能做深度预测或估计的网络好多，记一下，有时间一个个找源码和数据跑一遍。1，monodepth 无监督 有 tf 和 pytorch 代码 18，monodepth2 无监督 pytorch https://github.com/nianticlabs/monodepth2Clément Godard小哥真是优秀！2，
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2023-09-08 16:24:57
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单神经元预测猫准确率为70%，实际上这个效果很一般，数据集的数据都是比较好的，类似这种： （我表情包随便截图的）回顾单神经元的构成： 1）传播函数，由输入x、偏置w、阈值b计算出a2）激活函数，将a映射到0~1之间的结果y，可理解为（是、否）的概率3）反向传播函数，通过y、label计算出dw、db（用以更新w和b）4）损失函数，计算y与label间的误差浅层神经网络的构成： 在浅层神经网络中，主
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2023-09-04 20:34:17
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三层结构模拟大脑神经活动 在实际应用中，80%～90%的人工神经网络模型是采用误差反传算法或其变化形式的网络模型。 隐藏层：信息处理过程 输入输出层：just数据的入出 权值概念先知设计一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由指定；神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程时数据的流向，跟训练时的数据流有一定的区别；结构图里的关键不是圆圈（代表“神经元”），而是连接线（
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2023-08-21 09:27:08
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目录摘要：主要内容：普通RBF：时空RBF结构：时间序列预测效果：部分代码：完整Matlab代码+数据：摘要：提出了一种用于混沌时间序列预测的RBF神经网络的时空扩展。该算法利用时空正交性的概念，分别处理了混沌序列的时间动力学和空间非线性（复杂性）。将所提出的RBF体系结构用于Mackey Glass时间序列的预测，并将结果与标准RBF进行了比较。时空RBF通过实现显著降低的估计误差而优于标准RB
一、卷积神经网络CNN 最经典卷积神经网络有三层：Convolution LayerPooling Layer（Subsampling）上采样Fully Connected Layer卷积的计算：红框框里与蓝色矩阵filter做矩阵乘法，即：（2*1+5*0+5*1）+（2*2+3*1+4*3）+（4*1+3*1+1*2）= 35之后红色框框往后移一列，继续上述计算卷积神经计算完成得到的
对神经网络进行训练的目的就是为每个神经元找到最适合它的w和b的值.(w为：每个输入所对应的权值。b为：门槛所谓threshold)反向传播(back propagation)是在这种场景下快速求解∂C/∂w、∂C/∂b的算法，用了这个算法的多层感知机--也就是这篇文章讲的神经网络--也就叫作BP神经网络。神经网络的初始权值和阈值需要归一化0到1之间。因为神经元的传输函数在[
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2023-08-23 18:20:09
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在看了案例二中的BP神经网络训练及预测代码后，我开始不明白BP神经网络究竟能做什么了。。。 程序最后得到网络的训练过程与使用过程了两码事。比如BP应用在分类，网络的训练是指的给你一些样本，同时告诉你这些样本属于哪一类，然后代入网络训练，使得这个网络具备一定的分类能力，训练完成以后再拿一个未知类别的数据通过网络进行分类。这里的训练过程就是先伪随机生成权值，然后把样本输入进去算出每一层的输出，并最终算
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2023-08-24 16:42:59
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神经网络算法对股票的预测背景在复杂的股票市场环境中，神经网络算法在股票预测中已经得到了广泛使用，这是由于其自身具有较好的学习性能和高度的模拟能力，相对于传统的经济计量学方法，神经网络在金融时间序列预测方面更具优势。 近年来，国内外学者对于在股票市场的神经网络预测问题做了很多的研究工作。Shapiro…将神经网络、遗传算法和粗糙集组合成集成算法对股票市场价格趋势进行综合预测，但是文中没有作对比验证，
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2023-09-16 06:52:15
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一、内容摘要神经网络在序列预测任务中具有广泛的应用，它们能够对各种类型的序列数据进行建模和预测，例如时间序列、趋势分析、自然语言和DNA序列等。在这篇博客中，我们将介绍如何使用神经网络进行简单的序列预测任务，包括数据准备、模型构建、训练和预测等方面。 说明：本文涉及方法均为说明性demo，实际数据应用请使用符合数据特性的模型和方法。二、版本及环境Anaconda做环境控制（与项目本身关系
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2023-08-11 17:03:15
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一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题：预测天然气价格，预测范围为 10 天。“进入”时间步长也设置为 10 天。) 只需要 10 天来推断接下来的 10 天。可以使用 10 天的历史数据集以在线学习的方式重新训练网络。数据集是天然气价格（查看文末了解数据获取方式） ，具有以下特征：日期（从 1997 年到 2020 年）- 为 每天数据以元计的天然气价格相关视频
长文预警: 共22727字注意：文末附有所有源码的地址建议：收藏后找合适时间阅读。 四、神经网络的预测和输入输出解析 神经网络的预测 预测函数predict()在上一篇的结尾提到了神经网络的预测函数predict()，说道predict调用了forward函数并进行了输出的解析，输出我们看起来比较方便的值。predict()函数和predict_one()函数的区别相信很容易从名字看出来，那就是
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2023-08-22 16:52:00
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目录1.已知知识1.1LSTM1.2.随机行走模型2 问题描述3 代码3.1.数据准备3.2.结果1.已知知识1.1LSTM指长短期记忆人工神经网络。长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的。RNN:Recurrent Neural Network 循环神经网络的计算过程
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2023-08-05 09:20:07
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?1 概述在大数据、人工智能的背景下，神经网络算法被广泛的应用和普及，风险预测问题成为人们关注的热点，BP神经网络算法是用于解决预测问题效果最好的算法之一，但传统的BP神经网络算法在隐含层权值选择过程具有一定的局限性，会影响算法预测的效率和精度。针对这种情况，提出了改进的BP神经网络算法，利用遗传算法和BP神经网络算法相结合，提升算法的预测效率和预测精度。首先，分析传统BP神经网络算法流程及不足；
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2023-08-28 17:53:56
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本文提出了一种新的深度学习结构，即注意图卷积序列到序列模型（AGC-Seq2Seq），将图卷积网络和注意机制集成到Seq2Seq框架中，以开发能够描述多步流量预测中时空相关性的预测模型。考虑到Seq2Seq模型的现有训练方法不适用于时间序列问题，我们在此提出的框架中设计了一种新的训练方法。AGC-Seq2Seq，该框架通过Seq2Seq模型和图卷积层从时空域协同提取特征。为了克服多步预测的挑战并捕
2、神经网络模型的测试验证（1） 在以上步骤的基础上，导入新的样本数据作为测试数据。在同一个流中，利用“可变文件”导入 “Demos”文件夹下的“GOODS2n”数据作为测试数据。（2） &
keras神经网络回归预测by Joseph Lee Wei En 通过李维恩 (A step-by-step complete beginner’s guide to building your first Neural Network in a couple lines of code like a Deep Learning pro!)Writing your first Neural Ne
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#生成一个数组，从1~9，样本数为9----------------------------------
#numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False,dtype
使用图神经网络预测影响概率我们提出的GCN被优化以预测影响概率：（1)在图卷积过程中考虑顶点和边缘特征，(2)我们的图卷积过程是考虑信息级联过程的，(3）子图的训练是增加可伸缩性的必要条件，而某些影响概率预测需要完整的邻域信息-存在训练速度和GPU内存需求与预测精度之间的权衡问题。 然而，我们的方法在理论上保证了了随机抽样子图的适当训练1、背景知识1.1 图卷积神经网络GCN（Graph Conv
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2023-08-29 21:03:23
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Abstract非线性自回归外生(NARX)模型是根据一个时间序列以前的值以及多个驱动(外生)序列的当前值和过去值来预测时间序列当前值的模型，已经研究了几十年。尽管已经开发了各种各样的NARX模型，但很少有模型能够恰当地捕获长期的时间依赖关系，并选择相关的驱动序列进行预测。针对这两个问题，本文提出了一种基于双阶段注意力机制的递归神经网络(DA-RNN)。在第一个阶段，我们引入一个输入注意机制，通过
1、文章信息《Dynamic Graph Convolutional Recurrent Network for Traffic Prediction: Benchmark and Solution》。这是清华大学发表在arxiv上的一篇文章，目前已经向计算机顶级期刊TKDE投稿。深度学习模型在交通预测领域的首个benchmark终于来了，重磅推荐，重磅推荐，重磅推荐！重要的话说三遍！2、摘要准确
