RNN神经网络

模型的收敛

在神经网络的训练中，模型的收敛通常伴随着损失函数的逐渐减小和性能的提高。在深度学习中，训练一个模型涉及到通过反向传播算法不断调整模型的权重，以最小化损失函数。
幸运小新·2024-01-31 11:56

使用Linux服务器的详细方法：进行文件上传下载以及使用服务器运行python程序

目前刚接触算法半年，模型也逐渐地从logistic回归到3D卷积神经网络，复杂度不断地增加，我的低配可爱小Macpro已经不能支撑我的数据训练了，于
睡不醒的小胖子·2024-01-31 11:16

SCI一区 | Matlab实现TSOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention凌日优化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特征分类预测

SCI一区|Matlab实现TSOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention凌日优化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特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现TSOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-31 11:34

故障诊断 | 一文解决，LSTM长短期记忆神经网络故障诊断（Matlab）

文章目录效果一览文章概述专栏介绍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LSTM长短期记忆神经网络故障诊断专栏介绍订阅【故障诊断】专栏，不定期更新机器学习和深度学习在故障诊断中的应用
机器学习之心·2024-01-31 11:32

深度学习之卷积神经网络

前言如果我们采用多层BP神经网络去训练1000x1000像素的图像，有1百万个隐层神经元，那么他们全连接的话，就有101210^{12}1012个连接，也就是101210^{12}1012个权值参数。
懒猫gg·2024-01-31 10:35

深度学习(7)--卷积神经网络项目详解

一.项目介绍：用Keras工具包搭建训练自己的一个卷积神经网络(Simple_VGGNet，简单版VGGNet)，用来识别猫/狗/羊三种图片。
GodFishhh·2024-01-31 10:32

深度学习(8)--如何在tensorflow中用GPU来训练神经网络

tensorflow库在2.11及以上版本中，都取消了对Windows平台的GPU支持，如果想要用GPU来训练网络，需要安装2.10及以下版本的tensorflow。可以通过下述代码将tensorflow库换为2.10版本。(如果在虚拟环境中安装的tensorflow，则需先激活虚拟环境再输入下述代码）pipinstall--user"tensorflow$CONDA_PREFIX/etc/con
GodFishhh·2024-01-31 10:32

图对比1：GCC

受自然语言处理和计算机视觉在预训练方面的最新进展的启发，我们设计了一个自监督图神经网络预训
Valar_Morghulis·2024-01-31 10:27

深度学习与神经网络Pytorch版 3.2 线性回归从零开始实现 1.生成数据集

(完整代码)2.各个函数解析2.1torch.normal()函数2.2torch.matmul()函数2.3d2l.plt.scatter()函数三，总结一，简介1.原理深度学习线性回归的原理是基于神经网络和线性回归的结合
砍树＋c＋v·2024-01-31 10:17

深度学习与神经网络pytorch版 2.3 线性代数

深度学习与神经网络pytorch版2.3线性代数目录深度学习与神经网络pytorch版2.3线性代数1.简介2.线性代数2.3.1标量编辑2.3.2向量2.3.3矩阵2.3.4张量及其性质2.3.5降维
砍树＋c＋v·2024-01-31 10:41

不同的强化学习模型适配与金融二级市场的功能性建议

特点：通过神经网络近似Q函数，使用经验回放和目标网络来提高学习的稳定性和
路人与大师·2024-01-31 09:54

08-IF8+:纯生信利用神经网络模型从胶质瘤的影像学数据中提取特征并建模

胶质瘤是常见的中枢神经系统(CNS)浸润性肿瘤，影响所有年龄的患者。它们被世界卫生组织细分为四个等级(I-IV级)。所有低级别胶质瘤(WHOII级和III级，LGGs)患者中超过半数最终将经历肿瘤复发。III级胶质瘤的5年生存率为27.3%-52.2%，这具体取决于它们的亚型。IV级胶质瘤的5年生存率仅为5%。胶质瘤中IDH突变的存在具有重要的诊断和预后价值。具有IDH1突变的胶质瘤(或其同源的I
AAA肿瘤信息学王协·2024-01-31 09:53

basic CNN

文章目录回顾卷积神经网络卷积卷积核卷积过程卷积后图像尺寸计算公式：代码padding代码Stride代码MaxPooling代码一个简单的卷积神经网络用卷积神经网络来对MINIST数据集进行分类如何使用
chairon·2024-01-31 09:40

DeepSORT算法实现车辆和行人跟踪计数和是否道路违规检测（代码＋教程）

DeepSORT算法通过首先使用目标检测算法来识别出场景中的车辆和行人，然后使用卷积神经网络（CNN）来提取物体的特征。
毕设阿力·2024-01-31 09:08

谈一谈深度学习与机器学习

深度学习是机器学习的一个子领域，其核心是使用多层神经网络来学习数据的复杂表示。机器学习是一种更广泛的概念，涵盖了许多不同的方法和技术，包括深度学习在内。
流浪字节π·2024-01-31 09:07

yolov8+多算法多目标追踪+实例分割+目标检测+姿态估计

它使用了深度卷积神经网络，能够快速而准确地检测图像中的多个目标。相比于传统的目标检测方法，YOLOv8具有更高的检测速度和更好的性能。其次，YOLO
毕设阿力·2024-01-31 09:06

图卷积网络（Graph Convolution Network，GCN）

目录一、前言二、GCN原理三、GCN用于节点分类四、总结一、前言在图神经网络出现之前，一般的神经网络只能对常规的欧式数据进行处理，其特点就是节点有固定的排列规则和顺序，如２维网格和１维序列。
唯余木叶下弦声·2024-01-31 09:04

Task03：基于图神经网络的结点表征

基于图神经网络的结点表征学习可以理解为对图神经网络进行基于监督学习的训练，使得图神经网络学会产生高质量的结点表征。在结点预测任务中，一个图，图上有很多节点，部分节点的标签已知，剩余节点的标签未知。
cherry_7·2024-01-31 08:10

激活函数

——激活函数是为了增加整个网络的非线性能力（如果只能表达线性映射，即使有再多的隐藏层，整个网络和单层神经网络也是等价的），即表达能力和抽象能力，接在Batch-normalisation之后，即输入(-
Mr_Stark的小提莫·2024-01-31 07:22

TensorFlow2实战-系列教程10：RNN文本分类2

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传4、构建语料表构建语料表，基于词频来进行统计。比如我现在有一组数据有一万篇文章，这些文章中所有的词出现的次数进行统计，将所有不重复的词统计出来counter=Counter()withopen('./data/train.txt',encod
机器学习杨卓越·2024-01-31 07:18

TensorFlow2实战-系列教程11：RNN文本分类3

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传6、构建训练数据所有的输入样本必须都是相同shape（文本长度，词向量维度等）tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tensor)：将tensor沿其第一个维度切片，返回一个含有N个样本的数据集，这样做的问题就
机器学习杨卓越·2024-01-31 07:18

【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于BP神经网络

课题名称：基于BP神经网络的乳腺肿瘤诊断分类及预测版本日期：2023-05-15运行方式:直接运行BP0501.m文件即可代码获取方式：私信博主或QQ：491052175模型描述：威斯康辛大学医学院经过多年的收集和整理
不想当个技术宅·2024-01-31 07:13

【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于LVQNN学习向量量化神经网络

课题名称：基于LVQ神经网络的乳腺肿瘤诊断（类型分类）版本日期：2023-03-10运行方式:直接运行0501_LVQ0501.m文件即可代码获取方式：私信博主或QQ：491052175模型描述：威斯康辛大学医学院经过多年的收集和整理
不想当个技术宅·2024-01-31 07:42

【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于GRNN学习广义回归神经网络

课题名称：基于GRNN神经网络的乳腺肿瘤诊断（类型分类）版本日期：2023-03-15运行方式:直接运行GRNN0501.m文件即可代码获取方式：私信博主或QQ：491052175模型描述：威斯康辛大学医学院经过多年的收集和整理
不想当个技术宅·2024-01-31 07:42

【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于自适应Spread-GRNN学习广义回归神经网络

课题名称：基于自适应Spread-GRNN神经网络的乳腺肿瘤诊断分类及预测版本日期：2023-03-15运行方式:直接运行GRNN0501_2.m文件即可代码获取方式：私信博主或QQ：491052175
不想当个技术宅·2024-01-31 07:42

TensorFlow2实战-系列教程12：RNN文本分类4

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传8、压缩版本网络模型classModel(tf.keras.Model):def__init__(self,params):super().__init__()self.embedding=tf.Variable(np.load('./voc
机器学习杨卓越·2024-01-31 07:40

pytorch 优化训练显存方式

一般在训练神经网络时，显存主要被网络模型和中间变量占用。网络模型中的卷积层，全连接层和标准化层等的参数占用显存，而诸如激活层和池化层等本质上是不占用显存的。
图 (TU商兴)·2024-01-31 07:20

【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于Elman神经网络

课题名称：基于Elman神经网络的乳腺肿瘤诊断分类及预测版本日期：2023-05-15运行方式:直接运行Elman0501.m文件即可代码获取方式：私信博主或QQ：491052175模型描述：威斯康辛大学医学院经过多年的收集和整理
不想当个技术宅·2024-01-31 07:45

【XR806开发板试用】在 xr806 上用 ncnn 跑神经网络 mnist

在xr806上用ncnn跑神经网络mnist0x0介绍xr806和ncnnhttps://xr806.docs.aw-ol.com/XR806是全志科技旗下子公司广州芯之联研发设计的一款支持WiFi和BLE
极术社区·2024-01-31 07:09

回归预测 | Matlab实现CPO-BiLSTM【24年新算法】冠豪猪优化双向长短期记忆神经网络多变量回归预测

回归预测|Matlab实现CPO-BiLSTM【24年新算法】冠豪猪优化双向长短期记忆神经网络多变量回归预测目录回归预测|Matlab实现CPO-BiLSTM【24年新算法】冠豪猪优化双向长短期记忆神经网络多变量回归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·2024-01-31 06:10

基于深度学习的鸟类识别系统matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络基础4.2GoogLeNet模型4.3鸟类识别系统5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本
简简单单做算法·2024-01-31 06:08

面向ChatGPT学AI?

1.一些深度学习的问题2.问题和答案3.使用ChatGPT后的感觉1.一些深度学习的问题使用python和pytorch写Alexnet神经网络神经网络中使用激活函数的作用是什么？
fVector·2024-01-31 06:54

基础知识-ANN

神经网络（Neuralnetwork）1.1.1什么是神经网络–人工智能教程(cbedai.net)直观演示ANeuralNetworkPlayground
Purple Coder·2024-01-31 06:13

第4章 python深度学习——（波斯美女）

第4章机器学习基础本章包括以下内容：除分类和回归之外的机器学习形式评估机器学习模型的规范流程为深度学习准备数据特征工程解决过拟合处理机器学习问题的通用工作流程学完第3章的三个实例，你应该已经知道如何用神经网络解决分类问题和回归问题
weixin_42963026·2024-01-31 05:25

【2019-03-16】神经网络简单认识和应用

神经网络如何通过反向传播与梯度下降进行学习（1）初识神经网络加载Keras中的MNIST数据集fromkeras.datasetsimportmnist(train_images,train_labels
BigBigFlower·2024-01-31 04:02

SpringBoot启动原理

publicstaticConfigurableApplicationContextrun(Object[]sources,String[]args){returnnewSpringApplication
丛鹏·2024-01-31 04:56

深度学习之卷积神经网络

卷积神经网络简称为CNN首先我们来回顾一下，我们之前学到的全连接的神经网络：上面我们通过线性层串行连接起来的神经网络，我们叫做全链接的网络，在线性层里面，我们的输入值和任意的输出值之间都存在权重，也就是说我们的每一个输入节点都要参与到下一层的输出节点的计算上面
丘小羽·2024-01-31 02:52

整体性学习

所以整体学习定义如下：整体学习是运用大脑里已有的丰富的神经网络吸收、整理信息。所以整体学习在于创造信息的网络，一个知识与另一个知识互相
胡恼火·2024-01-31 01:47

Leetcode 344 - Reverse String

ProblemDescriptionWriteafunctionthattakesastringasinputandreturnsthestringreversed.Example:Givens="hello",return"olleh".Java:classSolution{publicStringreverseString(Strings){returnnewStringBuilder
张桢_Attix·2024-01-31 01:13

窥探向量乘矩阵的存内计算原理—基于向量乘矩阵的存内计算

本文将深入研究基于向量乘矩阵的存内计算原理，并探讨几个引人注目的代表性工作，如DPE、ISAAC、PRIME等，它们在神经网络和图计算应用中表现出色，为我们带来了前所未有的计算体验。
一见已难忘的申公豹·2024-01-31 00:50

async&await的错误处理方法

一般情况下async/await在错误处理方面，主要使用try/catch，像这样constfetchData=()=>{returnnewPromise((resolve,reject)=>{setTimeout
微志异·2024-01-31 00:02

启动bin/spark-shell警告：WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform.

启动bin/spark-shell警告：WARNNativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable
2301_79479951·2024-01-31 00:18

智慧和选择的关系

阿尔法狗之所以这么厉害，是因为AlphaGo使用两种不同的深度神经网络：第一种是策略网络，目标是选择在哪里落子。
古时先生·2024-01-30 23:46

力扣hot100 组合总和 回溯 剪枝 组合

newArrayList>combinationSum(int[]candidates,inttarget){if(candidates==null||candidates.length==0)returnn
兑生·2024-01-30 23:35

从Y = X到构建完整的人工神经网络

在某些时候，你也许曾问过自己，人工神经网络的参数的来源是什么？权重的目的是什么？如果不用偏差（bias）会怎样？
将_4c15·2024-01-30 23:55

Action编写方式

ActionSupport（一般使用）实现接口：publicclassUserActionimplemensAction{@OverridepublicStringexecute()throwsException{returnnull
活着_3840·2024-01-30 23:23

如何反转1个字符串

lst.reverse()s=''.join(lst)returns方法3deffunc_3(arg):lst=[]foreinreversed(arg):lst.append(e)Ns=''.join(lst)returnNs
Mlotjve·2024-01-30 23:46

信息隐藏| HiNet: Deep Image Hiding by Invertible Network

二、可逆神经网络INN1.INN简介2.为什么INN可以用于图像隐藏？三、网络结构四、实验五、总结摘要&引言容量、不可见性和安全性是图像隐藏任务面临的三大挑战。
csq7·2024-01-30 23:08

多元预测|SMA-CNN-BiGRU-Attention黏菌优化深度学习-融合注意力机制预测matlab代码

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要本文提出了一种基于黏菌算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元
机器学习之芯·2024-01-30 22:33

【光学】基于matlab模拟对固定掠射角条件下四圆衍射仪系统的X射线衍射（XRD）几何条件仿真

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要本文介绍了一种用于模拟固定掠射角条件下四圆衍射仪系统X射线衍射
机器学习之芯·2024-01-30 22:33
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