贝叶斯神经网络第8页

phaseDNN文章解读

SouthernMethodistUniversity的WeiCai教授AParallelPhaseShiftDeepNeuralNetworkforAdaptiveWidebandLearning一种并行移相深度神经网络来自适应学习宽带频率信号

凭轩听雨199407·2024-02-20 13:15

深度学习基础——卷积神经网络（一）

卷积操作与自定义算子开发卷积是卷积神经网络中的基本操作，对于图像的特征提取有着关键的作用，本文首先介绍卷积的基本原理与作用，然后通过编写程序实现卷积操作，并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果

牛哥带你学代码·2024-02-20 13:04

用tensorflow模仿BP神经网络执行过程

文章目录用矩阵运算仿真BP神经网络y=relu((X․W)+b)y=sigmoid((X․W)+b)以随机数产生Weight(W)与bais(b)placeholder建立layer函数改进layer函数

Phoenix Studio·2024-02-20 12:20

【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论

目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。

脚踏实地的大梦想家·2024-02-20 11:15

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（三）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 三层神经网络示例

知识准备咱们还没有演示过使用矩阵进行计算得到经由神经网络馈送的信号，我们也没有演示过多于2层的神经网络示例，在这篇文章里，咱们将构建一个三层神经网络的示例，并观察如何处理中间层的输出以作为最后第三层的输入

政安晨·2024-02-20 10:42

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（四）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 权重矩阵

预备如果小伙伴们第一次看到这篇文章，同时也对这类知识还是稍感陌生的话，可以先看看我这个系列的前三篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】——预测机https:/

政安晨·2024-02-20 10:35

深度学习——概念引入

深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分：循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分：监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分：计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习（DeepLearning

韶光流年都束之高阁·2024-02-20 10:31

《春山》中的贝叶斯统计——白敬亭衣服合理概率及决策比重。

4.总结感谢up主链接:【理工春山学】只谈事实从统计角度深度剖析春山学，她使用贝叶斯统计合理分析了在舞台中白敬亭、双魏、导演组出错的概率。

Ashleyxxihf·2024-02-20 09:35

趣学贝叶斯统计：概率密度分布(probability density function)

目录1.分布:PDF与PMFPDFPMF2.将概率密度函数应用于我们的问题用积分量化连续分布积分度量变化率：导数3.R语言实践4.小结1.分布:PDF与PMFPDFPDF定义在连续值上。在连续型随机变量的情况下，具体取某个数值的概率是0，因此PDF并不直接给出某个点的概率，而是给出了在某个区间内随机变量出现的概率密度。在数学上，PDF就是定义在连续值上的概率密度函数。概率密度函数（probabil

Ashleyxxihf·2024-02-20 09:03

深度学习主流开源框架：Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer

在工业中应用较为广泛”，“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch“定位：快速实验研究”，“简单”，“灵活”TensorTheano×“用于处理大规模神经网络的训练

seasonsyy·2024-02-20 09:50

卷积神经网络CNN浅析(卷积池化、感受野、共享权重和偏置、特征图)

一、前言在卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)出现之前,神经网络中相邻的所有神经元之间都有连接,这称为全连接(fully-connected),如图1所示。

jackylzh·2024-02-20 09:49

卷积，步长，池化，1×1 卷积层，最大汇聚层和平均汇聚层

目录一：回顾二：卷积神经网络举个例子三：卷积互相关运算卷积层学习卷积核四：填充五：步幅六：多输入多输出通道七：1×1卷积层为什么需要1*1的卷积核？

QTreeY123·2024-02-20 09:49

图像卷积、步长、填充、特征图、多通道卷积、权重共享、感受野、池化

图像卷积、步长、填充、特征图、多通道卷积、权重共享、感受野、池化卷积神经网络的一些基本概念：图像卷积、步长、填充、特征图、多通道卷积、权重共享、感受野、池化1.图像卷积、步长、填充图像卷积：卷积核矩阵在一个原始图像矩阵上

seasonsyy·2024-02-20 09:16

【GRU回归预测】麻雀算法优化注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元SSA-Attention-CNN-BiGRU数据预测（多输入多输出）【含Matlab源码 3905期】

Matlab领域·2024-02-20 09:14

【BP回归预测】基于粒子群算法优化BP神经网络车位预测附Matlab代码

matlab科研助手·2024-02-20 09:41

【GRU回归预测】基于麻雀算法优化双向门控循环单元SSA-BiGRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码...

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-20 09:11

基于生物地理学算法优化卷积神经网络结合支持向量机BBO-CNN-SVM实现瓦斯数据回归预测附Matlab代码

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-20 09:40

【风电预测】基于Logistic混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络风电功率预测附Matlab代码

前程算法matlab屋·2024-02-20 09:37

【MATLAB】BiGRU神经网络回归预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义BiGRU神经网络回归预测算法是一种基于双向门控循环单元（GRU）的多变量时间序列预测方法。

Lwcah·2024-02-20 09:32

ChatGPT和LLM

这些模型通过建立深层神经网络，根据已有的大量文本数据进行文本自动生成。其核心思想是基于训练数据中的统计规律，将输入序列转化为概率分布，进而输出目标序列。

小米人er·2024-02-20 08:58

从时间序列中提取特征的几种方法

文章目录方法概述可能有用的轮子Referenceseealso方法概述形状特征：DTW、shapelets、CNN时间依赖特征：循环神经网络（LSTM、GRU）、反馈网络序列变换特征：自动编码、seq2seq

千行百行·2024-02-20 08:26

无人机数据链技术，无人机数据链路系统技术详解，无人机数传技术

数据链作为无人机系统中的神经网络，在无人机系统内部以及无人机系统与其它作战系统之

创小董·2024-02-20 08:40

【IEEE出版、EI稳定检索】2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2024)

2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN2024)2024InternationalConferenceonMachinelearningandNeuralNetworks2024年4月19-

AEIC学术交流中心—李老师·2024-02-20 08:03

常用机器学习算法优缺点分析

比如说，神经网络并不是在任何情况下都能比决策树

一个数据人的自留地·2024-02-20 08:42

吴恩达深度学习-L1 神经网络和深度学习总结

1.1深度学习入门我们只需要管理神经网络的输入和输出，而不用指定中间的特征，也不用理解它们究竟有没有实际意义。1.2简单的神经网络——逻

向来痴_·2024-02-20 07:26

【天幕系列 03】深度学习领域的最新前沿：2024年的关键突破与趋势

文章目录导言01深度学习的基本原理和算法1.1神经网络（NeuralNetworks）1.2前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）1.3反向传播算法（Backpropagation

浅夏的猫·2024-02-20 07:41

PyTorch使用Tricks：Dropout，R-Dropout和Multi-Sample Dropout等！！

Dropout是一种在神经网络训练过程中用于防止过拟合的技术。在训练

JOYCE_Leo16·2024-02-20 07:04

Pytorch的常用模块和用途说明

PyTorch是一个开源的深度学习平台，提供了许多常用的模块来帮助开发者构建和训练神经网络。

肆十二·2024-02-20 07:30

神经网络和TensorFlow

逻辑斯蒂分类模型几个关键值加权输入f(x)=(w1x1+w2x2+...+wnn)+b或扩展为f(x)=(w0x0+w2x2+...+wnn),其中w0=b，x0=1激活值a(activation)=delta(f),delta为激活函数，一般可选择sigmoid、relu、tanh、leak_relu等等sigmoid激活函数sigmoid(x)=1/(1+e^-x)性质输出在0-1之间在-6至

异同·2024-02-20 06:41

神经网络入门必备——BP神经网络

神经网络入门必备——BP神经网络文章目录神经网络入门必备——BP神经网络一、什么是BP神经网络二、BP神经网络的工作原理2.1BP神经网络的逻辑模型2.2BP神经网络的权重迭代原理三、BP神经网络训练示例四

爱吃柠檬的天天·2024-02-20 06:40

探索OpenAI首个AI视频模型Sora：技术创新与应用前景

该模型采用了先进的神经网络架构和训练技术，能够以惊人的方式生成逼真、连贯的视频内容。其视

小厂程序猿·2024-02-20 06:32

多维时序 | Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-02-20 06:29

神经网络——循环神经网络（RNN）

神经网络——循环神经网络（RNN）文章目录神经网络——循环神经网络（RNN）一、循环神经网络（RNN）二、循环神经网络结构1、一对一（OnetoOne）2、一对多（OnetoMany）3、多对多（ManytoMany

爱吃柠檬的天天·2024-02-20 06:23

多维时序 | Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型

多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型目录多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-02-20 06:21

神经网络权重初始化

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录（如果只想看代码，请直接跳到“方法”一节，开头我介绍我的常用方法，后面介绍具体的各种方案）神经网络通过多层神经元相互连接构成，而这些连接的强度就是通过权重（Weight

诸神缄默不语·2024-02-20 06:49

机器学习入门--LSTM原理与实践

LSTM模型长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。

Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）原理与实践

双向长短记忆网络（BiLSTM）BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持长期记忆。

Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--循环神经网络原理与实践

循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络，RNN更加适合处理时间序列数据，如音频信号、自然语言和股票价格等。

Dr.Cup·2024-02-20 05:44

机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践

GRU模型随着深度学习领域的快速发展，循环神经网络（RNN）已成为自然语言处理（NLP）等领域中常用的模型之一。但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，这影响了模型的训练效果。

Dr.Cup·2024-02-20 05:43

艾滋病检测里的贝叶斯公式

假设一个地区的艾滋病发病率是千分之一。某种测试手段出现真阳性（确实患有hiv，且检查结果为阳性)概率为100%；出现假阳性（误诊为阳性）概率为5%如果目前有一个未知病史的人被测出HIV阳性，那么这个人真携带HIV的可能性是多少？一个人的测试结果用A表示，一个是是否携带HIV用B表示，则题目可描述为：已知，，求解：又一个人是否携带HIV是互斥事件，所以：设,则:求得,

gyher·2024-02-20 04:36

深度学习疆界：探索基本原理与算法，揭秘应用力量，展望未来发展与智能交互的新纪元

目录什么是深度学习深度学习的基本原理和算法深度学习的应用实例深度学习的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向深度学习与机器学习的关系深度学习与人类的智能交互什么是深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法

Srlua·2024-02-20 04:54

上交最新「基于神经网络的生成式三维数字人研究综述：表示、渲染与学习」...

来源：专知本文约6000字，建议阅读10+分钟本文对三维数字人的典型应用进行分析,并对当前挑战与未来发展方向进行总结和展望。随着人工智能技术的高速发展,计算机视觉与图形学等相关学科的交叉融合掀起了一场数字人生成技术的新革命,人类进入“元宇宙”等数字空间的梦想正逐渐变为现实。面对大规模三维数字人的生产需求,基于传统图形学的建模过程繁琐,周期冗长,阻碍了虚拟数字人的普及和应用,而利用生成式人工智能技术

数据派THU·2024-02-20 03:12

BN介绍：卷积神经网络中的BatchNorm

在输入神经网络之前可以对数据进行处理让数据消除共线性，但是这样的话输入层的激活层看到的是一个分布良好的数据，但是较深的激活层看到的的分布就没那么完美了，分布将变化的很严重。

是Dream呀·2024-02-20 03:03

【AIGC】大语言模型

这些模型基于Transformer架构，其中包含多头注意力层，堆叠在一个非常深的神经网络中。常见的LLM包括GPT-3、PaLM、Gala

AIGCExplore·2024-02-20 02:57

深度学习的进展

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。

五行缺你94·2024-02-20 02:58

深度学习-图解反向传播算法

前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构，每一层神经元仅与下一层的神经元全连接，通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性，让网络具有更强的表征能力，也就是说，能解决的问题更多，但随之而来的数量庞大的网络参数的训练

AI_王布斯·2024-02-20 01:29

深度学习之反向传播算法的直观理解

https://www.zhihu.com/question/27239198BackPropagation算法是多层神经网络的训练中举足轻重的算法。

Stark0x01·2024-02-20 01:28

深度学习之反向传播算法（backward()）

文章目录概念算法的思路概念反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。

Tomorrowave·2024-02-20 01:27

该如何有效的提高C/C++语言编程能力

但是因为神经网络计算量太大了，用python效率不太够。后来用matlab写，matlab也比较方便，矩阵运算优化得很好，但

呼啦啦的爱·2024-02-20 00:23

pytorch神经网络入门代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms#定义神经网络结构

hehui0921·2024-02-20 00:15

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