脉冲耦合神经网络

Tikz添加标题问题

今天在写论文时尝试用了Tikz绘制神经网络示意图。
王小二同志在读研·2024-02-09 19:39

车轨耦合动力学外部激励——钢轨波磨

文章目录问题说明钢轨波磨模型Matlab代码说明参考资料问题说明在世界各国铁路上普遍存在的钢轨波浪形磨耗，呈现在钢轨顶面的是一定间距的起伏不平的波浪状态，是典型的连续谐波激扰。另外，当车轮质心与几何中心偏离时，也将给轮轨系统造成周期性简谐波激扰。所有这些，采用正（余）弦函数来描述是简单且合理的。钢轨波磨模型对于单一谐波激扰，可以简单地用余弦函数来描述其轨面外形，即Z0(t)=12a[1−cos(2
cofisher·2024-02-09 19:31

车轨耦合动力学外部激励——轨间焊缝

文章目录问题说明轨间焊缝模型Matlab代码说明参考资料问题说明车辆在经过钢轨焊缝处时，由于车辆-钢轨间的位移突变，会使得车辆系统产生较大的振动。轨间焊缝模型本文选用较为典型的焊缝区低凹短波不平顺，采用在长1m的余弦波上叠加一短波不平顺波进行描述，其函数表达式为y(t)={12δ1(1−cos2πvt)0≤t≤1−λ2v,1+λ2v
cofisher·2024-02-09 19:31

gensim模型（1）——Word2Vec

importlogginglogging.basicConfig(format='%(asctims)s:%(levelname)s:%(message)s',level=logging.INFO)如果你错过了提示，Word2Vec是基于神经网络的广泛使用的算法
qqqh777·2024-02-09 19:32

BP神经网络风速预测

BP（Backpropagation）神经网络，也称为反向传播神经网络，是一种非常重要的人工神经网络。
MATLAB代码顾问·2024-02-09 18:55

【闲谈】初识深度学习

一、浅谈深度学习深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来模拟人脑处理和分析数据的能力。与传统的机器学习算法相比，深度学习能够自动提取数据的高级特征，无需人工设计特征提取器
爱写代码的July·2024-02-09 17:23

C++类和对象（7）

但是友元会增加耦合度，破坏了封装，所以友元不宜多用。友元分为：友元函数和友元类3.1友元函数问题：现在尝试去重载operator>同理。
阿^觅·2024-02-09 16:31

AI与Python - 深度学习

人工神经网络（ANN）是一种高效的计算系统，其中心主题借鉴了生物神经网络的类比。神经网络是机器学习的一种模型。在20世纪80年代中期和90年代初期，在神经网络中进行了许多重要的建筑改进。
weixin_42238387·2024-02-09 15:01

斗室散人心宇宙

吹拂时空的宇宙风，打开星云怂动的脉冲。奥妙神往在心灵黑洞，巨噬形成于斗室散人的吟诵。冲破自我裹挟就是光明，驾驭认知即为真正的人生。小宇宙，大自我，存在即是平衡。斗室一隅，散人自懂。
斗室散人·2024-02-09 14:38

Python与设计模式之责任链模式

首先想到的当然是if…else…，但一旦遇到需求变动，其臃肿的代码和复杂的耦合缺点都显现出来。简单分析下需求，“假条”在三个经理
乔治大叔·2024-02-09 13:12

大模型学习 一

计算单元多并行计算能力强指数更重要A10080GV100A100海外100元/时单卡多卡并行：单机多卡模型并行有资源的浪费反向传播反向传播（Backpropagation，简称BP）是一种用于训练人工神经网络的关键算法
wangqiaowq·2024-02-09 12:20

常用激活函数代码+图像

引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算你叠加了若干层之后，无非还是个矩阵相乘罢了。
菜鸟向前冲fighting·2024-02-09 12:13

YOLOv5独家原创改进：大核卷积涨点系列| Shift-ConvNets，稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果 | 2024年最新论文

本文独家改进：大的卷积核设计成为使卷积神经网络（CNNs）再次强大的理想解决方案，Shift-ConvNets稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果，创新十足实现涨点，助力YOLOv8在多个私有数据集和公开数据集
AI小怪兽·2024-02-09 11:17

【嵌入式开发】36

本文将详细介绍呼吸灯的工作原理，包括LED的PWM（脉冲宽度调制）控制、呼吸效果的数学模型、微控制器的定时器和中断服务程序等。
少年郎123456·2024-02-09 11:11

【嵌入式开发】29

工作原理PWM控制技术主要是对脉冲的宽度进行调制的技术，即通过对一系列脉冲的宽度进行调制，来等效地获得所需要
少年郎123456·2024-02-09 11:07

图神经网络与图表示学习: 从基础概念到前沿技术

2.1DeepWalk:融合语义相似性与图结构2.2Node2Vec:灵活调整随机游走策略2.3LINE:一阶与二阶邻接建模2.4NetMF:矩阵分解的可扩展图表示学习2.5Metapath2Vec:异构图的全面捕捉3图神经网络系列
cooldream2009·2024-02-09 10:34

一文梳理经典图网络模型（附新书）

作者|Chilia哥伦比亚大学nlp搜索推荐整理|NewBeeNLP图神经网络已经在NLP、CV、搜索推荐广告等领域广泛应用，今天我们就来整体梳理一些经典常用的图网络模型：DeepWalk、GCN、Graphsage
科技州与数据州·2024-02-09 10:22

Java面向对象 封装

目录封装的概念“高内聚，低耦合”封装的好处实例案例测试封装的概念封装是把过程和数据包围起来，对数据的访问只能通过已定义的接口。
Code-4·2024-02-09 09:12

一文彻底理解微服务架构

系统中的各个微服务可被独立部署，各个微服务之间是松耦合的。每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。在所有情况下，每个任务代表着一个小的业务能力。
weixin_34061555·2024-02-09 09:57

MATLAB环境下基于深层小波时间散射网络的ECG信号分类

小波时间散射网络的结构类似于深度卷积神经网络，不同的是其滤波器是预先确定好的小波滤波器，小波滤波器的参数不需要通过训练样本学习得到，因此其网络是非反馈式的。
哥廷根数学学派·2024-02-09 09:17

目标检测 | 卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。
小哥谈·2024-02-09 08:59

深度学习入门笔记（八）可以不断思考的模型：RNN与LSTM

8.1循环神经网络RNN之前学到的CNN和全连接，模型的输入数据之间是没有关联的，比如图像分类，每次输入的图片与图片之间就没有任何关系，上一张图片的内容不会影响到下一张图片的结果。
zhanghui_cuc·2024-02-09 08:56

计算机网络总结

1.网络分层网络上进行协议分层的好处①分层之后层次之间的耦合程度比较低，上层协议不必了解下层的细节，下层也不必了解上层的细节；②方便的对某一层的协议进行替换；真实网络的协议分层OSI七层网络模型（教科书
CodeKnightShuai·2024-02-09 08:43

LLaMA 入门指南

LLaMA入门指南LLaMA入门指南LLaMA的简介LLaMA模型的主要结构Transformer架构多层自注意力层前馈神经网络LayerNormalization和残差连接LLaMA模型的变体Base
kadog·2024-02-09 08:06

基于卷积神经网络-最小二乘支持向量机CNN-LSSVM回归预测，多变量输入模型，matlab代码，要求2019及以上版本。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_test=xlsread('data','te
智能算法及其模型预测·2024-02-09 07:12

基于卷积神经网络-最小二乘支持向量机CNN-LSSVM分类预测，CNN-LSSVM多特征输入模型。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matl

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%分析数据num_class=length(unique(res(:,end)));%类别数（Excel最后一列放类别）num_dim=size(res,2)-1;%特征维度num_res=size(res,1);%样
智能算法及其模型预测·2024-02-09 07:12

STM32输出PWM波控制180°舵机

时间记录：2024/2/8一、PWM介绍（1）脉冲宽度调制（2）占空比：高电平时间占整个周期时间的比例（3）STM32通过定时器实现PWM时具有两种模式PWM1模式：向上计数模式下，CNT当前计数寄存器的值小于
KINO32·2024-02-09 07:40

Java学习16-- 面向对象学习4&5. 面向对象三大特征&抽象类和接口

面向对象学习4.面向对象三大特征1封装：高内聚(内部细节自己用，外部不能介入)，低耦合(保留很少接口给外部使用)，信息隐藏（禁止外界直接访问内部数据(private)，如需要，可通过get/set接口访问
Dear_喜阳阳·2024-02-09 07:08

一起玩儿物联网人工智能小车（ESP32）——38. 激光测距模块VL53L0X的使用

激光测距的方法有两种，一种是脉冲法，一种是相位法。脉冲法的原理与超声波传感器类似，是利用激光发射出去到返回之间的时间来计算激光器到
一起玩儿科技·2024-02-09 06:14

转：华为发布第二批工业软件五大难题

中国科学院数学与系统科学研究院-华为π实验室难题二：基于结构刚度矩阵的迭代法预处理AI优化融合技术链接：基于结构刚度矩阵的迭代法预处理AI优化融合技术--中国科学院数学与系统科学研究院-华为π实验室难题三：刚柔耦合动力学系统实时仿真技术
stonewu·2024-02-09 06:46

ChatGPT-4.0：塑造未来对话的智能架构

一、语言理解：更加深入和广泛前沿技术：深度学习与大数据相结合ChatGPT-4.0利用了一个由1750亿参数构成的深度神经网络模型
Draven21·2024-02-09 06:32

（win10系统）在pycharm下配置tensorflow-gpu

在训练神经网络的时候，gpu的速度明显要高于cpu。所以配置gpu的版本就非常有必要。首先在pycharm中将tensorflow包以及tensorflow-gpu包安装好。
DmitryCai·2024-02-09 05:59

pytorch入门第一天

矩阵总所周知是神经网络里重要内容，信号传递等都需要用到矩阵的一些知识。这里的矩阵和numpy库中基本相似。使用基本运算符+-*/和另一个矩阵相乘
南子大帅哥·2024-02-09 04:23

使用深度学习对视频进行分类

要为视频分类创建深度学习网络，请执行以下操作：使用预训练卷积神经网络（如GoogLeNet）将视频转换为特征向量序列，以从每帧中提取特征。基于序列训练LSTM网络来预测视频标签
jk_101·2024-02-09 03:03

Multisim14.0仿真（五十）基于CD4518的计数器设计

每单个单元有两个时钟输入端CLK和EN，可用时钟脉冲的上升沿或下降沿触发。
colin工作室·2024-02-09 02:06

170 架构演进之旅-为什么使用SpringCloud微服务架构

缺点：1）代码耦合度
THE ORDER·2024-02-09 02:27

设计模式系列教程—Observer Pattern（观察者模式）

2ObserverPattern（观察者模式）2.1设计原则一为了交互对象的松耦合设计而努力下面举个例子说明这个原则。
Vander1991·2024-02-09 02:34

基于粒子群算法的PID控制器优化设计(matlab实现)

PSO已经广泛应用于函数优化、神经网络训练、模式分类、模糊系统控制以及其他应用领域，本案例将使用PSO进行PID控制器参数的优化设计。2案例背景2.1问题描述PID控
配电网和matlab·2024-02-09 01:34

粒子群算法（PSO）整定/优化PID参数

  最最重要的是，TMD，各种性能指标是耦合的，例如超调量小，响应时间往往会长,有点拆了东墙补西墙，来回调，很麻烦。所以一般情况是，先计
Michael Faraday·2024-02-09 01:32

基于Sharding Sphere实现数据“一键脱敏”

此方法固然可行，但是使用起来非常不便捷且繁琐，使得日常的业务开发与存储合规的细节紧耦合痛点二：对于一些为了快速上线而
谁叫我土豆了·2024-02-09 00:37

深度学习中常用的激活函数

激活函数2Tanh激活函数3ReLU激活函数4LeakyRelu激活函数5PRelu激活函数6ELU激活函数7SELU激活函数8Swish激活函数9Mish激活函数如何选择合适的激活函数参考资料前言在人工神经网络中
DeepDriving·2024-02-08 23:34

深度学习中常用激活函数介绍

具体如下：解决线性不可分问题：激活函数可以将输入特征的复杂度提升，使得神经网络能够处理非线性问题，从而增强网络的分类和回归能力。
神奇的布欧·2024-02-08 23:32

SpringCloud(一)——Eureka注册中心

经历了单一应用垂直拆分分布式服务SOA微服务集中式架构集中式架构代码耦合，开发维护困难无法针对不同模块进行针对性优化水平扩展困难单点容错低，并发能力差垂直拆分垂直拆分架构优点：能够在一定程度上解决并发问题可以针对不同模块进行优化方便水平扩展
So_ProbuING·2024-02-08 23:45

18：蜂鸣器

无源蜂鸣器的发声原理：(1)快速的给2个金属片进行充电和断电进行发出声音，所以通过脉冲波形来控制。(2)音调的控制：音调如何控
浅陌pa·2024-02-08 21:50

Multisim14.0仿真（五十六）74LS76双JK触发器应用设计

一、74LS76简介：74LS76是带有独立的JK时钟脉冲、直接清除输入和直接设置的双JK触发器。当时钟设置为高电平时，将接收数据
colin工作室·2024-02-08 20:24

神经网络-反向传播

写了一个两层网络的反向传播过程importnumpyasnpdefnum_output(num_input,w):netput=np.dot(w,num_input)output=1.0/(1.0+np.exp(netput))returnoutput,netputdefdelte_of_w2(target,output,refer_output):delte=np.dot(-(target-ou
morie_li·2024-02-08 20:23

【神经网络】单层感知器

M-P模型其实就是现在的神经网络中的一个神经元，但是与之不同的点在于它没有非线性激活函数激活，也不能这么说，就是没有类似sigmoid或者tanh函数激活，而它用的仅仅是一个阈值去激活。
Loong_DQX·2024-02-08 19:45

Xavier初始化方法

Xavier是一种神经网络初始化方法，源自2010年的《Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetworks》换句话说使用该方法就是为了使样本空间与类别空间的分布差异
Misnearch·2024-02-08 18:41

基于SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）

部分源码参考资料效果一览文章概述基于SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）1.运行环境Matlab2018b及以上；2.输入12个特征，输出分4类，可视化展示分类准确率
前程算法屋·2024-02-08 17:58

基于SO-BP蛇算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）

部分源码参考资料效果一览文章概述基于SO-BP蛇算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）1.运行环境Matlab2018b及以上；2.输入12个特征，输出分4类，可视化展示分类准确率
前程算法屋·2024-02-08 17:57
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