神经网络及深度学习(包含matlab代码)神经网络及深度学习(包含 MATLAB 仿真)人工神经网络(Artificial Neural Network，即 ANN )， 作为对人脑最简单的一种抽象和模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是 20 世纪 80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种
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2023-08-14 11:24:31
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# 实现 MATLAB 循环神经网络的步骤
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用 MATLAB 实现循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的基本步骤。RNN 是一种强大的神经网络模型，它具有记忆能力，适用于处理序列数据，如时间序列预测、文本生成等任务。
## 步骤概览
下面是实现 MATLAB 循环神经网络的基本步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-08-23 06:53:31
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这里的内容是对台大李宏毅老师课程视频的一些记录以及自己的一些整理和思考。1. 什么是GRUGRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一种。和LSTM（Long-Short Term Memory）一样，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。GRU和LSTM在很多情况下实际表现上相差无几，那么为什么
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2023-10-01 17:22:53
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目录循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN）RNN的基本概念RNN的主要应用领域RNN的实现RNN的反向传播-BPTTRNN的问题长短期记忆(Long Short-Term Memory，LSTM）LSTM的变体LSTM的变体——门控循环单元GRU循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN）RNN的基本概念循环神经网络是一类具有短期记忆能
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2023-11-08 16:39:19
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循环神经网络（基础篇） 在RNN反向传播的过程中，如果参数w的值过小，在经过反向传播后，到达终点时的值可能为0，会出现梯度消失的问题；反之，若参数w的值过大，到达终点后会出现梯度爆炸的现象，而LSTM可以解决这个问题。RNN主要处理有序列关系的数据：天气、股市、自然语言等有时间序列的数据 RNN示例：import torch
batch_size = 1
seq_len = 3
input_si
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2024-01-30 01:00:34
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起源全连接神经网络能够很好地拟合复杂的样本特征，卷积神经网络能很好地建模局部与全局特征的关系。但它们都只能处理定长的输入、输出，而自然语言的处理对象一般是变长的语句，句子中各元素出现的顺序先后暗含着时序关系，循环神经网络（Recurrent Neural Network，下称RNN）能够较好地处理这种关系。基本结构RNN的基本思想是：将处理对象在时序上分解为具有相同结构的单元，单元间有着时序关联，
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2023-12-21 14:17:28
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循环神经网络（recurrent neural network,RNN）-------------------------重要结构（长短时记忆网络（ long short-term memory，LSTM））
主要介绍循环神经网络在自然语言处理（natural language processing,NLP）
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2023-06-29 12:11:42
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一、循环神经网络它并非刚性地记忆所有固定长度的序列，而是通过隐藏状态来存储之前时间步的信息。我们想象现在有一组序列数据 data 0,1,2,3。 在当预测 result0 的时候,我们基于的是 data0, 同样在预测其他数据的时候, 我们也都只单单基于单个的数据。 每次使用的神经网络都是同一个 NN（neural network）。不过这些数据是有关联顺序的 , 就像在厨房做菜, 酱料 A 要
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2023-12-14 02:28:41
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例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。用matlab自带的神经网络训练样本定义如下：
输入矢量为
p =[-1 -2 3 1
-1 1 5 -3]
目标矢量为 t = [-1 -1 1 1]
解：本例的 MATLAB 程序如下：
close all
clear
echo on
clc
% NEWFF——生成一个新的前向神经网络
% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练
% SIM
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2023-06-13 22:27:30
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参考及文献：4 Strategies for Multi-Step Time Series ForecastingMultivariate Time Series Forecasting LSTMs in Keras (machinelearningmastery)LSTM进阶：使用LSTM进行多维多步的时间序列预测_lstm多维多部预测_一只小EZ的-（更新
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2023-07-14 21:49:51
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卷积神经网络 深度神经网络的重要性在于，它开启了通向复杂非线性模型和对知识进行分层处理的系统方法的大门。人们开发了很多提取图像特征的技术：SIFT、HoG、Textons、图像旋转、RIFT、GLOH等。卷积神经网络的特点和优势在于自动提取特征。 卷积层生成特征映射图（feature map）的新图像，其突出了原始图像的独特特征。卷积滤波器矩阵的值时通过训练过程确定的。
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2023-09-04 12:48:12
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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。第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值。第二个参数是一个设定每层神经元
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2023-10-30 22:50:33
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1.循环神经网络的标准模型前馈神经网络能够用来建立数据之间的映射关系，但是不能用来分析过去信号的时间依赖关系，而且要求输入样本的长度固定循环神经网络是一种在前馈神经网络中增加了分亏链接的神经网络，能够产生对过去数据的记忆状态，所以可以用于对序列数据的处理，并建立不同时段数据之间的依赖关系循环神经网络是一类允许节点连接成有向环的人工神经网络。如下图：2.循环神经网络与递归神经网络&nbs
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2023-10-23 22:39:32
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一. 循环神经网络循环神经网络（recurrent neural network）简称RNN，主要用于处理和预测序列数据，其经典结构如下：在每一时刻t，RNN会针对该时刻的输入结合当前模型的状态给出输出，并更新状态为。由于Cell中的运算和变量在不同的时刻是相同的，因此RNN理论上可以看作是同一神经网络结构被无限复制的结果。如果说CNN是在不同的空间位置共享参数，那么RNN就是在不同的时间位置共享
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2023-12-25 08:17:44
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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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此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据进行分类。要训练深度神经网络以对序列数据进行分类，可以使用 LSTM 网络。LSTM 网络允许您将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。此示例使用 [1] 和 [2] 中所述的日语元音数据集。此示例训练一个 LSTM 网络，旨在根据表示连续说出的两个日语元音的时序数据来识别说话者。训练数据包含九个说话者的时序数据。每个序列有
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2023-08-21 07:21:44
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matlab怎么利用神经网络做预测谷歌人工智能写作项目：小发猫如何利用matlab进行神经网络预测matlab带有神经网络工具箱，可直接调用，建议找本书看看，或者MATLAB论坛找例子常见的神经网络结构。核心调用语句如下：%数据输入%选连样本输入输出数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(o
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2023-09-06 21:29:48
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1 简介基于自编LSTM神经网络实现空调能耗数据预测。2 部分代码%% 程序说明
% 1、数据为7天，四个时间点的空调功耗，用前三个推测第四个训练，依次类推。第七天作为检验
% 2、LSTM网络输入结点为12，输出结点为4个，隐藏结点18个
clear all;
clc;
%% 数据加载，并归一化处理
[train_data,test_data]=LSTM_data_process();
d
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2022-09-10 22:12:00
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求一段神经网络MATLAB代码 50function [presim ss net] = simnonlin( y,d,n )% y-- 时间序列数据，列向量% d-- 时间延迟参数，正整数% n--用于训练的点的个数，正整数trainset = gettrain(y,d);inputs = trainset(:,1:end-1)';targets = trainset(:,end)';net =
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2023-09-07 10:47:10
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这个例子展示了如何使用深度学习长短期记忆（LSTM）网络对文本数据进行分类。文本数据是有顺序的。一段文字是一个词的序列，它们之间可能有依赖关系。为了学习和使用长期依赖关系来对序列数据进行分类，可以使用LSTM神经网络。LSTM网络是一种递归神经网络（RNN），可以学习序列数据的时间顺序之间的长期依赖关系。视频LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测要向LSTM网络输入文本，首先要将
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2023-10-30 23:55:16
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