lstm神经网络第39页

机器学习算法实战案例：VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2VMD经验模态分解3构造训练数据4LSTM模型训练5预测机器学习算法实战案例系列机器学习算法实战案例

Python算法实战·2024-01-16 15:06

【MATLAB随笔】遗传算法优化的BP神经网络（随笔，不是很详细）

文章目录一、算法思想1.1BP神经网络1.2遗传算法1.3遗传算法优化的BP神经网络二、代码解读2.1数据预处理2.2GABP2.3部分函数说明一、算法思想1.1BP神经网络BP神经网络（BackpropagationNeuralNetwork

感谢地心引力·2024-01-16 15:49

AIGC必备知识点：你不可不知的CNN（卷积神经网络）-知识全解析！

OJAC近屿智能·2024-01-16 14:03

毕业设计：基于深度学习的动态手势识别系统人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2手势识别三、检测的实现最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力

Krin_IT·2024-01-16 13:35

大语言模型

背景大语言模型是指具有大规模参数的神经网络模型，用于生成和理解自然语言。它的诞生背景源于深度学习和神经网络在自然语言处理领域的快速发展。

图灵追慕者·2024-01-16 11:31

【MATLAB】SVMD_LSTM神经网络时序预测算法

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SVMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了单变量经验模态分解（SingularValueDecomposition，SVD

Lwcah·2024-01-16 11:22

神经网络｜张量tensor（待完善）

如何用代码实现tensortensor在神经网络中的应用其他tensor/张量什么是tensor？张量是用来探究一个点在各个切面（一共三个切面）和各个方向（x，y，z三个方向）上的受力情况。

晓源Galois·2024-01-16 11:51

【MATLAB】tvf_emd_LSTM神经网络时序预测算法

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TVF-EMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了变分模态分解（VariationalModeDecomposition，VMD

Lwcah·2024-01-16 11:51

NeRF算法论文解析与翻译

超爱吃小蛋糕的66·2024-01-16 11:16

NeRF算法原理总结概述

论文翻译见博客：《NeRF算法论文解析与翻译》参考链接：神经网络辐射场NeRF、实时NeRFBaking、有向距离场SDF、占用网络Occupancy、NeRF自动驾驶NeRF详解NeRF入门之体渲染(

超爱吃小蛋糕的66·2024-01-16 11:14

深度学习面试100题（1-10）

用随机值初始化权重和偏差b.把输入传入网络，得到输出值c.计算预测值和真实值之间的误差d.对每一个产生误差的神经元，调整相应的权重值以减少误差e.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值已知：大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达

xiaoshun007～·2024-01-16 10:36

无监督深度学习

SOM是一种无监督神经网络，它通过降低输入的维度来创建输入数据集的聚类。SOM在很多方面与传统的人工神经网

AI-智能·2024-01-16 10:13

从零开始训练神经网络

我必须创建一个训练循环，并使用随机梯度下降（SGD）作为优化器来更新神经网络的参数。训练函数中有两个主要循环。一个循环表示epoch数，即我遍历整个数据集的次数，第二个循环用于逐个遍历每个观察值。

AI-智能·2024-01-16 10:42

【论文笔记】Effect of Attention Mechanism in Deep Learning-Based Remote Sensing Image Processing：A S...

注意机制在基于深度学习的遥感图像处理中的作用：系统文献综述综述：概述了已开发的注意力机制以及如何将它们与不同的深度学习神经网络架构集成。此外，它旨在研究注意力机制对基于深度学习的RS图像处理的影响。

吃核桃用手夹·2024-01-16 09:54

大模型学习篇(一)：初识大模型

大模型具有以下特点：参数规模庞大：大模型的一个关键特征是其包含了大量的可学习参数，这些参数是在训练过程中根据输入数据自动调整的，以便模型更好地拟合训练数据；深度结构：大模型通常是深度神经网络，具有多个层次的结构

Abro.·2024-01-16 09:38

MATLAB Deep learning

regularizationandvalidationregularization正则化validation验证机器学习的类型有监督学习分类Classification回归Regression无监督学习聚类强化学习Chapter2:NeuralNetwork神经网络的结点

JNU freshman·2024-01-16 09:37

从零开始的神经网络

了解如何在没有框架帮助的情况下构建神经网络的基础知识，这些框架可能使其更易于使用在Python中创建具有不同架构的复杂神经网络应该是任何机器学习工程师或数据科学家的标准做法。

AI-智能·2024-01-16 08:14

【文本到上下文 #5】：RNN、LSTM 和 GRU

从NLP的基础知识到机器学习应用程序，我们现在深入研究了神经网络的复杂世界及其处理语言的深刻能力。

无水先生·2024-01-16 08:42

深度学习笔记（七）——基于Iris/MNIST数据集构建基础的分类网络算法实战

截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课认识网络的构建结构在神经网络的构建过程中，都避不开以下几个步骤：导入网络和依赖模块原始数据处理和清洗加载训练和测试数据构建网络结构，确定网络优化方法将数据送入网络进行训练

絮沫·2024-01-16 08:49

区间预测 | Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测

区间预测|Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测目录区间预测|Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间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·2024-01-16 08:52

pytorch集智-5手写数字识别器-卷积神经网络

但也是一种前馈神经网络输入与输出：输入可为图像，输出为目标分类个数（比

peter6768·2024-01-16 07:15

训练好的YOLO模型的预测过程是什么样的。

前向传播：对输入图像进行前向传播，通过神经网络的多层结构获取每个位置的预测结果。预测框生成：在YOLO的输出中，每个位置通常会有多个边界框（boundingbox）的预测，每个边界框对应一个目标。

神笔馬良·2024-01-16 07:40

分类预测 | Matlab实现ZOA-CNN-MATT-SVM斑马优化卷积神经网络多头注意力机制结合支持向量机的数据分类预测【24年新算法】

分类预测|Matlab实现ZOA-CNN-MATT-SVM斑马优化卷积神经网络多头注意力机制结合支持向量机的数据分类预测【24年新算法】目录分类预测|Matlab实现ZOA-CNN-MATT-SVM斑马优化卷积神经网络多头注意力机制结合支持向量机的数据分类预测

机器学习之心·2024-01-16 07:36

自然语言中的神经网络基础（1）

本文介绍在自然语言处理中常用的四种神经网络模型，即多层感知机模型、卷积神经网络、循环神经网络和以Transformer为代表的自注意力模型。

makelope·2024-01-16 07:48

生成对抗网络GAN简介- 图像处理应用

GAN是一种由两部分组成的神经网络架构，通常用于生成逼真的图像。这两部分是生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器（Generator）：它的目标是创建逼真的图像。

LittroInno·2024-01-16 06:56

人工智能（AI）中的一些常见名词-九五小庞

深度学习（DL）：指使用人工神经网络层进行复杂模式识别的ML。大型语言模型（LLM）：可以理解、处理和生成文本的AI程序。转换器模型：一种神经网络架构，可以将一种类型的输入转换为另一种类型的输出。

Up九五小庞·2024-01-16 06:49

（四）卷积神经网络 -- 9 含并行连结的网络（GoogLeNet）

9.含并行连结的网络（GoogLeNet）2014年的ImageNet图像识别挑战赛中，GoogLeNet的网络结构大放异彩。GoogLeNet吸收了NiN中网络串联网络的思想，并在此基础上做了很大的改进。在随后的几年里，研究人员对GoogLeNet进行了数次改进，本节将介绍这个模型系列的第一个版本。9.1Inception块GoogLeNet中的基础卷积块称作Inception块。与上一节介绍的

Fiona-Dong·2024-01-16 06:12

【Python】Sigmoid和Hard Sigmoid激活函数对比总结及示例

Sigmoid和HardSigmoid是两种常用的激活函数，它们在神经网络中起到非线性变换的作用。

木彳·2024-01-16 06:01

JUST技术：基于时空孪生神经网络的轨迹识别

JUST团队-任慧敏JUST时空数据轨迹识别问题旨在验证传入的轨迹是否是由所要求的人员产生，即给定一组单独的人员历史轨迹（例如行人，出租车司机）以及由特定人员生成的一组新轨迹，判定两组轨迹是否由同一个人员生成。这个问题在许多实际应用中都很重要，例如出租车驾驶人员身份认证、汽车保险公司风险分析以及危险驾驶识别等。轨迹识别的现有工作除了需要轨迹数据之外，还需要其他来源的数据，如传感器、摄像头等，但这些

JUST极客·2024-01-16 06:16

一个神经元顶5到8层神经网络，深度学习的计算复杂度被生物碾压了

来自耶路撒冷希伯来大学的研究者对单个神经元的计算复杂度进行了研究，他们通过训练人工深度神经网络来模拟生物神经元的计算，得出深度神经网络需要5至8层互连神经元才能表征（或达到）单个生物神经元的复杂度。

Evan-yzh·2024-01-16 04:32

遇到的每一个人正如一个神经元

仔细一想，你在生活中遇到的每一个人正如神经网络中的一个神经元，你们之间的联系正如权重一般有大有小，你对别人的输入和你对你们之间权重的调节优化会直接影响你们之间的输出，这层层的优化与遇到的神经元（人）便是你的一生

Leslie_CzL·2024-01-16 04:30

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS HG-News：基于生成式预训练模型的新闻标题生成

4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言HG-News:NewsHeadlineGenerationBasedonaGenerativePre-TrainingModel（2108）0、论文摘要自从神经网络方法应

yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:19

图神经网络｜图注意网络Graph Attention Network

图注意网络GraphAttentionNetworkLeakyReLU有利于压低负数对结局的影响。图注意网络GraphAttentionNetwork的流程输入向量hih_ihi乘上权重矩阵W得到对应的向量hi∗h_i^*hi∗,并将hi∗h_i^*hi∗计算出对应的aia_iai,从而得到最终对结果向量的贡献。所以有h=∑ihi∗∗aih=\sum_i{h_i^{*}*a_i}h=∑ihi∗∗a

晓源Galois·2024-01-16 04:12

深度学习---从入门到放弃（四）优化器

1.1网络构建思路1.网络种类：MLP通常来说在对于图片的分类上，卷积神经网络（CNN）应用更为广泛且效果更好，但是鉴于目前只了解了MLP，那么请允许我用MLP

佩瑞·2024-01-16 02:33

吴恩达深度学习学习笔记-7建立神经网络

1.训练神经网络训练神经网络时，需要做许多决策。

猪猪2000·2024-01-16 02:03

吴恩达深度学习--神经网络的优化(1)

除此之外，构建神经网络时，需要设置的参数很多：神经网络层数，神经元个数，学习率的大小。激活函数的选择等等。

Kangrant·2024-01-16 02:30

深度学习记录--Train/dev/test sets

为了创建高效的神经网络，需要不断进行训练(迭代)一个神经网络的产生从最开始的想法idea开始，然后付诸于代码code，根据结果验证反过来对一开始的想法idea进行修正，而这就完成了一次训练(迭代)循环速率

蹲家宅宅·2024-01-16 02:29

《集体智慧》02/特征5：相互作用

在人脑内部，数百亿个神经元之间建立了百万亿个连接，进而形成了一个异常复杂的神经网络。在这个网络上，不断有电脉冲和化学信号往来传播。

杨友三·2024-01-16 02:57

多维时序 | Matlab实现GRO-CNN-LSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现GRO-CNN-LSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现GRO-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-01-16 02:10

matlab|基于VMD-SSA-LSTM的多维时序光伏功率预测

目录1主要内容变分模态分解(VMD)麻雀搜索算法SSA长短期记忆网络LSTM2部分代码3程序结果4下载链接1主要内容之前分享了预测的程序基于LSTM的负荷和可再生能源出力预测【核心部分复现】，该程序预测效果比较好

科研工作站·2024-01-16 01:56

文文学霸·2024-01-15 23:26

脑科学与人工神经网络ANN的发展历程与最新研究

本文深入研究了ANN的基本概念、发展背景、应用场景以及与人脑神经网络的关系。关注TechLead，分享AI全维度知识。

TechLead KrisChang·2024-01-15 19:22

Information Sciences 2022 | 利用图嵌入和图神经网络实现社交网络中的影响力最大化

目录前言1.影响力最大化2.SGNN2.1标签生成2.2struc2vec2.3GNN特征处理2.4回归预测2.5整体框架3.实验3.1数据集3.2评价指标前言题目：Influencemaximizationinsocialnetworksusinggraphembeddingandgraphneuralnetwork期刊：InformationSciences2022论文地址：Influence

Cyril_KI·2024-01-15 19:15

《动手学深度学习》学习笔记第10章注意力机制

有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺《动手学深度学习》学习笔记第4章多层感知机《动手学深度学习》学习笔记第5章深度学习计算《动手学深度学习》学习笔记第6章卷积神经网络

北方骑马的萝卜·2024-01-15 19:13

高级分布式系统-第15讲分布式机器学习--神经网络理论

神经网络理论模糊控制在处理数值数据、自学习能力等方面还远没有达到人脑的境界。人工神经网络从另一个角度出发，即从人脑的生理学和心理学着手，通过人工模拟人脑的工作机理来实现机器的部分智能行为。

十有久诚·2024-01-15 19:58

基于Python实现地标景点识别

目录前言简介地标景点识别的背景地标景点识别的原理卷积神经网络（CNN）的基本原理地标景点识别的工作流程使用Python实现地标景点识别的步骤数据收集数据预处理构建卷积神经网络模型模型训练参考文献前言简介地标景点识别是一种基于计算机视觉技术的应用

摔跤猫子·2024-01-15 19:52

机器学习在表面缺陷检测中的技术与实践

通过构建深度神经网络，可以对图像进行自动的缺陷检测和分类。常见

matlabgoodboy·2024-01-15 18:15

2018-文本分类文献阅读总结

判别模型使用LSTM的变体（增加了peephole

weixin_30814223·2024-01-15 17:38

感知器学习算法和Adaline规则

它是一种简单的人工神经网络模型，最早由美国心理学家和计算机科学家弗兰克·罗森布拉特（FrankRosenblatt）于1957年提出。

Algorithm_Engineer_·2024-01-15 16:08

backpropagation算法上

1、在1970年就被提出,1986年的DavidRumelhart,GeoffreyHinton,andRonaldWilliams提出的论文才得到重视,可以解决神经网络中的学习2、解决问题Backpropagation

遇见百分百·2024-01-15 15:08

推荐频道

lstm神经网络