language Model，神经网络语言模型。源自Bengio等人于200
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2023-10-30 23:17:21
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本文主要总结神经网络图文检索部分语义对齐模型的代码，主要用于记录笔者的学习过程，如有不准确之处，欢迎各路大神指出！谢谢！1.图像分类神经网络def predict(model, img):
with torch.no_grad():
out = model(img)
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2023-09-22 12:27:43
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本文为美国海军研究生学院（作者：Jason E. Kutsurelis）的硕士论文，共82页。本文研究并分析了神经网路作为预测工具的使用方法。具体来说，测试了神经网络预测股票市场指数未来趋势的能力，并与传统的预测方法——多元线性回归分析法进行了比较。最后，利用条件概率计算模型预测正确的概率。本研究在简要探讨神经网络理论的同时，确定了将神经网络作为个人投资者预测工具的可行性和实用性。这项研究建立在
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2023-05-24 14:16:00
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一、麻雀搜索算法SSA二、RBF神经网络1988年，Broomhead和Lowc根据生物神经元具有局部响应这一特点，将RBF引入神经网络设计中，产生了RBF(Radical Basis Function)。1989年，Jackson论证了RBF神经网络对非线性连续函数的一致逼近性能。RBF的基本思想是：用RBF作为隐单元的“基”构成隐藏层空间，隐含层对输入矢量进行变换，将低维的模式输入数据变换到高
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2023-08-17 12:21:10
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1.简介人工神经网络是模仿脑细胞结构和功能、脑神经结构以及思维处理问题等脑功能的信息处系统，它从模仿人脑智能的角度出发，探寻新的信息表示、存储和处理方式，这种神经网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，它采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结有针对性化信息方面的缺陷，具有自适应、自组织和实
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2023-12-14 08:48:04
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BP神经网络进行模式识别具体的BP神经网络详细说明请参考博客：https://www.jianshu.com/p/3d96dbf3f764 神经网络的基础编程可参考博客：例题详解利用BP网络进行模式识别，训练样本如下： 最后测试的样本为输入： 1 0 0.5 0.5 0.1 1 那么我们这次使用的是matlab编程来训练该神经网络达到分类的效果 由于数据太简单，对输入数据没必要进行预处理或者归一化
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2023-07-28 14:51:25
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文章目录**通过训练好的模型，来测试自己手写的数字，教你如何实现！以及如何调用模型和保存模型：******前言一、Cnn实现minist代码一、Cnn实现minist代码分类--tf.nn实现，详细版二、Cnn实现minist代码分类二--tensorflow.keras.layers实现,简洁版（加载数据：from tensorflow.examples.tutorials.mnist imp
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2023-12-15 22:36:31
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前言本文大致分成两大部分，第一部分尝试将本文涉及的分类器统一到神经元类模型中，第二部分阐述卷积神经网络（CNN）的发展简述和目前的相关工作。 本文涉及的分类器（分类方法）有：线性回归逻辑回归（即神经元模型）神经网络（NN）支持向量机（SVM）卷积神经网络（CNN） 从神经元的角度来看，上述分类器都可以看成神经元的一部分或者神经元组成的网络结构。各分类器简述逻辑回归说逻辑回归之前需要简述一下线性回归
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2023-08-24 20:00:09
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