神经网络学习随记第21页

【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于PNN概率神经网络

课题名称：基于PNN的乳腺肿瘤诊断分类及预测版本日期：2023-06-15运行方式:直接运行PNN0501.m文件即可代码获取方式：私信博主或QQ：491052175模型描述：威斯康辛大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度〉，这些特征与

不想当个技术宅·2024-02-01 08:19

【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于自适应SPREAD-PNN概率神经网络

课题名称：基于自适应SPREAD-PNN的乳腺肿瘤诊断分类及预测版本日期：2023-06-15运行方式:直接运行PNN0501.m文件即可代码获取方式：私信博主或QQ：491052175模型描述：威斯康辛大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、

不想当个技术宅·2024-02-01 08:15

应用keras建立ANN模型.

介绍：Keras是一个开源的神经网络库，它基于Python语言，并能够在多个深度学习框架上运行，包括TensorFlow、Theano和CNTK。

取名真难.·2024-02-01 07:34

大创项目推荐题目：基于深度学习的人脸表情识别 - 卷积神经网络大创项目推荐代码

文章目录0简介1项目说明2数据集介绍：3思路分析及代码实现3.1数据可视化3.2数据分离3.3数据可视化3.4在pytorch下创建数据集3.4.1创建data-label对照表3.4.2重写Dataset类3.4.3数据集的使用4网络模型搭建4.1训练模型4.2模型的保存与加载5相关源码6最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的人脸表情识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学

laafeer·2024-02-01 07:29

计算机设计大赛深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2

iuerfee·2024-02-01 07:59

告警关联分析系统

针对通信网络告警数量巨大，设备复杂多样，难于实现故障定位问题，浪潮通信信息系统有限公司提出了一种告警分析与故障精确定位专家系统，基于框架式规则知识库和多种推理机导控策略引擎，利用基于人工智能语言的逻辑和基于神经网络的推理相结合的方式

weixin_33859844·2024-02-01 07:34

SCI一区 | Matlab实现TSOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention凌日优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现TSOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention凌日优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现

机器学习之心·2024-02-01 06:27

1.25GAN生成网络对抗模型，框架，损失函数

GANLAB在线工具可以主要用来鉴别真假GAN基本结构先是原始的图像，然后经过扁平化处理，变为9*1的一维向量，接着给神经网络，有9个权重参数就是说图片的特征被分扁平化为一个一维向量，然后这个一维向量各个维度的特征按照各自权重参数给到神经网络进行处理

CQU_JIAKE·2024-02-01 06:08

【YOLO系列】 YOLOv4之BN、CBN、CmBN(附代码)

一、BN论文下载：BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift1、背景在神经网络训练过程中

江湖小张·2024-02-01 03:30

【GitHub项目推荐--大语言模型课程】【转载】

LargeLanguageModelCourseLargeLanguageModelCourse（大型语言模型课程）是一个开源项目，该课程分为三个部分：LLM基础：涵盖了数学、Python和神经网络的基础知识

旅之灵夫·2024-02-01 03:16

深度学习之循环神经网络（基础）

循环神经网络简称为RNN，（之前讲到的卷积神经网络简称为CNN）。以前我们在使用全链接网络的时候，我们将这种网络叫做Dense或者是Deep。Dense链接指的是全链接的。

丘小羽·2024-02-01 02:04

python机器学习——简单神经网络算法回归分析

利用python实现简单的神经网络算法回归分析2023年亚太杯数学建模C题可以使用这个代码进行分析importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromtensorflow.keras.model

EchoToMe·2024-02-01 02:32

存内计算——发展史与近期成果

随着大数据时代的到来，存内计算由于其结构特点以及摩尔定律的“失效”，被认为是提升处理器能效和性能以及加速神经网络运算的新出路。接下来我们将从存内计算的源头出发，介绍它的发展史与近期取得的成果。

存内计算开发者·2024-02-01 02:16

AI时代-GPT4 AIGChip框架开发

由深度神经网络(dnn)驱动的人工智能(AI)领域最近经历了翻天覆地的变化，这导致了对专业AI加速器的迫切需求。人工智能卓越的能力和复杂的工作性质进一步放大了这一需求。

存内计算开发者·2024-02-01 02:16

图神经网络自监督学习工具箱 - CPT-HG（一）

WeChatSearchApplicationDepartment,TencentInc.】ContrastivePre-TrainingofGNNsonHeterogeneousGraphs核心要点文章旨在解决现有预训练图神经网络方法仅仅适用于同质图

processor4d·2024-02-01 02:23

【免费分享】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断

主要内容《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM

科研工作站·2024-02-01 02:03

人工智能与机器学习——开启智能时代的里程碑

写在前面前言人工智能与机器学习的概述监督学习、无监督学习和强化学习的基本原理监督学习：无监督学习：强化学习：机器学习的算法和方法常见的机器学习算法和方法线性回归：决策树：支持向量机：神经网络：人工智能与机器学习的应用领域人工智能与机器学习的未来发展结论

洁洁！·2024-02-01 01:32

吴恩达改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

第一步理解数据划分对于一个需要解决的问题的样本数据，在建立模型的过程中，数据会被划分为以下几个部分：训练集（trainset）：用训练集对算法或模型进行训练过程；验证集（developmentset）：利用验证集（又称为简单交叉验证集，hold-outcrossvalidationset）进行交叉验证，选择出最好的模型；测试集（testset）：最后利用测试集对模型进行测试，获取模型运行的无偏估计

西部小笼包·2024-01-31 23:33

知识蒸馏（paper翻译）

不幸的是，使用整个模型集合进行预测非常麻烦，并且计算成本可能太高，无法部署到大量用户，尤其是在单个模型是大型神经网络的情况下。Caruana和他的合作者[1]已经证明，可以将集成中的知识压缩

蓝羽飞鸟·2024-01-31 23:18

【深度学习】【BN】batch normalization（批量归一化）详解

开山之作：#BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift时间：2015年训练深层神经网络是十分困难的

忘却的旋律dw·2024-01-31 23:16

Advanced CNN

GoogleNetInception1*1卷积Inception模块的实现网络构建完整代码ResNet残差模块ResedualBlock残差网络的简单应用残差实现的代码练习回顾这是一个简单的线性的卷积神经网络然而有很多更为复杂的卷积神经网络

chairon·2024-01-31 22:02

《python神经网络编程》二

训练自己的神经网络首先定义一个神经网络：代码如下：importnumpyimportscipy.specialclassneuralNetwork:#类似于java的构造方法，所有方法都有一个self参数

sadamu0912·2024-01-31 20:54

数据建模分析与数仓维度建模规范

数据建模的关注点不同：在数据库设计领域，定义数据模型，用于有效地存储和管理数据，确保数据的一致性、完整性和可维护性等；在算法领域，抽象事物特征构建数据模型，用于跑算法模型，实现线性回归预测、自动决策、神经网络训练等

i7杨·2024-01-31 20:57

模糊神经网络控制器(MATLAB)

模糊神经网络控制器(FuzzyNeuralNetworkController)是将模糊控制和神经网络相结合的一类控制器。它综合了两者的优点,主要包括以下特点:知识表达能力强。

MATLAB代码顾问·2024-01-31 19:20

BP图片降噪MATLAB代码

BP(BackPropagation)神经网络是一种常用的深度学习模型,可以用于图像降噪。主要步骤包括:构建BP神经网络模型。包括输入层、隐藏层和输出层。

MATLAB代码顾问·2024-01-31 19:17

【Time Series】LSTM代码实战

二、算法原理长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），用于处理和预测序列数据的时间依赖性。

BoostingIsm·2024-01-31 19:14

深度学习|Keras识别MNIST手写数字（CNN）

方法：这次使用的方法为卷积神经网络（CNN）。卷积神经网络通过卷积层，池化层来做特征的提取，最后再连上全连接网络。卷积层卷积层就是通过多个filter来生成多张图片，其运算如图所示。

罗罗攀·2024-01-31 17:40

故障诊断 | 一文解决，BP神经网络的故障诊断（Matlab）

文章目录效果一览文章概述专栏介绍模型描述源码设计参考资料效果一览文章概述故障诊断|一文解决，BP神经网络的故障诊断（Matlab）专栏介绍订阅【故障诊断】专栏，不定期更新机器学习和深度学习在故障诊断中的应用

机器学习之心·2024-01-31 17:30

tf2.0学习（三）——神经网络

之前的文章分别介绍了TensorFlow中张量的一些基本知识：tf2.0学习（一）——基础知识tf2.0学习（二）——进阶知识现在介绍一下TensorFlow中关于神经网络的操作。

雪糕遇上夏天·2024-01-31 15:48

故障诊断 | 一文解决，CNN卷积神经网络故障诊断（Matlab）

文章目录效果一览文章概述专栏介绍源码设计参考资料效果一览文章概述故障诊断|一文解决，CNN卷积神经网络故障诊断（Matlab）专栏介绍订阅【故障诊断】专栏，不定期更新机器学习和深度学习在故障诊断中的应用

机器学习之心·2024-01-31 15:09

控制算法整理

文章目录控制系统结构控制算法逻辑介绍传统控制算法与现代控制算法的思路对比现代控制理论思路状态方程稳定性分析特征值平衡点相平面传统控制算法PID算法原理概述模糊神经网络控制算法现代控制算法LQR自适应控制滑模控制系统稳定性控制系统结构控制器就是逻辑大脑

Nie_Xun·2024-01-31 13:01

ModuleNotFoundError: No module named ‘torchvision‘报错处理

在神经网络中，导入torchvision却出现Nomodulenamed'torchvision'报错首先，检查torch是否安装成功，输入代码，若出现版本信息，说明已安装成功。

小唐在IT·2024-01-31 11:03

模型的收敛

在神经网络的训练中，模型的收敛通常伴随着损失函数的逐渐减小和性能的提高。在深度学习中，训练一个模型涉及到通过反向传播算法不断调整模型的权重，以最小化损失函数。

幸运小新·2024-01-31 11:56

使用Linux服务器的详细方法：进行文件上传下载以及使用服务器运行python程序

目前刚接触算法半年，模型也逐渐地从logistic回归到3D卷积神经网络，复杂度不断地增加，我的低配可爱小Macpro已经不能支撑我的数据训练了，于

睡不醒的小胖子·2024-01-31 11:16

SCI一区 | Matlab实现TSOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention凌日优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现TSOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention凌日优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现TSOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-01-31 11:34

故障诊断 | 一文解决，LSTM长短期记忆神经网络故障诊断（Matlab）

文章目录效果一览文章概述专栏介绍模型描述源码设计参考资料效果一览文章概述故障诊断模型|Maltab实现LSTM长短期记忆神经网络故障诊断专栏介绍订阅【故障诊断】专栏，不定期更新机器学习和深度学习在故障诊断中的应用

机器学习之心·2024-01-31 11:32

深度学习之卷积神经网络

前言如果我们采用多层BP神经网络去训练1000x1000像素的图像，有1百万个隐层神经元，那么他们全连接的话，就有101210^{12}1012个连接，也就是101210^{12}1012个权值参数。

懒猫gg·2024-01-31 10:35

深度学习(7)--卷积神经网络项目详解

一.项目介绍：用Keras工具包搭建训练自己的一个卷积神经网络(Simple_VGGNet，简单版VGGNet)，用来识别猫/狗/羊三种图片。

GodFishhh·2024-01-31 10:32

深度学习(8)--如何在tensorflow中用GPU来训练神经网络

tensorflow库在2.11及以上版本中，都取消了对Windows平台的GPU支持，如果想要用GPU来训练网络，需要安装2.10及以下版本的tensorflow。可以通过下述代码将tensorflow库换为2.10版本。(如果在虚拟环境中安装的tensorflow，则需先激活虚拟环境再输入下述代码）pipinstall--user"tensorflow$CONDA_PREFIX/etc/con

GodFishhh·2024-01-31 10:32

图对比1：GCC

受自然语言处理和计算机视觉在预训练方面的最新进展的启发，我们设计了一个自监督图神经网络预训

Valar_Morghulis·2024-01-31 10:27

深度学习与神经网络Pytorch版 3.2 线性回归从零开始实现 1.生成数据集

(完整代码)2.各个函数解析2.1torch.normal()函数2.2torch.matmul()函数2.3d2l.plt.scatter()函数三，总结一，简介1.原理深度学习线性回归的原理是基于神经网络和线性回归的结合

砍树＋c＋v·2024-01-31 10:17

深度学习与神经网络pytorch版 2.3 线性代数

深度学习与神经网络pytorch版2.3线性代数目录深度学习与神经网络pytorch版2.3线性代数1.简介2.线性代数2.3.1标量编辑2.3.2向量2.3.3矩阵2.3.4张量及其性质2.3.5降维

砍树＋c＋v·2024-01-31 10:41

不同的强化学习模型适配与金融二级市场的功能性建议

特点：通过神经网络近似Q函数，使用经验回放和目标网络来提高学习的稳定性和

路人与大师·2024-01-31 09:54

08-IF8+:纯生信利用神经网络模型从胶质瘤的影像学数据中提取特征并建模

胶质瘤是常见的中枢神经系统(CNS)浸润性肿瘤，影响所有年龄的患者。它们被世界卫生组织细分为四个等级(I-IV级)。所有低级别胶质瘤(WHOII级和III级，LGGs)患者中超过半数最终将经历肿瘤复发。III级胶质瘤的5年生存率为27.3%-52.2%，这具体取决于它们的亚型。IV级胶质瘤的5年生存率仅为5%。胶质瘤中IDH突变的存在具有重要的诊断和预后价值。具有IDH1突变的胶质瘤(或其同源的I

AAA肿瘤信息学王协·2024-01-31 09:53

basic CNN

文章目录回顾卷积神经网络卷积卷积核卷积过程卷积后图像尺寸计算公式：代码padding代码Stride代码MaxPooling代码一个简单的卷积神经网络用卷积神经网络来对MINIST数据集进行分类如何使用

chairon·2024-01-31 09:40

DeepSORT算法实现车辆和行人跟踪计数和是否道路违规检测（代码＋教程）

DeepSORT算法通过首先使用目标检测算法来识别出场景中的车辆和行人，然后使用卷积神经网络（CNN）来提取物体的特征。

毕设阿力·2024-01-31 09:08

谈一谈深度学习与机器学习

深度学习是机器学习的一个子领域，其核心是使用多层神经网络来学习数据的复杂表示。机器学习是一种更广泛的概念，涵盖了许多不同的方法和技术，包括深度学习在内。

流浪字节π·2024-01-31 09:07

yolov8+多算法多目标追踪+实例分割+目标检测+姿态估计

它使用了深度卷积神经网络，能够快速而准确地检测图像中的多个目标。相比于传统的目标检测方法，YOLOv8具有更高的检测速度和更好的性能。其次，YOLO

毕设阿力·2024-01-31 09:06

图卷积网络（Graph Convolution Network，GCN）

目录一、前言二、GCN原理三、GCN用于节点分类四、总结一、前言在图神经网络出现之前，一般的神经网络只能对常规的欧式数据进行处理，其特点就是节点有固定的排列规则和顺序，如２维网格和１维序列。

唯余木叶下弦声·2024-01-31 09:04

Task03：基于图神经网络的结点表征

基于图神经网络的结点表征学习可以理解为对图神经网络进行基于监督学习的训练，使得图神经网络学会产生高质量的结点表征。在结点预测任务中，一个图，图上有很多节点，部分节点的标签已知，剩余节点的标签未知。

cherry_7·2024-01-31 08:10

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