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Izhikevich神经元
人工智能是如何计算1+1=2的
神经元
构建:为了计算1+1=2,可以设计一个包含三个
神经元
的简单神经网络。每个
神经元
都有一个权重和一个偏置,用来调整输入的影响程度。输
足球中国
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2023-07-13 20:23
人工智能
【状态估计】无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于FitzHugh-Nagumo
神经元
动力学研究(Matlab代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及文献1概述文献来源:本文综述了连续非线性动力系统噪声时间序列测量中参数和未观测到的轨迹分量的估计问题。首先表明,在没有明确考虑测量误差的参数估计技术(如回归方法)中,噪声测量会产生不准确的参数估计。另一个问题是,对于混沌系
数学建模与科研
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2023-06-24 03:15
状态估计
matlab
开发语言
数学建模
小论文
婴孩刚出生时,大脑里有一千亿的
神经元
。新生儿大脑的重量只是成人的1/4,但到了三岁的时候,就到了成人的90%,并且有几万兆的细胞连接,到了五岁的时候大脑的重量接近成人,
巧克力妈咪
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2023-06-23 22:40
2019-08-08https://www.leiphone.com/news/201711/aNw8ZjqMuqvygzlz.html
这些图样就像是作弊图形,用现实生活中不存在的方式激活了
神经元
。如果优化的步骤足够多,最终得到的东西是
神经元
确实有响应,但人眼看来全都是高频图样的图像。这种图样似乎和对抗性样本的现象之间有紧密的关系。
我不懂你教不
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2023-06-23 19:41
整体性学习
整体性学习需要采取多种途径综合学习,而不是试图在大脑中复制一个完美的拷贝,整体性学习是运用你大脑里已有的丰富的
神经元
网络吸收、整合信息。整体性学习意味着知识的学习并不是孤立的。
再美也只是回忆
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2023-06-23 17:11
简单代码说明什么是神经网络?
本文由gpt4辅助撰写(gptschools.cn)神经网络是一种模仿人脑
神经元
工作原理的计算模型,用于实现机器学习和人工智能系统。
可酷可乐
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2023-06-23 16:00
【MATLAB第43期】基于MATLAB的BO-NAR贝叶斯优化动态神经网络NAR时间序列股票预测模型
MaxEpochs=600;%最大训练次数%%导入股票数据xall=importdata('数据.xlsx');2.优化参数**贝叶斯优化7个超参数:学习率训练目标函数动量值归一方式滑动窗口值隐含层1
神经元
数隐
随风飘摇的土木狗
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2023-06-23 15:33
matlab
贝叶斯
时间序列预测
股票价格预测
NAR
帕金森手抖怎么治最有效
帕金森病最直接的原因是中脑黑质多巴胺
神经元
的变性和死亡以及神经损伤。最常见的症状是手抖、身体僵硬和无力。帕金森病患者的手抖表现为静止时的颤抖,通常伴有肢体僵硬、疼痛和动作不灵活等症状。抖动会逐渐加重。
vc5226
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2023-06-23 13:19
人工神经网络ANN
文章目录1.人工神经网络简介1.1生物神经网络1.2人工神经网络2.人工神经网络原理2.1ANN的基本构造2.1.1
神经元
的结构模型2.1.2网络拓扑结构2.2学习规则2.3学习算法3.人工神经网络特点
crossoverpptx
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2023-06-23 12:26
机器学习
深度学习
机器学习
人工智能
python
神经网络
读《深度工作法》输出
首先,我们的脑内有一种特殊的物质,可以让各个
神经元
连接在一起,如果说当这个
神经元
减少的时候,我们的思考就会变得缓慢,并且呢很容易就固定在一个思维,法做到融会贯通。那什么会导致这些
神经元
的减少呢?
番茄冲鸭
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2023-06-23 10:35
大模型基础之神经网络
【神经网络的构成】
神经元
激活函数层feedforwardcomputation前向计算:从输入开始依次计算每一层的结果。隐层:在输入之上添加的多层通常被称为隐层。
只要开始永远不晚
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2023-06-23 08:20
LLM
神经网络
人工智能
深度学习
运动
神经元
:肌肉、跳动、疲劳、紧张,“渐冻人”的经典症状危害
运动
神经元
病是一种慢性进行性变性疾病,它主要会损害脊髓前角和桥延脑颅神经运动核以及锥体束,引起瘫痪,因为上和下运动
神经元
受到损害而引起的。
墨玉2020
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2023-06-23 06:15
感召力
《感召力》第三部分2019.6.5今天学到了什么:1.内在目标的作用:首先,有目标的人激活我们的镜像
神经元
。其次,他们灌输给我们一种目标感,激发我们的回报系统,释放多巴胺。
小仙女_cd89
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2023-06-23 04:11
深入解析:在Tensorflow框架中构建和实现SNN网络和LIF
神经元
模型
在这篇文章中,我将探讨在Tensorflow框架中如何实现脉冲神经网络(SpikingNeuralNetwork,SNN)和漏电积分火(LeakyIntegrateandFire,LIF)
神经元
模型。
快撑死的鱼
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2023-06-23 03:34
tensorflow
网络
深度学习
什么是脑电波,我们睡觉的时候又为什么会做梦?
这些脑电波在
神经元
之间不断传播,不同的电波有不同的频率,而频率就决定了脑电波执行的任务。根据不同的振动频率,脑电波可分为四种:α、β、θ和δ波。
波旁只想好生活
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2023-06-22 22:47
深度学习神经网络中隐藏层的作用
在神经网络中,隐藏层是介于输入层和输出层之间的一层或多层
神经元
组成的层级结构。隐藏层的存在是为了增强神经网络的表达能力和学习能力。
稻壳特筑
·
2023-06-22 21:02
神经网络
深度学习
机器学习
第八次课程——雍悦
⒈印象最深的三个部分①老师放了关于
神经元
,大脑,梦等相关视频,让我们通过这种方式更深层的了解所学知识②其中一个视频引来了男生的躁动③了解了梦的产生,想想自己每次做梦⒉为什么①小视频有趣诙谐,举例恰当②因为当时的场面很混乱
雍悦
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2023-06-22 19:59
激活函数总结
简介因为神经网络是线性组合,激活函数给
神经元
引入了非线性因素,使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数,这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中.好用的激活函数具有可求且方便求导,单调平滑.下面简单介绍一下常用的激活函数
hiyoung
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2023-06-22 15:33
神经网络笔记
多分类问题Softmax高级优化算法AdamAlgorithmIntuition每个参数有不同的学习率卷积层每个
神经元
只看前一层输入的一部分原因:1.更快的计算2.需要更少的训练数据(不容易过度拟合)模型评估成本函数分类训练集用来训练参数
zhazhawoaini
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2023-06-22 08:07
神经网络
笔记
机器学习
卷积神经网络--全连接层
我们讲到激活函数(ActivationFunction),假设我们经过一个Relu之后的输出如下Relu:然后开始到达全连接层以上图为例,我们仔细看上图全连接层的结构,全连接层中的每一层是由许多
神经元
组成的
拉普拉斯的小妖
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2023-06-22 07:43
卷积神经网络
卷积
网络
神经网络
人工智能
深度学习
Python实现神经网络Part 3: 多层全连接神经网络
本系列第一篇和第二篇都是以一个
神经元
为基本单位用Python实现功能并对前向计算和误差反向传播做实验分析。
wangyao_bupt
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2023-06-22 07:42
深度学习
python
神经网络
bp算法
全连接网络
误差反向传播
神经网络:全连接层转换为卷积层
卷积层与全连接层卷积层的特点:稀疏连接,权值共享全连接层的特点:每个
神经元
都和上一层的所有
神经元
相连接两者的共同点:都是由上一层的输出与参数矩阵相乘从而得到下一层的输入所以我们得以得到结论,全连接层和卷积层实际上是可以相互转换的
PyTanAI
·
2023-06-22 07:12
#
神经网络
深度学习
python
机器学习
深入解析神经网络(Neural Networks)工作原理
目录1.神经网络的基本组成部分2.
神经元
和激活函数3.前向传播4.反向传播5.神经网络的层次结构6.神经网络的应用7.使用Python和TensorFlow库实现简单神经网络神经网络(NeuralNetworks
旧言.
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2023-06-22 06:14
神经网络
深度学习
人工智能
CS229之神经网络
神经网络关键是1.训练样本数据前向步进,求误差2.误差的反向传播,更新参数1.前向步进使用一个有2个输入
神经元
、2个隐藏的
神经元
和2个输出
神经元
的神经网络。
__cbf0
·
2023-06-21 18:40
第六章 网络学习相关技巧5(超参数验证)
这里所说的超参数是指,比如各层的
神经元
数量、batch大小、参数更新时的学习率或权值衰减等。如果这些超参数没有设置合适的值,模型的性能就会很差。虽然超参数的取值非常重要,
追寻远方的人
·
2023-06-21 16:56
学习
深度学习
机器学习
“深度学习”学习日记。与学习有关的技巧--超参数的验证
2023.1.31超参数是指神经网络中,
神经元
的数量、batch的大小、参数更新时的学习率或权值衰减等,虽然超参数的取值非常重要,但是决定超参数的值时会伴随很多人工的试错,所以我们需要高效地寻找超参数的值的方法一
在撒哈拉卖雨伞
·
2023-06-21 16:55
深度学习
学习
MNIST
python
【深度学习】5-5 与学习相关的技巧 - 超参数的验证
超参数指的是,比如各层的
神经元
数量、batch大小、参数更新时的学习率或权值衰减等。如果这些超参数没有设置合适的值,模型的性能就会很差。
loyd3
·
2023-06-21 16:52
学习深度学习
深度学习
学习
人工智能
【MindSpore:跟着小Mi一起深度学习吧!】正则化
神经元
和参数之间的大量连接需要通过梯度下降及其变体以迭代的方式不断调整。向全局最小值的收敛过程较慢,容易掉入局部极小值的陷阱导致预测结果不好而产生测试数据过拟合等现象。
·
2023-06-21 14:10
【4】tf实现神经网络模型
1M-P
神经元
与神经网络前向传输1.1训练单个
神经元
一个含有两个输入的
神经元
,指定一个输入x1=x2=1,期望y能输出0.3。
猫头不能躺
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2023-06-21 07:05
TensorFlow深度学习
深度学习
python
机器学习
二层感知器实现异或
所以需要输入层/隐藏层/输出层实现原理a^b=(a&-b)|(-a&b)用两个与门和一个或门实现需要三个神经单元参考西瓜书:importnumpyasnp#两层感知器实现异或#M-P
神经元
#阈值设置:与
gimio
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2023-06-21 07:29
深度学习
深度学习
神经网络模型
如果从结构上讲,神经网络就是由很多个单一的神经单元组合到一起,这里面的一个神经单元的输出就可以是另一个神经单元的输入,每一个
神经元
有着各自的功能,通过将这些功能各异的
神经元
有序组合,就可以构成结构不同、
·
2023-06-21 00:51
神经网络深度学习
深度学习-网络模型的可视化工具总结
神经网络可视化的难点在于以下几个方面:复杂性:神经网络的结构通常非常复杂,包含大量的
神经元
和连接。对于大规模网络,准确地可视化每个
神经元
和连接的信息是一项巨大的挑战。
MrRoose
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2023-06-20 22:33
炼丹技巧
深度学习
网络
神经网络
模型可视化
积神经网络 GoogLeNet
一般来说,提升网络性能最直接的办法就是增加网络深度和宽度,深度指网络层次数量、宽度指
神经元
数量。但这种方式存在以下问题:(1)参数太多,如果训练数据集有限,很容易产生过拟合;(2)
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2023-06-20 16:06
python人工智能机器学习
24连续Hopfield神经网络的优化旅行商问题优化计算(附matlab程序)
本文是通过《人工神经网络理论、设计及应用——第2版》的例子讲解离散型Hopfield,离散型反馈网络的拓扑结果如下图所示:所有
神经元
排
素馨堂
·
2023-06-20 14:19
数学建模
matlab
神经网络
深度学习
算法
《基于LSTM神经网络的双色球蓝球数字预测》
LSTM神经网络,单步预测,循环2000次,100个
神经元
,无dropout。
小幻月
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2023-06-20 13:25
小幻月的日常笔记
python
深度学习
神经网络
爬虫
【机器学习】神经网络代价函数和反向传播算法
神经网络代价函数和反向传播算法一、神经网络的代价函数接下来我会再规定若干符号代表的含义:LLL表示神经网络的总层数sis_isi表示的是第i层的
神经元
数量如果神经网络处理的是一个二元分类问题,那么他的第
NormalConfidence_Man
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2023-06-20 10:25
机器学习
机器学习
算法
神经网络
使用两种脉冲神经网络(Spiking Neural Network)预测脑电图的癫痫发作:基于LIF
神经元
模型的实践与分析
亲爱的读者,你好。在此,我想和你分享一项在脑电图分析领域的研究,这是我近期进行的一项尝试,希望它能给你带来一些启发。我们试图使用两种脉冲神经网络(SNN)模型来预测脑电图的癫痫发作,虽然我们目前的进展仍有限,但我相信,这个研究方向有着巨大的潜力。在此,我会详细地描述我们的研究过程,包括数据获取、特征选择以及模型构建等步骤。希望在阅读完这篇文章之后,你可以对脉冲神经网络和它在处理脑电图数据中的应用有
快撑死的鱼
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2023-06-20 08:54
神经网络
python
人工智能
26.利用概率神经网络分类 预测基于PNN的变压器故障诊断(附matlab程序)
整个网络属于径向型网络,不需要进行反向误差传递,具备学习速度快、具有很强的容错性、可以完成任意非线性变换的优点,同时由于各层
神经元
的数目比较固定,因此
素馨堂
·
2023-06-20 07:14
神经网络
分类
人工智能
数学建模
matlab
Fine-tune的机制
这家公司内部有100个员工,我们看作是100个
神经元
,它们按照不同部门分成DNN里的不同层。每个员工脑袋里记忆的信息相当于每个
神经元
的权重,它们涵盖了机械制造/外贸/AR三个领域的特征。如
查里王
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2023-06-19 23:54
人工智能
机器学习
【状态估计】无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于FitzHugh-Nagumo
神经元
动力学研究(Matlab代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及文献1概述文献来源:本文综述了连续非线性动力系统噪声时间序列测量中参数和未观测到的轨迹分量的估计问题。首先表明,在没有明确考虑测量误差的参数估计技术(如回归方法)中,噪声测量会产生不准确的参数估计。另一个问题是,对于混沌系
然哥依旧
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2023-06-19 22:05
状态估计
matlab
开发语言
数学建模
【人工智能】— 神经网络、M-P
神经元
模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义、总代价
【人工智能】—神经网络神经网络的历史NeuralNetworkIntroM-P
神经元
模型激活函数(Activationfunction)神经网络结构举例训练神经网络学习网络参数代价定义均方误差交叉熵(CrossEntropy
之墨_
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2023-06-19 06:48
笔记
人工智能
人工智能
神经网络
学习
The Initons Catalytic Reflection Between Humanoid DNA and Nero Cell
第七章类人DNA与
神经元
基于催化算子映射编码方式原文的英文部分,图片在如下链接。或原书第七章中。
罗瑶光
·
2023-06-18 20:42
【深度学习入门:基于Python的理论与实现】
文章目录感知机神经网络从感知机到神经网络神经网络的例子复习感知机激活函数登场激活函数sigmoid函数阶跃函数的实现sigmoid函数的实现sigmoid函数和阶跃函数的比较ReLU函数3层神经网络的实现符号确认代码实现输出层的设计恒等函数和softmax函数输出层的
神经元
数量手写数字识别
CaraYQ
·
2023-06-18 18:09
人工智能
python
深度学习
人工智能
CNN卷积神经网络实现手写数字识别(基于tensorflow)
1.1卷积神经网络简介文章目录1.1卷积神经网络简介1.2神经网络1.2.1
神经元
模型1.2.2神经网络模型1.3卷积神经网络1.3.1卷积的概念1.3.2卷积的计算过程1.3.3感受野1.3.4步长和参数量
机器herry_y
·
2023-06-18 18:32
手写数字识别
机器学习
神经网络
cnn
tensorflow
深度学习
python
pandas
pytorch搭建AlexNet网络实现花分类
AlexNet网络概述分析二、数据集准备下载划分训练集和测试集三、代码model.pytrain.pypredict.py一、AlexNet网络概述使用Dropout的方式在网络正向传播过程中随机失活一部分
神经元
张嘉烘
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2023-06-18 15:07
深度学习
网络
pytorch
分类
人工智能与数学
在神经网络中,数学的微积分、矩阵论、拓扑学等知识都是必不可少的,它们被用于模拟
神经元
之间的相互作用和信息传递。在优化算法中,数学的最优化理论、非
人机与认知实验室
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2023-06-18 15:33
人工智能
机器学习
算法
深度学习
弗洛伊德《释梦》梦是一份加密的文本
前者把人对于信息处理的过程比喻为感受-处理-运动的过滤装置,像是
神经元
传递的过程。后者将心
梦旅小栈
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2023-06-18 12:12
机器学习 day19(使用python和np实现前向传播)
烤咖啡豆模型使用一维数组来表示这些向量和参数,所以只有一个方括号W1_1:表示layer1的第一个
神经元
的WZ1_1:表示W1_1和输入X之间的点积,再与b1_1相加a1_1:表示应用Z1_1的sigmoid
丿罗小黑
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2023-06-18 10:58
机器学习
学习
机器学习 day16(前向传播算法,Tensorflow的实现代码)
手写数字识别的神经网络模型为简单起见,仅区分手写0和1,并用8*8的像素矩阵,共有64个像素(特征),展开写成向量x,即该神经网络模型的输入特征向量x的维数为64,设该模型有两层隐藏层,第一个隐藏层有25个
神经元
丿罗小黑
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2023-06-18 10:28
机器学习
学习
【深度学习】1 感知机(人工
神经元
)
输入信号被送往
神经元
时,会被分别乘以固定的权重。
神经元
会计算传送过来的信号的综合,只有当这个综合超过了某个界限值时,才会输出1。这也叫“
神经元
被激活”。
loyd3
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2023-06-18 04:14
学习深度学习
深度学习
python
机器学习
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