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神经网络学习笔记
深度循环神经网络和双向循环
神经网络学习笔记
深度循环神经网络和双向循环神经网络1、深度循环神经网络本章到目前为止介绍的循环神经网络只有一个单向的隐藏层,在深度学习应用里,我们通常会用到含有多个隐藏层的循环神经网络,也称作深度循环神经网络。图6.11演示了一个有个隐藏层的深度循环神经网络,每个隐藏状态不不断传递至当前层的下一时间步和当前时间步的下一层。如下图Ht(1)=ϕ(XtWxh(1)+Ht−1(1)Whh(1)+bh(1))Ht(ℓ)=
卡塞尔学院临时副主任
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2020-03-26 21:09
神经网络
图
神经网络学习笔记
:Graph Attention Network 浅析
注意力机制注意力机制的核心在于对给定信息进行权重分配,权重高的信息意味着需要系统进行重点加工。注意力机制就是对所有的Value{\operatorname{Value}}Value信息进行加权求和,权重是Query{\operatorname{Query}}Query与对应Key{\operatorname{Key}}Key的相关度。在DNN中,注意力机制已经被看作一种更具表达力的信息融合手
大黄老鼠
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2020-03-19 09:28
机器学习
图
神经网络学习笔记
:2018年-2020年 GNN Basic models 论文简读
GraphPartitionNeuralNetworksforSemi-SupervisedClassification提出GPNN(graphpartitionneuralnetworks),可以运行在超级大图其核心思想是用修改的multi-seedfloodfill快速划分大图,子图结点间的局部信息传播和子图间的全局信息传播交替进行。StochasticTrainingofGraphConvo
大黄老鼠
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2020-03-19 09:20
机器学习
图神经网络
图
神经网络学习笔记
:傅里叶变换
(注:这个感觉还是写得不清楚,很有机会再重新一个)法国数学家傅里叶发现,任何周期函数都可以用正弦函数和余弦函数构成的无穷级数来表示。三级形式的傅里叶级数:x(t)=a0+∑n=1∞(ancos(nωt)+bnsin(n˙ωt))x(t)=a_0+\sum_{n=1}^{\infty}(a_n\cos(n\omegat)+b_n\sin(n˙\omega_{}t))x(t)=a0+∑n=1∞(a
大黄老鼠
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2020-03-10 13:07
机器学习
图
神经网络学习笔记
:GCN浅析与推导
GCN概览论文:Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks输入X(N×C)X(N\timesC)X(N×C)矩阵,输出Z(N×F)Z(N\timesF)Z(N×F)矩阵H(l+1)=f(H(l),A)H^{(l+1)}=f(H^{(l)},A)H(l+1)=f(H(l),A)其中H(0)=X,H(L)=ZH(0)=X,H(
大黄老鼠
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2020-03-08 15:34
机器学习
图
神经网络学习笔记
:拉普拉斯矩阵
拉普拉斯矩阵定义为:L=D−AL=D-AL=D−A其中,AAA表示邻接矩阵,DDD表示度矩阵。拉普拉斯矩阵的元素级别定义Lij={deg(vi)ifi=j−1ifeij∈E0otherwiseL_{{\operatorname{ij}}}=\left\{\begin{array}{ll}\deg(v_i)&{\operatorname{if}}i=j\\-1&{\operatornam
大黄老鼠
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2020-03-06 19:57
机器学习
神经网络学习笔记
- 激活函数的作用、定义和微分证明
神经网络学习笔记
-激活函数的作用、定义和微分证明不支持HTML和Latex??大家还是看我的原文吧。
绿巨人Steven
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2020-02-05 02:14
深度学习与
神经网络学习笔记
一
参考文章https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/introduction-deep-learning-fundamentals-neural-networks/?spm=5176.100239.blogcont117233.10.n2UTWC概念那些就不解释了,Google一下就有很多资料。单一神经元节点如何工作SingleNNWorkingX1,
浩亮亮亮亮
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2019-12-25 00:32
神经网络学习笔记
(2)
神经网络学习笔记
(2)本文是
神经网络学习笔记
的第二部分,紧接着笔者的
神经网络学习笔记
(1),主要内容为对总结神经网络的常用配置方式,包括如下几点:(1)数据预处理;(2)权重初始化;(3)正则化与Dropout
NewRookie
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2019-10-22 14:00
人工
神经网络学习笔记
(0)
何为人工神经网络人工神经网络是模拟人脑的神经网络,用以实现人工智能的机器学习技术。我们知道,人脑可以说是世界上最复杂最精妙的系统之一,它由千亿计的神经元细胞组成。各个神经细胞相互链接,彼此之间传递电信号。从而造就了人类高于其他物种的思维能力。科学家受到人脑神经元的启发从而提出了人工神经网络的设想,使得人工智能的实现不再遥不可及。生物神经元关键部件:树突&胞体&轴突单个神经元的工作机制可以简单地描述
YuHang·Lin
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2019-06-04 00:51
机器学习
Tensorflow深度学习
神经网络学习笔记
(一)二分类与多分类网络
二分类importtensorflowastfimportosimportpickleimportnumpyasnpCIFAR_DIR="./cifar-10-batches-py"print(os.listdir(CIFAR_DIR))defload_data(filename):"""readdatafromdatafile."""withopen(filename,'rb')asf:data
什么叫国际影星(战术后仰)
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2019-03-23 09:39
神经网络
BP
神经网络学习笔记
sklearn中的BP神经网络就是MLP包scikit-learn模块包括公开的属性coefs_andintercepts_.coefs_是一个权矩阵列表,矩阵里的索引ii代表第ii层与i+1i+1层之间的权。intercepts_是一个偏差向量列表,索引ii的向量代表增加到第i+1i+1层的偏差值。多层感知器的优势是:学习非线性模型的能力使用partial_fit在线学习的能力多层感知器的不足包
qq_38445415
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2019-01-17 09:07
机器学习
高动态成像及
神经网络学习笔记
前向与反向传导算法神经网络的前向传导算法:定义神经网络的损失函数:反向传导算法:第二项为正则化项,也称权重衰减项,减小权重的幅度,防止过度拟合。梯度下降的单次迭代过程:梯度检验与高级优化就是要使得计算结果的梯度与其真是结果相近,对于每一个i检查下式是否相近高动态成像:基于响应函数与色调映射的方法捕获不同曝光度的多张图像以下代码基于python:importcv2importnumpyasnpdef
夏季梦幻想
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2018-12-04 00:43
人工智能
caffe
神经网络学习笔记
主要是记录一下caffe框架以及神经网络、图像处理的过程前面已经搭建好caffe环境,并且简单的按照教程测试手写数据集和cifar10里面夹杂着很多概念:caffe框架、神经网络、数据集等,开始很混乱后面找到csdn的一篇博客,然后跟着博主的路线喝汤,有很大收获贴上博主链接:https://blog.csdn.net/hjimce/article/category/3163421/5caffe模型
wwy__
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2018-10-16 08:49
神经网络
神经网络学习笔记
2.1多层前馈神经网络原理:有大量可以并行处理的神经元组成,一是可以通过学习从外部环境中获取知识,二是由神经元之间的权值连接存储获取的知识。神经网络依靠复杂的输入输出反复调整参数的过程,让网络对一些输入的响应产生符合所希望的要求。BP网络:(以此模型为代表进行介绍)类型:典型的多层前馈神经网络组成及工作原理:一般有输入层、中间层和输出层构成。每层都有若干个神经元组成,相邻两层的神经元之间全连接,每
Cherish_2017
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2018-10-15 10:51
cnn
神经网络学习笔记
神经网络学习笔记
前言本笔记主要是我研读《神经网络与深度学习》一书之后,对重要知识点的整理和公式的推导。这里讲的神经网络是最简单的前馈神经网络,学习算法采用基于误差反向传播的(随机)梯度下降算法。
_Daibingh_
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2018-10-03 20:38
机器学习
【
神经网络学习笔记
2】简单的CNN网络识别手写图案
本篇文章还是基于tensorflow给的官方样例,教会大家如何构建简单的CNN网络以下是官方代码tensorflow官方样例CNN网络conv2d定义的是卷积层maxpool2d定义的是池化层conv_net定义的是具体的网络运算过程,其中fc定义的是全连接层可以很方便地修改各层的参数,如深度,广度等我用来解决的问题是来识别手写的O和X,MNIST不知道为啥在我的电脑上装不上去。训练集与测试集是我
Cfather
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2018-02-05 15:46
AI
【
神经网络学习笔记
1】利用tensorflow完成的简单BP神经网络&超参数简单分析
菜鸡分享一下自己的学习历程由于网上有很多对神经网络的更为详细和深度的介绍,在我的文章中更重于对结果的探讨而不是原理的理解(其实我自己也不明白咋回事手动滑稽)这次利用的是tensorflow官方所给出的样例代码,用于解决mnist问题。tensorflow给的代码注释很清晰,很方便新手在此基础上直接对神经网络结构进行修改。tensorflow官方样例BP神经网络本篇文章解决的将是较为简单的平面点二分
Cfather
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2018-02-04 22:06
AI
CNN卷积
神经网络学习笔记
最近开始从事视觉领域的研究工作,CNN(卷积神经网络)是图像处理最常用的深度学习算法,听起来比较高深的样子,但是有了之前无线通信算法的经验,理解起来也非常容易。下面把关键点记录下来,以备忘。CNN的算法其实是很简单的,看看公式就清楚了。但为了更好的理解它,还是先从神经网络说起。神经网络顾名思义,就是很多神经元组成的网络,那神经元又是什么,和神经网络有什么关系呢。神经元神经元(neuron)是大脑的
anjy
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2017-12-31 01:26
AI
BP
神经网络学习笔记
在BP神经网络中,输入层和输出层的节点个数都是确定的,而隐含层节点个数是部确定的,可以根据经验公式来确定:h为隐含层节点的数目,m和n分别是输入层和输出层节点的数目,a为1~10之间的调节常数;关于隐含层,一般认为,增加隐藏层数可以降低网络误差,提高精度,但也使网络复杂化,从而增加了网络训练时间和出现过拟合的倾向,一般情况,应该考虑3层BP网络(即1个隐含层),靠增加隐含层节点数来获取较低的误差(
jacksonary
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2017-12-24 15:38
算法
CNN卷积
神经网络学习笔记
本篇博客主要归纳整理,CNN相关的基础知识和部分经典卷积神经网络的结构与特点。图片大部分来自Fei-FeiLiCNN课程PPT、网络和paper,如有侵犯请及时告知CNN相关基础知识卷积神经网络和全连接神经网络的区别区别:如上图所示,1.全连接神经网络中每个神经元或者filter都与输入图像的每个像素相关联,参数量大2.卷积神经网络中每个神经元或者filter只与原图中部分像素相关联,即只关心局部
Yigit_dev
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2017-11-09 13:44
深度学习
深度学习与
神经网络学习笔记
(五)
七、激活函数的使用 通过之前的学习我们都了解到了激活函数的作用,现在我们将会讲解一下激活函数在不同的神经网络中的应用: 1、首先是sigmoid函数:a=11+e−z 它的图像可以表示为: 但是这个激活函数多使用在二分分类输出的神经网络,因为需要寻找1和0值,所以在一般的神经网络中我们很少使用这个激活函数。对应的导数为:g′(z)=a(1−a) 这为后面的计算节省了很多时间。 2、然后
neural_net_child
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2017-10-24 10:00
神经网络和机器学习
深度学习与
神经网络学习笔记
(四)
六、神经网络概览1、整体神经网络的表示 在之前的学习中我们了解到了神经网络的最简单结构,接下来的内容就是把这样一个简单的神经网络拓展成一个很大的神经网络结构的过程。我们以前看到的神经网络是这样的: 而中间的那个小圆点就是y^的一个计算过程(就是下图的a): 现在我们将会拓展到更大的一个神经网络中,类似于: x1−x3表示输入层,输入层后面的三个小圆点表示一个层,我们现在定义它为第一层(隐藏
neural_net_child
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2017-10-21 14:30
神经网络和机器学习
深度学习与
神经网络学习笔记
(三)
四、logistic回归中的梯度下降 我们一般可以通过图中的方式来进行损失函数的求解,而损失函数是怎么反向影响(ω,b)的值的变化的呢?这就要用到导数的知识了,首先我们把损失函数对a求导:d(a)=dL(a,y)d(a)=−ya+1−y1−a 然后再对z求导:d(z)=dL(a,y)d(z)=dL(a,y)d(a)d(a)d(z)=a−y 最后我们分别对各个参数求导就可以得到:d(ω1)=∂
neural_net_child
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2017-10-18 15:40
神经网络和机器学习
深度学习与
神经网络学习笔记
(二)
深度学习与
神经网络学习笔记
(二)三、logistic回归1、二分分类 首先如果给你一张图片,你来判断它是否是猫: 对于我们来说这看一眼就会说这是猫,而对于机器来说它会做的判断就会是:是猫(1)和不是猫
neural_net_child
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2017-10-17 21:35
神经网络和机器学习
深度学习与
神经网络学习笔记
(一)
深度学习与
神经网络学习笔记
(一)前言 相信很多人对深度学习和神经网络已经有了一个大概的理解,本文就主要是本人在对吴恩达大牛的深度学习和神经网络网易公开课进行学习之后的一些笔记和理解,如果有歧义的地方,
neural_net_child
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2017-10-17 18:15
神经网络和机器学习
神经网络学习笔记
(五) 径向基函数神经网络
径向基函数神经网络首先介绍一下网络结构:1.输入层为向量,维度为m,样本个数为n,线性函数为传输函数。2.隐藏层与输入层全连接,层内无连接,隐藏层神经元个数与样本个数相等,也就是n,传输函数为径向基函数。3.输出层为线性输出。理论基础径向基函数神经网络只要隐含层有足够多的隐含层节点,可以逼近任何非线性函数。在拟合函数的时候,我们要尽量的经过每一个点,但是当一大堆散乱数据的时候我们如果经过每一个点就
cyhbrilliant
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2016-09-28 00:34
神经网络
机器学习
神经网络学习笔记
(四) BP神经网络
BP神经网络前面我们所讲的几节都是线性神经网络,都无法解决线性不可分的问题,今天我们就来学习非常非常经典的非线性多层前向网络——误差反向传播网络(BP——ErrorBackPropagtion)。BP神经网络和前面所说的线性神经网络有什么区别呢?1.隐含层可以不唯一,这就大大提高了非线性能力。2.隐含层节点不唯一,也就是一层可以有多节点连接。3.隐含层的传输函数为sigmoid函数,而非普通的线性
cyhbrilliant
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2016-09-24 17:22
神经网络
机器学习
神经网络学习笔记
(三) 梯度下降法
梯度下降法在上一张,我们学习过了LMS算法,就是利用了著名的梯度下降法,但是LMS算法只是一种特殊的实现,是均方差这个特定函数的梯度下降,这次我们来看一下梯度下降对普通函数求极值的一些应用。我们来试一下二次函数的极值点求法。首先我们建立一个二次函数:y=x^2+2*x这个极值大家应该知道x取-1就可以得到极小值。我们来编写一个梯度下降法来求极值点:x=50;%y=x^2;sigma=0.9;yr=
cyhbrilliant
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2016-09-21 22:58
神经网络
梯度下降法
机器学习
LMS
极值点迭代
神经网络
机器学习
神经网络学习笔记
神经网络sigmoid函数sigmoid函数是一种常见的挤压函数,其将较大范围的输入挤压到(0,1)区间内,其函数的表达式与形状如下图所示:该函数常被用于分类模型,因为其具有很好的一个特性f′(x)=f(x)(1−f(x))。这个函数也会被用于下面的神经网络模型中做激活函数。M-P神经元模型生物的神经网络系统中,最简单最基本的结构是神经元。每个神经元都是接受其他多个神经元传入的信号,然后将这些信号
batuwuhanpei
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2016-04-14 22:00
神经网络
神经网络学习笔记
我们首先给出网络中权重的清晰定义。图中w324表示:从第2(3-1)层中第4个神经元到第3层中第3个神经元的权重。
Nob
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2016-03-21 11:00
VB编程技巧推荐
的专栏——理论水平高 用VB写高效的图像处理程序 V2.0 优化分支代码——避免跳转指令堵塞流水线 2、Laviewpbt的专栏 —— 有很多算法的代码,实用性高
神经网络学习笔记
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2015-11-12 18:19
编程
神经网络学习笔记
_1(BP网络分类双螺旋线)
这个也是本学期模式识别的一个小作业题。 实验目的:采用神经网络的方法对二维双螺旋样本点进行分类。 实验数据:由于本次的实验数据是双螺旋,需要用数学公式产生,其产生方法见参考文献[1]. 即由下面的公式产生: 实验数据分为2部分:训练数据和测试数据。由于双螺旋曲线
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2015-11-12 18:02
学习笔记
使用newrbe 神经网络模拟sin逼近
神经网络学习笔记
... close all;clear;clc; y=-10:0.01:9.99; %从-10到9.99每次递增0.01 取 2000个数据 yn=sin(y); %把 y
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2015-10-24 09:15
new
CNN卷积
神经网络学习笔记
4:代码学习
代码来自github上的一个DeepLearningToolbox,地址:https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox主要参考这篇博客中的代码注释:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993743CNN原理和公式推导见前文:背景网络结构公式推导单步调试后自己添加了一部分注释如下:test
happyer88
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2015-07-25 23:00
代码
matlab
cnn
卷积神经网络
CNN卷积
神经网络学习笔记
3:权值更新公式推导
在上篇《CNN卷积
神经网络学习笔记
2:网络结构》中,已经介绍了CNN的网络结构的详细构成,我们已经可以初始化一个自己的CNN网络了,接下来就是要用训练得到一个确定的CNN的模型,也就是确定CNN的参数。
July_Zh1
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2015-07-06 11:09
computer
vision
CNN卷积
神经网络学习笔记
3:权值更新公式推导
在上篇《CNN卷积
神经网络学习笔记
2:网络结构》中,已经介绍了CNN的网络结构的详细构成,我们已经可以初始化一个自己的CNN网络了,接下来就是要用训练得到一个确定的CNN的模型,也就是确定CNN
happyer88
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2015-07-06 11:00
公式
cnn
卷积神经网络
BP算法
权值更新
CNN卷积
神经网络学习笔记
2:网络结构
在上篇笔记《CNN卷积
神经网络学习笔记
1:背景介绍》中已经介绍过CNN的结构,这篇笔记中,通过一个简单的CNN的例子,梳理一下CNN的网络结构的细节。
July_Zh1
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2015-07-05 19:41
computer
vision
CNN卷积
神经网络学习笔记
2:网络结构
在上篇笔记《CNN卷积
神经网络学习笔记
1:背景介绍》中已经介绍过CNN的结构,这篇笔记中,通过一个简单的CNN的例子,梳理一下CNN的网络结构的细节。
happyer88
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2015-07-05 19:00
结构
神经网络
cnn
CNN卷积
神经网络学习笔记
1:背景介绍
ConvolutionalNeuralNetwork卷积神经网络是基于人工神经网络提出的。人工神经网络模拟人的神经系统,由一定数量的神经元构成。在一个监督学习问题中,有一组训练数据(xi,yi),x是样本,y是label,把它们输入人工神经网络,会得到一个非线性的分类超平面hw,b(x),在这篇笔记中先梳理一下传统人工神经网络的基本概念,再基于传统人工神经网络简单介绍卷积神经网络。1,神经元neu
July_Zh1
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2015-07-05 13:13
computer
vision
CNN卷积
神经网络学习笔记
1:背景介绍
ConvolutionalNeuralNetwork卷积神经网络是基于人工神经网络提出的。人工神经网络模拟人的神经系统,由一定数量的神经元构成。在一个监督学习问题中,有一组训练数据(xi,yi),x是样本,y是label,把它们输入人工神经网络,会得到一个非线性的分类超平面hw,b(x),在这篇笔记中先梳理一下传统人工神经网络的基本概念,再基于传统人工神经网络简单介绍卷积神经网络。1,神
happyer88
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2015-07-05 13:00
cnn
深度学习
卷积神经网络
神经网络学习笔记
(八):线性回归模型(下)
在前面我们所讨论的Rosenblatt感知机是解决线性可分模式分类问题的第一个学习算法。而由Widrow和Hoff(1960)提出的最小均方算法(LMS)是第一个解决如预测和信道均等化等问题的线性自适应滤波算法。LMS算法结构:与感知机结构类似,该算法也是有M维输入以及单一输出构成的数据集:其中由于LMS考虑的模型输出神经元是线性的(这是与感知机算法在模型上最大的不同,感知机最终的输出并不一定是线
不死的钟情
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2014-12-04 15:34
Machine
Learning
神经网络学习笔记
(四)
正如同对于不同的事物我们从自己周围的环境中学习的方法不一样,神经网络的学习也是如此。广义上讲,我们可以按照学习过程的不同将神经网络分为两大类:有导师学习(Learnwithateacher)以及无导师学习(Learnwithoutateacher)。其中后者又可以细分为无监督学习以及强化学习。有导师学习:有导师学习也称为有监督学习。在概念上来说,导师是对外界环境有认知知识的。这些知识通过配对的输入
不死的钟情
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2014-11-14 17:55
Machine
Learning
【
神经网络学习笔记
】上证指数开盘指数预测
摘要:上证指数是反映上海证券交易所挂牌股票总体走势的统计指标。上海证券交易所股票指数的发布几乎是和股市行情的变化相同步的,它是我国股民和证券从业人员研判股票价格变化趋势必不可少的参考依据。本文通过分析1991年至今近6000个交易日的开盘指数,来预测未来5天内的开盘指数变化趋势和变化范围。一、原理介绍粒计算:人类在处理大量复杂信息时.由于人类认知能力有限,往往会把大量复杂信息按其各自特征和性能将其
zjccoder
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2014-08-14 16:00
SVM
股票
预测
开盘指数
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神经网络学习笔记
】LIBSVM参数讲解
支持向量机SVM(SupportVectorMachine)作为一种可训练的机器学习方法可以实现模式分类和非线性回归,本文就matlab中的LIBSVM工具箱展开说明。在matlab中调用LIBSVM工具箱可以方便的使用LIBSVM网络,台湾大学的林智仁教授已经封装好各方法,大家可以在此下载。LIBSVM工具箱的主要函数为svmtrain和svmpredict,调用格式为model=svmtrai
zjccoder
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2014-08-08 13:00
SVM
神经网络
【
神经网络学习笔记
】基于离散Hopfield神经网络的数字识别
在日常生活中,经常会遇到带噪声字符的识别问题,如交通系统中汽车车号和汽车牌照,由于汽车在使用过程中,要经受自然环境的风吹日晒,造成字体模糊不清,难以辨认。如何从这些残缺不全的字符中攫取完整的信息,是字符识别的关键问题。作为字符识别的组成部分之一的数字识别在邮政、交通及商业票据管理方面有着极高的应用价值。目前有很多种方法用于字符识别,主要分为神经网络识别、概率统计识别和模糊识别等。传统的数字识别方法
zjccoder
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2014-07-27 12:00
神经网络
Hopfield
【
神经网络学习笔记
】PID神经元网络解耦控制算法
%%该代码为基于pso算法优化的PID神经网络的系统控制算法%%%清空环境变量clcclear%%粒子初始化%粒子群算法中的两个参数c1=1.49445;c2=1.49445;%最大最小权值wmax=0.9;wmin=0.1;%最大最小速度Vmax=0.03;Vmin=-0.03;%最大最小个体popmax=0.3;popmin=-0.3;maxgen=50;%进化次数sizepop=20;%种群
process-z.com
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2014-07-21 23:03
神经网络学习笔记
神经网络学习笔记
神经网络
PID
【
神经网络学习笔记
】PID神经元网络解耦控制算法
%%该代码为基于pso算法优化的PID神经网络的系统控制算法 % %%清空环境变量 clc clear %%粒子初始化 %粒子群算法中的两个参数 c1=1.49445; c2=1.49445; %最大最小权值 wmax=0.9; wmin=0.1; %最大最小速度 Vmax=0.03; Vmin=-0.03; %最大最小个体 popmax=0.3; popmin=-0.3; maxgen=50
zjccoder
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2014-07-21 23:00
pid
神经网络
【
神经网络学习笔记
】粒子群算法和遗传算法比较
粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)都是优化算法,都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性,它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解。PSO和GA的相同点:(1)都属于仿生算法。PSO主要模拟鸟类觅食、人类认知等社会行为而提出;GA主要借用生物进化中“适者生存”的规律。(2)都属于全局优化方法。两种算法都是在解空间随机产生初始种群,因而算法在全局的解空间进行搜索,且将搜索重点集中在性能高的部
process-z.com
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2014-07-21 13:09
神经网络学习笔记
神经网络学习笔记
【
神经网络学习笔记
】粒子群算法和遗传算法比较
粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)都是优化算法,都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性,它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解。 PSO和GA的相同点: (1)都属于仿生算法。PSO主要模拟鸟类觅食、人类认知等社会行为而提出;GA主要借用生物进化中“适者生存”的规律。 (2)都属于全局优化方法。两种算法都是在解空间随机产生初始种群,因而算法在全局的解空间进行搜索,且将搜索重点集中在
zjccoder
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2014-07-21 13:00
神经网络
遗传算法
粒子群算法
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