rbf神经网络预测第13页

FreeRTOS入门基础

FreeRTOS是一款免费开源的RTOS，它广泛用于需要小型、预测性强、灵活系统的嵌入式设备。创建第一个任务任务函数：任务是通过函数来定义的。

石头嵌入式·2024-03-16 06:38

神经网络模型的保存和读取

保存神经网络的两种方法:(还是以我之前自建的神经网络模型Gu为例，保存这个神经网络)gu=Gu()1.torch.save(gu,"gu_module.pth")2.torch.save(gu.state_dict

tiny_PIkid·2024-03-15 18:51

基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例

首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。

GT开发算法工程师·2024-03-15 18:20

什么是单向数据流

这种模式有助于简化数据的管理和状态的维护，提高代码的可维护性和可预测性。在单向数据流的模式中，数据通常是从父组件流向子组件，子组件可以接收父组件传递的数据进行渲染。

嘘~！·2024-03-15 05:01

挑战杯机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 挑战杯

文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖

laafeer·2024-03-14 18:16

图像算法实习生--面经1

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？

小豆包的小朋友0217·2024-03-14 17:44

深度学习——梯度消失、梯度爆炸

本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新

小羊头发长·2024-03-14 12:07

脑迹心艺，第三部，第一百一十章，病愈

我要出院了，这是我一生的一件大事，但我的母亲又哄我了，我预测的不好的状况又要发生了。事不足，败事有余的人，一点屁大的事也担不起！屁大的事，只要让你知道了，全世界的人就立刻都知道了！

独人前行·2024-03-13 14:16

深度学习如何入门？

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。

nanshaws·2024-03-13 07:29

价值投资的知行合一+价值投资的常识和方法

投资的本质是对未来进行预测，而我们对未来无法精确预测，只能得到一个概率，所以需要预留安全边际。第三，市场先生。市场的存在是为了来服务你的，不是来指导你的。第四，能力圈。

利利_·2024-03-13 07:57

从零使用Python 实现对抗神经网络GAN

你好，我是郭震这篇从零使用Python，实现生成对抗网络（GAN）的基本版本。GAN使用两套网络，分别是判别器（D)网络和生成器（G)网络，最重要的是弄清楚每套网络的输入和输出分别是什么，两套网络如何结合在一起，及优化的目标即costfunction如何定义。通俗来讲，两套网络结合的方法，就是G会从D的判分中不断提升生成能力，要知道G最开始的输入全部是噪点，这个思想也是文生图，文生视频的基石。下面

算法channel·2024-03-13 01:19

PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码

它们在神经网络中扮演着重要的角色，但用途和工作原理有所不同。以下是对传统卷积和反卷积的介绍，以及它们在PyTorch中的应用示例。传统卷积(nn.Conv2d)用途传统卷积通常用于特征提取。

算法channel·2024-03-13 01:19

【深度学习模型】6_3 语言模型数据集

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.3语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）本节将介绍如何预处理一个语言模型数据集，并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式

RIKI_1·2024-03-12 23:46

计算机设计大赛酒店评价的情感倾向分析

https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate概述本文基于7K条携程酒店评价数据为文本数据，将其导入到Keras的模型架构然后进行训练出一个可用于实际场所预测情感的模型

iuerfee·2024-03-12 22:44

JVM 面试题——CMS和G1的区别

G1则能够利用多核和多CPU环境，实现可预测的停顿，同时保留分代收集的特性。

V_S1r·2024-03-12 18:08

2023-09-07

为预测天津雾气情况，起奇门遁甲

余則徐·2024-03-12 17:25

机器学习、深度学习、神经网络之间的关系

机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）和神经网络（NeuralNetworks）之间存在密切的关系，它们可以被看作是一种逐层递进的关系。

你好，工程师·2024-03-12 08:54

【深度学习笔记】6_4 循环神经网络的从零开始实现

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.4循环神经网络的从零开始实现在本节中，我们将从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型，并在周杰伦专辑歌词数据集上训练一个模型来进行歌词创作

RIKI_1·2024-03-12 07:23

2020-04-04

然而，高分辨率航空影像地物具有尺度不一致的特征，这一特征往往会导致预测结果的不确定性。为了解决这个问题，我们提出了一个新的尺度感知模块(SAM

奋斗中的小强·2024-03-11 19:36

ENAS：首个权值共享的神经网络搜索方法，千倍加速 | ICML 2018

NAS是自动设计网络结构的重要方法，但需要耗费巨大的资源，导致不能广泛地应用，而论文提出的EfficientNeuralArchitectureSearch(ENAS)，在搜索时对子网的参数进行共享，相对于NAS有超过1000x倍加速，单卡搜索不到半天，而且性能并没有降低，十分值得参考来源：【晓飞的算法工程笔记】公众号论文:EfficientNeuralArchitectureSearchvia

VincentTeddy·2024-03-11 04:18

AI辅助研发：2024年的新趋势与未来展望

AI普惠行者·2024-03-10 22:22

深度学习，人工智能总结

1，入门建议少看书，多看csdn上帖子总结（主要就是BP神经网络，CNN，rnn），建立宏观的概念和主要框架，书可以作为进阶补充作为工具书查阅。

qq_14827935·2024-03-10 17:17

合并报表-管理合并与法定合并

财务合并报表分两种类型，法定和管理，法定是按照股权架构进行的合并，合并的路径是法人组织，而管理合并则较为灵活，这两者区别：1.合并目的不同法定合并主要是为了向外部披露管理合并主要是为了内部分析，预测2.

朱先生_hfm·2024-03-10 13:41

【深度学习笔记】6_10 双向循环神经网络bi-rnn

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.10双向循环神经网络之前介绍的循环神经网络模型都是假设当前时间步是由前面的较早时间步的序列决定的，因此它们都将信息通过隐藏状态从前往后传递

RIKI_1·2024-03-10 11:07

显著性目标检测评价指标Smeasure, wFmeasure, MAE, adpEm, meanEm, maxFm

一、评价指标：Smeasure(StructureMeasure)结构度量是一种综合评估指标，用于评估预测的分割结果与真实分割之间的结构相似性。

一只懒洋洋·2024-03-10 08:34

中国古代预测学书籍《御定六壬直指》

书名：御定六壬直指编著：不详年代：清康熙时期精钞本页数：854页上下卷.附析义大小：1.28GM简介：《御定六壬直指》(上下)中大六壬是中国古代预测学的最高层次之一，位列三式之首。

古籍屋·2024-03-10 06:47

《反脆弱》：不确定性世界需要反脆弱性

弄清楚什么是脆弱的，比预测对其造成伤害的某个事件是否会发生要容易得多

乐乐成长书架·2024-03-10 05:39

财商5：股票基本面分析

基本面分析才能预测股价股价围绕价值波动，分析方法其实就是基本面分析，主要用到多因素分析模型，股价的涨跌是由很多基本面因素决定，你要预测股价，找到并判断最主要的几个就可以了。比如：经

副班长国伟·2024-03-09 20:29

Python图像处理【21】基于卷积神经网络增强微光图像

基于卷积神经网络增强微光图像0.前言1.MBLLEN网络架构2.增强微光图像小结系列链接0.前言在本节中，我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。

AI technophile·2024-03-09 18:48

精读《深度学习 - 函数式之美》

2概述与精读深度学习是机器学习中基于人工神经网络模型的一个分支，通过模拟多层神经元的自编码神经网络，将特征逐步抽象

可口可乐Vip·2024-03-09 15:44

FFmepg-- H264格式

文章目录H264IPB帧NALU结构H264封装模式1annexb模式2MP4模式写H264文件H264视频编解码协议，为MPEG-4AVC或AVCIPB帧I帧：可独立解码P帧：前向预测编码帧，参考I帧或者

八月的雨季最後的冰吻·2024-03-09 12:39

Transformer、BERT和GPT 自然语言处理领域的重要模型

区别：架构：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于编码输入序列和解码输出序列。

Jiang_Immortals·2024-03-08 23:21

深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤

选择模型架构：根据问题的性质选择适当的深度学习模型架构，如卷积神经网络（

longerVR·2024-03-08 00:21

什么是机器学习

机器学习是使用算法处理数据，从中学习，然后对世界上同一类事或者同一类事的推广做出决定或预测的科学。机器学习领域旨在回答这样一个问题：如何建立能够根据

luohaha66·2024-03-07 22:18

岭回归算法

回归分析方法是利用数理统计方法分析数据，建立自变量和因变量间的回归模型，用于预测因变量变化的分析方法。其中比较经典的是HoerI和Kennard提出的岭回归算法。

码银·2024-03-07 19:44

49Kaggle 数据分析项目入门实战--绝地求生游戏最终排名预测

而我们本次实验的任务就是根据玩家在游戏中的种种表现来预测出其在最终的排名。导入数据并预览首先安装实验需要的statsmodels包。!pip

Jachin111·2024-03-07 10:03

李沐《动手学深度学习》课程笔记：15 实战：Kaggle房价预测 + 课程竞赛：加州2020年房价预测

15实战：Kaggle房价预测+课程竞赛：加州2020年房价预测1.访问和读取数据集importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestsDATA_HUB

非文的NLP修炼笔记·2024-03-07 09:00

[Python人工智能] 四十二.命名实体识别 (3)基于Bert+BiLSTM-CRF的中文实体识别万字详解（异常解决中）

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解如何实现中文命名实体识别研究，构建BiGRU-CRF模型实现。

Eastmount·2024-03-06 13:07

线性回归（1）

什么回归简单理解通过数据最终预测出来一个值。回归问题的实例就是找到

zidea·2024-03-06 05:24

MATLAB|【免费】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断

目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN

电力程序小学童·2024-03-06 05:27

深度学习——第8章深层神经网络（DNN）

第8章深层神经网络（DNN）目录8.1神经网络为什么要深？

曲入冥·2024-03-06 01:23

神经网络入门经典书籍,神经网络理论及应用

想要学习人工神经网络，需要什么样的基础知识？人工神经网络理论百度网盘下载：链接：提取码：rxlc简介：本书是人工神经网络理论的入门书籍。全书共分十章。

小浣熊的技术·2024-03-05 15:09

2024年高级持续性威胁（APT）九大预测

预测一针对移动设备、可穿戴设备和智能设备的创新性漏洞利用程序兴起过去一年有一个重大发现，即"三角行动”（OperationTriangulation)。

廾匸0705·2024-03-05 13:35

autocomplete 完成功能

自动完成允许浏览器预测对字段的输入。当用户在字段开始键入时，浏览器基于之前键入过的值，应该显示出在字段中填写的选项。

曾经也是个少年·2024-03-05 11:17

一张图读懂人工智能

大型语言模型是人工神经网络，可以处理任何类型的内容，如文本或图像。二、大型语言模型的训练过程和应用场景，包括文本到文本、图像到文本、语音转录等多个方面。同时也提到了不同模

UPUPUPEveryday·2024-03-05 09:01

pytorch 介绍以及常用工具包展示

1.引言1.1背景：神经网络和深度学习的崛起介绍神经网络和深度学习在计算机科学和人工智能中的重要性。1.2PyTorch简介：张量计算框架的演进回顾PyTorch作为张量计算框架的发展历程。

R0ot·2024-03-05 00:50

Pyotrch-卷积神经网络基础组件之全连接层

Pyotrch-卷积神经网络基础组件之全连接层关注B站查看更多手把手教学：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)基本原理介绍卷积神经网络（CNN）中的全连接层通常出现在网络的最后几层

肆十二·2024-03-04 16:10

LSTM进行字符级文本生成（pytorch实现）

文章目录基于pytorch的LSTM进行字符集文本生成前言一、数据集二、代码实现1.到入库和LSTM进行模型构建2.数据预处理函数3.训练函数4.预测函数5.文本生成函数6.主函数完整代码总结前言本文介绍了机器学习中深度学习的内容使用

山川而川-R·2024-03-04 13:35

人工智能底层自行实现篇2——多元线性回归

在多元线性回归中，我们可以使用多个自变量来预测一个因变量。多元线性回归的基本原理是通过拟合一个线性模型来描述自变量与因变量之间的关系。

ALGORITHM LOL·2024-03-04 11:33

神经网络算法：神经网络反向传播法代码

下面是一个使用Python实现的神经网络反向传播算法的代码示例：importnumpyasnpclassNeuralNetwork:def__init__(self,num_inputs,num_hidden

独木人生·2024-03-04 02:51

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