机器学习之MATLAB代码--神经网络（四）代码数据结果 代码main.m文件clear
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clc
format shortg
addpath('func_defined')
data=xlsread('数据8（A1-II00)','Sheet1','A1:I100');
input=data(:,1:end-1);
output=data(:,end);
N
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2023-08-11 21:23:45
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1. GNN 概念1.1. 图神经网络概念G = {V, E}, 有向, 无向, 加权, 非加权, 同构, 异构(不同结构/意义的边/点)为什么要用? 数据有非欧几里的距离的信息含义欧几里得距离: 比如识别猫图片的 CNN, 就是可以通过简单的距离就可以描述(不需要建边)图神经网络: 学习一个包含邻居节点信息的状态特征(state embedding), 表征邻居的就是边, 有了边, 也就升级成为
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2023-10-28 09:47:09
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使用神经网络能执行几种典型的任务：聚类、拟合、分类（模式识别）以及时间序列预测。其中分类任务可以说是最常应用的场景之一，在之前的文章里也使用了分类任务作为案例对神经网络进行了入门讲解。时常遇到想要使用神经网络快速地实现分类的同学。今天就讲一讲怎么用MATLAB快速地完成吧。1.准备数据这里使用MNIST数据集作为案例。MNIST是一个很有名的手写数字识别数据集。对于每张照片，都是以一个28*28的
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2023-08-21 20:35:40
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Matlab具有强大的数据绘图功能，可以通过 Figure 绘制 BP 神经网络图，并保存矢量图，具体代码如下1. codefigure("name","BP figure")
x1 = ones(1, 5);
x2 = 2 * ones(1, 11);
x3 = 3 * ones(1, 8);
y1 = 4:8;
y2 = 1:11;
y3 = 2.5:9.5;
for i = 1:5
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2023-07-09 16:00:56
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# 图神经网络
图神经网络（Graph Neural Network，简称GNN）是一种用于处理图结构数据的机器学习模型。与传统的深度学习模型不同，GNN能够直接处理图中的节点和边，从而实现对图结构的推理和学习。在图神经网络的发展过程中，研究人员提出了许多不同的GNN模型，其中一种常用的模型是基于邻居关系的图卷积网络（Graph Convolutional Network，简称GCN）。本文将介
原创
2023-11-09 13:41:30
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Neural Network 该部分展示了神经网络的结构，从结构图中可以看出该网络有三个隐含层，神经元个数分别为9个、8个、7个Algorithms 该部分展示了该网络所使用的训练算法，可以看出Data Division：该网络采用随机划分的方法将数据集划分为training set、validation set、test setTraining：该网络采用Levenberg–Marquardt算
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2023-09-06 21:29:14
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■ WWW2021 WWW (这两年改名叫TheWebConf了)会议是由图灵奖得主Tim创办的学术会议，内容涵盖互联网相关的一切主题。中国计算机协会将其认证为CCF-A类顶级会议，难度极大。中一篇吹一年???? 这里推荐5篇WWW中有关图神经网络在推荐中的应用论文1.Graph Neural Networks for Friend Ranking in Lar
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2024-04-08 20:42:04
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GNN（图神经网络）图卷积的谱方法图（Graph）图拉普拉斯矩阵（Graph Laplacian）正则化的图拉普拉斯矩阵（Normalized graph Laplacian）图傅里叶基（Fourier basis of graph
G
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2024-01-30 16:48:37
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输出连续值的深度神经网络1. 前言 本文设计并实现了输出连续值的深度神经网络。可用于自动构图特征线位置判断等需要连续值的场合。特征线的位置可以是垂直的，也可以是水平的。即特征线有垂直和水平两种特征线。 所设计的深度神经网络基于Deeplearnin
神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的计算模型，被广泛应用于机器学习和人工智能领域。在神经网络中，输入经过一系列的神经元层传递，最终得到输出结果。本文将介绍如何使用Matlab编写神经网络的代码，并提供相关示例。
在Matlab中，可以使用神经网络工具箱来实现神经网络模型。首先需要创建一个神经网络对象，定义其结构和参数。接下来，可以使用训练数据对网络进行训练，并使用测试数据进行验证。最后，可
原创
2024-01-17 07:12:25
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本文的主要内容来自Mathworks官网的相关示例，body-fat-estimation。此示例说明神经网络如何基于多个身体测量值来估计体脂率，实现函数逼近和非线性回归。问题：估计体脂率在此示例中，尝试构建一个神经网络，该网络可以通过下面的 13 个身体属性来估计一个人的体脂率： 这是输入数据与相关输出目标进行匹配的拟合问题，我们希望所创建的神经网络不仅可以根据已知输入估计已知目标，还能泛化成针
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2023-09-20 16:54:53
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图神经网络GraphSAGE代码详解1. 前言2. 代码下载3. 数据集分析4. 代码分析4. 1 model.py4. 2 aggregators.py4. 3 encoders.py5 总结 1. 前言最近在学习图神经网络相关知识，对于直推式的图神经网络，训练代价昂贵，这篇文章主要是介绍一个基于归纳学习的框架GraphSAGE的代码，旨在训练一个聚合函数，为看不见的节点（新的节点）生成嵌入。
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2023-08-08 23:23:40
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GNNExplainer代码解读及其PyG实现使用GNNExplainerGNNExplainer源码速读前向传播损失函数基于GNNExplainer图分类解释的PyG代码示例参考资料 接上一篇博客图神经网络的可解释性方法及GNNexplainer代码示例，我们这里简单分析GNNExplainer源码，并用PyTorch Geometric手动实现。 GNNExplainer的源码地址：http
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2024-01-08 15:01:35
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话不多说，直接分享几个可执行的神经网络代码，仅供学习交流%BP神经网络matlab源程序代码
%******************************%
%学习程序
%******************************%
%======原始数据输入========
p=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928
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2024-02-17 08:10:29
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目录一、建模的步骤二、建模代码三、模型的提取流程四、模型提取的代码五、一些个性化操作本文介绍在matlab神经网络工具箱(2012b以后)的建模方式和DEMO代码。 新的matlab神经网络工具箱训练BP神经网络模流程只需要三个步骤，这有区别于老方式。一、建模的步骤1、设置神经网络及参数 主要是设置隐层节点数、训练步数等。2、将所有数据投入训练 工具自动将数据分割为三份（训练，验证和测试，默认70
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2023-07-20 16:01:13
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设[P,T]是训练样本，[X,Y]是测试样本；
net=newrb(P,T,err_goal,spread); %建立网络
q=sim(net,p);
e=q-T;
plot(p,q); %画训练误差曲线
q=sim(net,X);
e=q-Y;
plot(X,q); %画测试误差曲线
训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。
第一个参数是一
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2023-08-06 17:02:24
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图神经网络学习01：图卷积神经网络GCN实战解决论文分类问题(tensorflow实现) 文章目录图神经网络学习01：图卷积神经网络GCN实战解决论文分类问题(tensorflow实现)前言1.数据集的介绍2.网络的搭建3.数据的处理1.将标签提取出来并处理为one-hot编码2.输入特征的处理3.聚合特征矩阵Lsym的制作4.模型的初始化以及训练结果的分析5.结束语 前言 关于最近兴起的图神级网
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2023-07-21 17:46:35
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大量的学习任务需要处理包含丰富元素间关系信息的图数据。图神经网络(GNNs)是一种连接主义模型，它通过图节点之间的消息传递来捕获图的依赖性。与标准的神经网络不同，图神经网络保留了一种状态，可以表示来自其任意深度的邻域的信息。虽然原始的gnn很难训练为定点，但最近在网络架构、优化技术和并行计算方面的进展已经使它们能够成功地学习。近年来，多种图神经网络的系统得到了广泛应用：基于图卷积网络(GCN)、图
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2023-06-28 09:01:06
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图方法分为谱方法和空间方法，空间方法是直接在图上进行操作，代表方法之一GAT；谱方法是将图映射到谱域上，例如拉普拉斯矩阵经过特征分解得到的空间，代表方法之一是GCN。本文介绍GAT的代码实现。论文原图与核心公式utils相关代码分析见之前写的GCN那篇博客train相关代码分析train.py感觉和之前的gcn没有区别，先setting，再cuda，load_data，然后train，eval，t
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2023-09-24 09:25:36
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MATLAB线性神经网络的程序，跪求。。。美国Michigan大学的Holland教授提出的遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是求解复杂的组合优化问题的有效方法，其思想来自于达尔文进化论和门德尔松遗传学说，它模拟生物进化过程来从庞大的搜索空间中筛选出较优秀的解，是一种高效而且具有强鲁棒性方法。所以，遗传算法在求解TSP和MTSP问题中得到了广泛的应用。matlab程序如下：func
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2023-09-14 16:33:47
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