神经网络模式识别matlab 第63页

Matlab 求解非刚性微分方程（ode45）

语法1、[t,y]=ode45(odefun,tspan,y0)2、[t,y]=ode45(odefun,tspan,y0,options)3、[t,y,te,ye,ie]=ode45(odefun,tspan,y0,options)4、sol=ode45(___)描述[t,y]=ode45(odefun,tspan,y0)其中，tspan=[t0tf]为微分方程odefun的积分区间，y0为初始

EasonZzzzzzz·2024-01-17 10:40

2024年1月16日Arxiv热门NLP大模型论文：A Closed-form Solution for Weight Optimization in Fully-connected ......

一次迭代，全层并行，新神经网络权重优化方法，让机器学习效率飞跃引言：机器学习的崛起与发展概述在21世纪初，强大的计算机硬件和工作站的出现使得机器学习得以迅猛发展。

夕小瑶·2024-01-17 10:45

十分钟读完 Transformer 经典论文- Attention is all you need

全新神经网络架构Transformer，用自注意力机制颠覆序列转换模型引言：自注意力机制的崛起在过去的几年中，序列转换模型的领域一直由基于复杂的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）的架构所主导

夕小瑶·2024-01-17 10:14

134基于matlab的时间序列预测

基于matlab的时间序列预测，包括最小二乘支持向量机和粒子群优化支持向量机及改进的粒子群优化支持向量机。输出测试结果，具有GUI可视化界面。程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2024-01-17 10:36

133基于matlab的智能微电网粒子群优化算法

基于matlab的智能微电网粒子群优化算法，输出微型燃气轮机、电网输入微网运行计划、储能运行计算。程序已调通，可直接运行。133智能微电网粒子群优化算法(xiaohongshu.com)

顶呱呱程序·2024-01-17 10:06

【MATLAB源码-第113期】基于matlab的孔雀优化算法(POA)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述POA（孔雀优化算法）是一种基于孔雀羽毛开屏行为启发的优化算法。这种算法模仿孔雀通过展开其色彩斑斓的尾羽来吸引雌性的自然行为。

Matlab程序猿·2024-01-17 10:04

23号资源——电力系统程序集合已提供下载资源

智能微电网PSO优化算法；微电网调度等等，见资源描述）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/LIANG674027206/88747006下载资源链接1用matlab

电网论文源程序·2024-01-17 10:04

135基于matlab的经验小波变换(EWT)的自适应信号处理方法

基于matlab的经验小波变换(EWT)的自适应信号处理方法.其核心思想是通过对信号的Fourier谱进行自适应划分,建立合适的小波滤波器组来提取信号不同的成分，EWT1D和EWT2D方法。

顶呱呱程序·2024-01-17 10:33

数学建模常见算法的通俗理解（更新中）

做出某种决定）1.1粗浅理解1.2算法过程1.2.1构造判断矩阵1.2.2计算权重向量1.2.3计算最大特征根1.2.4计算C.I.值1.2.5求解C.R.值1.2.6判断一致性1.2.7计算总得分2神经网络

菜只因C·2024-01-17 09:19

循环神经网络

一、序列模型1、解决问题：对于事件有关的序列数据，通过使用历史观测来预测下一个未来观测。2、自回归模型第一种策略：可能不需要相当长的序列，只需要满足某个长度为的时间跨度。模型即自回归模型（autoregressivemodels）。第二种策略：保留一些对过去观测的总结，同时更新预测和总结。模型基于，以及公式更新的模型。由于从未被观测到，故该类模型称为隐变量自回归模型（latentautoregre

懒羊羊（学习中）·2024-01-17 08:23

深度学习笔记（八）——构建网络的常用辅助增强方法：数据增强扩充、断点续训、可视化和部署预测

截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课要构建一个完善可用的神经网络，除了设计网络结构以外，还需要添加一些辅助代码来增强网络运行的稳定性，鲁棒性。

絮沫·2024-01-17 08:45

论文笔记（一）：se(3)-TrackNet: Data-driven 6D Pose Tracking by ...... in Synthetic Domains

墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:38

【人工智能与深度学习】当输入层维度为1024，输出层维度为100时，为什么全连接层参数量为1024*100+100

当输入层维度为1024，输出层维度为100时，为什么全连接层参数量为1024*100+100在神经网络中，全连接层（也称为稠密层或线性层）的参数量计算通常包括权重（weights）和偏置（biases）

你好，Albert·2024-01-17 07:37

深度学习基础知识整理

自动编码器Auto-encoders是一种人工神经网络，用于学习未标记数据的有效编码。它由两个部分组成：编码器和解码器。

Do1phln·2024-01-17 07:01

深度学习常用代码总结(k-means, NMS)

k-means由于其原理简单，可解释强，实现方便，收敛速度快，在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。

BIT_Legend·2024-01-17 07:00

深度学习论文解读分享之diffGrad：一种卷积神经网络优化方法

IEEETNNLS2020：diffGrad:一种卷积神经网络优化方法题目diffGrad:AnOptimizationMethodforConvolutionalNeuralNetworks作者ShivRamDubey

曦曦逆风·2024-01-17 07:29

23/76-LeNet

LeNet早期成功的神经网络。先使用卷积层来学习图片空间信息。然后使用全连接层转换到类别空间。

CeciliaJingle·2024-01-17 07:43

在PyTorch中开发我们的第一个神经网络

本教程将介绍初学者在PyTorch中构建神经网络的过程。我们将通过一个项目逐步进行操作。

小北的北·2024-01-17 07:30

Python数据分析案例33——新闻文本主题多分类(Transformer, 组合模型) 模型保存

模型构建很重要，现在对于自然语言处理基本都是神经网络的方法了。

阡之尘埃·2024-01-17 06:48

循环神经网络-单变量序列预测详解（pytorch）

参考博客文章目录（1）导入所需要的包（2）读取数据并展示（3）数据预处理（4）划分训练集和测试集（5）构建RNN回归模型（6）构造训练函数（7）对整个数据集进行预测（8）可视化展示（9）MSE为评价指标（1）导入所需要的包importtorchimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.preproc

heibut不相信眼泪·2024-01-17 06:46

多输入多输出 | Matlab实现基于LightGBM多输入多输出预测

多输入多输出|Matlab实现基于LightGBM多输入多输出预测目录多输入多输出|Matlab实现基于LightGBM多输入多输出预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍Matlab实现基于

机器学习之心·2024-01-17 05:27

回归预测 | Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测

回归预测|Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测目录回归预测|Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络

机器学习之心·2024-01-17 05:27

区间预测 | Matlab实现BiLSTM-Adaboost-ABKDE的集成双向长短期记忆网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测

区间预测|Matlab实现BiLSTM-Adaboost-ABKDE的集成双向长短期记忆网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测目录区间预测|Matlab实现BiLSTM-Adaboost-ABKDE

机器学习之心·2024-01-17 05:57

回归预测 | Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-01-17 05:21

神经网络中的损失函数（下）——分类任务

神经网络中的损失函数前言分类任务中的损失函数交叉熵最大似然信息论信息量信息熵最短平均编码长度交叉熵KL散度余弦相似度损失函数总结前言上文主要介绍了回归任务中常用的几个损失函数，本文则主要介绍分类任务中的损失函数

liuzibujian·2024-01-17 05:51

自动驾驶轨迹规划之碰撞检测（三）

欢迎大家关注我的B站：偷吃薯片的Zheng同学的个人空间-偷吃薯片的Zheng同学个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)目录1.基于圆覆盖2.BVH3.MATLAB自动驾驶工具箱4ROS内置的模型自动驾驶轨迹规划之碰撞检测

无意2121·2024-01-17 05:18

chatgpt的奖励模型的原理是什么？

奖励模型是一种额外的神经网络，它接收生成的文本并预测它的质量。在训练过程中，ChatGPT会按照奖励模型的预测结果来调整生成文本的参数，以最大化奖励模型的预测值。

任我心意·2024-01-17 05:18

HNU-模式识别-作业2-面向应用分类系统

模式识别-作业2计科210X甘晴void202108010XXX【具体实现思路是按照去年数学建模国赛题来做的，就放个思路，完整不放全了】题目：查阅文献资料，构建一个面向应用的分类系统。

甘晴void·2024-01-17 05:35

HNU-模式识别-作业1-视频监控系统

模式识别-作业1计科210X甘晴void202108010XXX【评分：98/100】题目：查阅相关技术资料，根据自己家庭相应的情况，设计一个视频监控系统。

甘晴void·2024-01-17 05:34

人工智能导论（下）

从80年代开始，以模式识别技术为基础方法的机器学习概念被逐渐归纳和总结了出来。机器学习是指智能机器从经验中自动学习和改

庞玖·2024-01-17 04:17

使用 Python 实现的卷积神经网络初学者指南

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目录卷积神经网络简介其组成部分输入层卷积层池化层全连接层CNN在数据集上的实际实现CNN简介卷积神经网络是一种专为处理图像和视频而设计的深度学习算法

小白学视觉·2024-01-17 03:46

深度学习的错误总结

通常，神经网络在每个小批次（mini-batch）的数据上计算损失，这个损失表示模型的预测与实际标

豆沙沙包?·2024-01-17 03:35

【AI】AI和医疗大数据（3/3）

目录六、AI和医疗大数据的结合案例——基于卷积神经网络CT图像检测——步骤：——技术：——案例：——典型应用步骤详解：第一步：数据预处理第二步：训练集构建第三步：预测第四：代码片段续前，今天给几个卷积神经网络使用的具体例子

giszz·2024-01-17 02:56

【Python】新鲜出炉的海洋捕食者算法Python版本

作者只在原论文中给出了MATLAB代码，网上也没有Python版本，我自己用Python重写了MATLAB代码。"""

玛丽莲茼蒿·2024-01-17 02:55

【论文阅读笔记】Prompt Tuning for Parameter-efficient Medical Image Segmentation

这种方法基于预训练的神经网络，通过插入可

cskywit·2024-01-17 01:50

Matlab深度学习进行波形分割（二）

运行环境：Matlab撰写作者：左手の明天精选专栏：《python》推荐专栏：《算法研究》####防伪水印——左手の明天####大家好，我是左手の明天！

左手の明天·2024-01-17 01:45

深度学习与Tensorflow学习笔记2 ——回调函数callbacks和Tensorboard

上一期我们从Fashion-mnist数据集开始，使用Tensorflow.keras搭建一个简单的神经网络来处理分类问题。通过这个简单例子我们熟悉了tf.keras的调用。

木头里有虫911·2024-01-17 01:19

【Matlab】加载路径下所有指定文件

加载路径下指定文件想用matlab加载路径下所有指定文件，比如加载一个路径下的所有png图像、txt文件等，网上查了一圈也不是很好用，解决了问题就分享一下。

AomanHao·2024-01-17 01:20

【科普】神经网络中的随机失活方法

1.Dropout如果模型参数过多，而训练样本过少，容易陷入过拟合。过拟合的表现主要是：在训练数据集上loss比较小，准确率比较高，但是在测试数据上loss比较大，准确率比较低。Dropout可以比较有效地缓解模型的过拟合问题，起到正则化的作用。Dropout，中文是随机失活，是一个简单又机器有效的正则化方法，可以和L1正则化、L2正则化和最大范数约束等方法互为补充。在训练过程中，Dropout的

pprpp·2024-01-17 00:24

transfomer中Decoder和Encoder的base_layer的源码实现

工作原理：首先，通过卷积神经网络（CNN）提取输入图像的特征。然后，这些特征通过一系列自注意力的变换层进行处理，每个变换层都会将特征映射进行编码并产生一个新的特征映射。

zwhdldz·2024-01-17 00:14

MATLAB运行simulink模型显示找不到库Failed to load library

MATLAB运行simulink模型显示找不到库Failedtoloadlibrary‘原因上述的错误即提示加载某一个库失败了，原因就是MATLAB需要在其设定的setpath中寻找。

heaptek·2024-01-17 00:04

[易语言]使用易语言部署工业级人脸检测模型

它利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），实现了高精度的脸部定位。这个库是在C++语言中编写的，但是提供了Python的绑定，使得研究人员和开发者可以方便地在各种应用中使用它。

FL1623863129·2024-01-17 00:00

Matlab 颜色、线型、标记符号和希腊字母表

文章目录1、颜色、线型、标记符号2、希腊字母表3、颜色深究参考：Matlab画图常用的线条符号、颜色：https://blog.csdn.net/sinat_21026543/article/details

流浪猪头拯救地球·2024-01-17 00:57

Matlab 取结构体中某一特定字段的所有值

1、函数%getthefieldvaluefromstafunctiondata=get_fdata(sta,field)data=[];af=fieldnames(sta);n=length(af);fori=1:nifmstrcmp(af{i},field)==0break;endendif(mstrcmp(af{i},field)~=0)disp('----error----');disp(