贝叶斯神经网络第58页

神经网络中的分位数回归和分位数损失

在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时，如果只储备最可能的需求预测量，那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值)，那么缺货数量会减少到大约20分之1。获得这些百分位数值的机器学习方法有：scikit-learn:Gradien

deephub·2024-01-01 14:15

53-听课笔记《贝叶斯推断》

贝叶斯推断可以帮你找到出路。一、什么是贝叶斯推断贝叶斯推断是主观的，基于你对一件事发生的信心。坏处是主观，所以可能坐井观天，好处是可以无中生有，至少不怕没选择。它先入为主，不限频次。

墨一凡·2024-01-01 14:43

PyTorch常用工具（1）数据处理

文章目录前言1数据处理1.1Dataset1.2DataLoader前言在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具，最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。

Font Tian·2024-01-01 14:50

深度学习 | 注意力机制、自注意力机制

卷积神经网络的思想主要是通过卷积层对图像进行特征提取，从而达到降低计算复杂度的目的，利用的是空间特征信息；循环神级网络主要是对序列数据进行建模，利用的是时间维度的信息。

西皮呦·2024-01-01 14:50

【机器学习基础】使用python实现BP算法

用pytorch跟tensorflow实现神经网络固然爽。但是想要深入学习神经网络，光学会调包是不够的，还是得亲自动手去实现一个神经网络，才能更好去理解。

风度78·2024-01-01 13:15

【MATLAB第87期】#源码分享 | 基于MATLAB的增量神经系统网络SFAM多输入单输出多分类预测模型

【MATLAB第87期】#源码分享|基于MATLAB的增量神经系统网络SFAM多输入单输出多分类预测模型前言SFAM是一种增量神经网络分类器。它是模糊ARTMAP（FAM）的一个简单而快速的版本。

随风飘摇的土木狗·2024-01-01 13:11

图卷积神经网络之 - 图拉普拉斯矩阵的解释

图拉普拉斯矩阵是图论和谱图理论中的一个核心概念，它在图卷积神经网络（GCN）的设计中起着重要的作用。下面我将详细解释图拉普拉斯矩阵和归一化图拉普拉斯矩阵。

UCAS_sqs·2024-01-01 13:22

SCI一区级 | Matlab实现KOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention开普勒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变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现KOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention开普勒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变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现

机器学习之心·2024-01-01 13:49

分类预测 | Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测【23年新算法】

分类预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测【23年新算法】目录分类预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention

机器学习之心·2024-01-01 13:19

图卷积神经网络之 - 图傅立叶变换的解释

L=np.array([[2,-1,0,-1],[-1,2,-1,0],[0,-1,2,-1],[-1,0,-1,2]])上述4个节点的简单无向图进行图傅立叶变换：我们计算了图拉普拉斯矩阵LLL的特征值和特征向量。特征值是：λ=[0,2,2,4]\lambda=\begin{bmatrix}0,&2,&2,&4\end{bmatrix}λ=[0,2,2,4]特征向量UUU（归一化后）是：U=[−0

UCAS_sqs·2024-01-01 13:48

异常检测 | Matlab基于GNN图神经网络的异常数据检测

异常检测|Matlab基于GNN图神经网络的异常数据检测目录异常检测|Matlab基于GNN图神经网络的异常数据检测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍Matlab基于GNN图神经网络的异常数据检测

机器学习之心·2024-01-01 13:18

基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型（一）

借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。首先，我们

小胡说人工智能·2024-01-01 12:08

CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。

夏天7788·2024-01-01 12:00

地球物理中的深度学习理论（DNN的架构、反向传播、梯度消失、梯度爆炸）

图1给出人工智能、机器学习、神经网络和深度学习之间的包含关系，以及深度学习方法的分类。图11、

hhhhhhhhhhyyyyyy·2024-01-01 12:56

【深度学习】第三章：搭建架构-正向传播-计算损失

三、DNN架构-正向传播-计算损失1、DNN的前生今世DNN，全称是deepneuralnetwork,深度神经网络。从名字上看DNN的起源就是神经网络NN(neuralnetwork),如上图A。

宝贝儿好·2024-01-01 12:55

Keras加载预训练模型

常用的预训练模型VGG16：VGG16是一个用于图像分类的卷积神经网络模型，由牛津大学的VisualGeometryGroup开发。它使用连续的小滤波

缘起性空、·2024-01-01 12:50

图神经网络自监督学习工具箱 - JOAO

文章名称【ICML-2021】【TexasA&MUniversity/TheUniversityofTexasatAustin】GraphContrastiveLearningAutomated核心要点文章旨在解决现有GraphCL方法需要依赖领域知识和大量的试验来挑选图增广方法，才能从无标签的图数据上学习可迁移的，鲁棒知识的问题，提出了JOAO学习框架，把图自监督学习形式化为bi-levelmi

processor4d·2024-01-01 11:42

PyTorch中常用的工具（4）Visdom

文章目录前言3.2Visdom前言在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具，最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。

Font Tian·2024-01-01 10:23

编写C语言版本的卷积神经网络CNN之一：前言与Minst数据集

https://blog.csdn.net/tostq/article/details/51786265前言卷积神经网络是深度学习的基础，但是学习CNN却不是那么简单，虽然网络上关于CNN的相关代码很多

非鱼知乐·2024-01-01 10:55

【解决复杂链式任务打造全能助手】大模型思维链 CoT 应用：langchain 大模型结合做 AutoGPT

2021年，OpenAI在训练神经网络过程中有一个意外发现。神经网

Debroon·2024-01-01 10:57

使用概率编程和Pyro进行财务预测

去年我发表了几篇关于使用神经网络进行财务预测的教程，我认为其中一些结果至少很有意思，值得在真实交易应用中应用。

readilen·2024-01-01 09:28

机器学习基础--各种学习方式（5）--自动特征工程

隐式特征组合主要特点是对连续值特征非常友好，最成功的应用场景是语音和图像但是深度神经网络并不是万能的，在深度学习中，高维离散特征的变量处理非常复杂，同时缺乏可解释性，过于黑盒化也是神经网络大家关注的焦点

whitenightwu·2024-01-01 08:22

自然语言处理(第17课文本分类和聚类)

一、学习目标1.学习文本分类的两种传统机器学习方法：朴素贝叶斯和支持向量机2.学习文本分类的深度学习方法3.学习文本分类的性能评估标准4.学习文本聚类的相似性度量、具体算法、性能评估二、文本分类1.概述将文本分类

komjay·2024-01-01 08:13

车牌识别系统 opencv

主要步骤原始车辆图像采集汽车牌照区域定位汽车牌照内字符的分割汽车牌照内字符的识别车牌定位方法：基于边缘检测的车牌定位方法基于遗传算法的车牌定位方法基于纹理特征的车牌定位方法基于数学形态学的车牌定位方法基于小波分析和变换的车牌定位方法基于神经网络的车牌定位方法车牌定位技术

daizikui·2024-01-01 08:41

离线语音识别 sherpa-ncnn 尝鲜体验

、ubuntu编译运行依赖安装下载与编译模型下载运行2、树莓派4B编译运行确认树莓派4B环境交叉编译交叉编译模型下载与运行模型对比测试树莓派4B运行大模型Sherpa-NCNN是一个基于C++的轻量级神经网络推理框架

杭州_燕十三·2024-01-01 08:04

基于python的BP神经网络

该程序的功能是实现三层BP神经网络；其中输入层有三个神经元，隐藏层有四个神经元，输出层有三个神经元；程序的目的是随机生成一个（3,1）的矩阵，然后定义标签为（0,1,0），通过前向传导和反向传导，最终输出的结果接近标签值

不吃草的小绵羊·2024-01-01 07:50

第三章神经网络

文章目录3.1从感知机到神经网络3.1.1神经网络的例子3.1.2复习感知机3.1.3激活函数登场3.2激活函数3.2.1sigmoid函数3.2.2阶跃函数的实现3.2.3阶跃函数的图形3.2.4sigmoid

追寻远方的人·2024-01-01 07:20

【深度学习笔记】4.前馈神经网络

前馈神经网络发展历程神经元（M-P）神经元是1943年由两名科学家首次提出的神经元模型。

不休的turkeymz·2024-01-01 07:49

NNDL 实验五前馈神经网络（2）自动梯度计算 & 优化问题

目录4.3自动梯度计算4.3.1利用预定义算子重新实现前馈神经网络4.3.2完善Runner类4.3.3模型训练4.3.4性能评价增加一个3个神经元的隐藏层，再次实现二分类，并与1做对比。

喝无糖雪碧·2024-01-01 07:19

C++实践（一）C++实现前馈神经网络

本篇主要讲2016年的时候写的一个神经网络，顺便复习以前的知识。需求想实现一个前馈神经网络，基于C++，性能会比较好。主要是因为当时Caffe等库依赖太多了，又没有其他开源的好用，顺便复习下C++。

goodluckcwl·2024-01-01 07:19

前馈神经网络复习

这样做的优点是在反向传播时加快网络中每层权重参数的收敛，避免Z型更新的情况，从而加快神经网络的收敛速度。零均值化，数据分布会距离零比较近，而激活函数在0附近

Simon52314·2024-01-01 07:47

46、激活函数 - Relu 激活

本节介绍一个在神经网络中非常常见的激活函数-Relu激活函数。

董董灿是个攻城狮·2024-01-01 06:05

使用pytorch神经网络拟合计算模型

一.内容简介使用pytorch神经网络拟合计算模型二.软件环境2.1vsCode2.2Anacondaversion:conda22.9.02.3pytorch安装pytorch(http://t.csdnimg.cn

+++.·2024-01-01 06:54

PyTorch常用工具（2）预训练模型

文章目录前言2预训练模型前言在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具，最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。

Font Tian·2024-01-01 06:23

2019-08-12

因为今天已经是8月12号了，暑假即将过去，论文还没看，综述还没写，神经网络还没入门，而我还在慢悠悠地刷着知乎，有一搭没一搭地刷微博。我知道，我现在应该马上敲代码，又不然看下吴恩达的视频也好。

你是你或是你·2024-01-01 06:42

【深度学习：Convolutional Neural Networks】卷积神经网络入门指南

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域最引人注目的成就之一。自从LeCun等人在20世纪90年代初引入以来，CNN在图像处理、视频分析和自然语言处理等领域取得了显著的成就。

脆鲨Nana7mi·2024-01-01 06:21

PyTorch中常用的工具（3）TensorBoard

文章目录前言3可视化工具3.1TensorBoard前言在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具，最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。

Font Tian·2024-01-01 06:13

一文弄懂自编码器 -- Autoencoders

自动编码器于1980年推出，是一种用于神经网络的无监督学习技术，可以从未被标注的训练集中学习。本文重点介绍自编码器的概念、相关变体及其应用，闲话少说，我们直接开始吧！

赵卓不凡·2024-01-01 05:14

机器学习 Pytorch 教程

https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/在我们学习完机器学习、深度学习、卷积神经网络以及结构化机器学习项目等理论知识后

苏高峰·2024-01-01 05:18

VAE变分自编码器原理推导+Python代码实现

1、前言变分自编码器是近些年较火的一个生成模型，我个人认为其本质上仍然是一个概率图模型，只是在此基础上引入了神经网络。本文将就变分自编码器（VAE）进行简单的原理讲解和数学推导。

篝火者2312·2024-01-01 04:51

【深度学习】GAN生成对抗网络原理推导+代码实现（Python）

可GAN却不是这样，其利用神经网络这个函数逼近器，求解出了模型中概率分布的参数在不知道概率分

篝火者2312·2024-01-01 04:50

感知机原理 + python代码实现

前言：感知机是神经网络的前身，学习神经网络，当燃不可避免的要先从感知机开始啦！网络对感知机原理进行讲解的博文数不胜数。有的文章图文结合，旁征博引，引经据典。令人赞叹。笔者也不认为能够写得比别人好。

篝火者2312·2024-01-01 04:20

故障诊断模型 | Maltab实现PSO-BP粒子群算法优化BP神经网络的故障诊断

文章目录效果一览文章概述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PSO-BP粒子群算法优化BP神经网络的故障诊断模型描述在机器学习领域，我们常常需要通过训练数据来学习一个函数模型

算法如诗·2024-01-01 03:21

工智能基础知识总结--什么是CNN

什么是CNN卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习

北航程序员小C·2024-01-01 02:58

机器学习笔记--DeepWalk和Node2Vec图嵌入代码实战一

CS224W图机器学习笔记学习参考CS224W公开课：双语字幕斯坦福CS224W《图机器学习》课程(2021)byJureLeskove官方课程主页：官方主页子豪兄精讲：斯坦福CS224W图机器学习、图神经网络

北航程序员小C·2024-01-01 02:27

【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第二周 - 神经网络的编程基础（笔记+习题+编程作业）

第一门课-神经网络和深度学习（第二周-神经网络的编程基础）2.1二分类（BinaryClassification）二分类中的逻辑回归2.2逻辑回归（LogisticRegression）2.3逻辑回归的代价函数损失函数

卷卷0v0·2024-01-01 02:45

【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第一周 - 深度学习引言（笔记+习题）

第一门课-神经网络和深度学习（第一周-深度学习引言）1.2什么是神经网络1.3神经网络的监督学习【概念习题】1.2什么是神经网络在预测房屋价格时，除了房屋的面积，其他的特征例如卧室的数量也会影响房屋的价格

卷卷0v0·2024-01-01 02:15

机器学习：贝叶斯估计在新闻分类任务中的应用

在这个背景下，机器学习技术应运而生，其中贝叶斯估计作为一种强大的概率推断方法，在新闻分类任务中发挥着重要作用。在本篇文章中，使用搜狗实验室提供的新闻数据集，并且通过贝叶斯估计来

十有久诚·2024-01-01 02:04

Arxiv网络科学论文摘要10篇(2020-10-08)

;基于图像的社会感知：将AI和众包结合挖掘Twitter的政策遵守指标;赫格曼·克劳斯动力学;传播和干预策略的COVID-19接触图流行病建模;流行病学的时变SI模型及其在Covid-19中的应用;图神经网络的传播模型搜索

ComplexLY·2024-01-01 01:53

机器学习----AndrewNg视频笔记记录08

如何构建神经网络密集负载（NeuralNetworkintensiveloads）现在我们无需手动地将数据输入给第一层，然后第一层的激活值传给第二层.....我们只需告诉TensorFlow把这两层串在一起

今天不要熬夜·2024-01-01 00:29

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