rbf神经网络第14页

神经网络激活函数以及各自优缺点

所谓激活函数（ActivationFunction），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。

lixinpeng16·2024-02-08 06:09

神经网络激活函数的选择

激活函数（Activationfunctions）对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。

Peyzhang·2024-02-08 06:37

今日笔记：传音手机、迷信和神经网络

（1）传音手机：2018年在非洲卖出1亿多部（相当于OPPO2018年的全球销量），市场占有率49%，名副其实的非洲手机之王。本地化设计：除了网上流传交很广的黑人拍照美颜功能以外，还有很多：提高扬声器音量，可以在聚会时当音箱使用（黑人喜爱唱歌跳舞）；4-5张sim卡的多卡多待功能（非洲运营商和网络多而杂）；大体积大容量电池（非洲充电不是很方便，而非洲人不在乎手机体积和重量是否大一些）。渠道分销：按

小铭的笔记本·2024-02-08 06:43

神经网络 | 常见的激活函数

本文主要介绍神经网络中必要的激活函数的定义、分类、作用以及常见的激活函数的功能。

半亩花海·2024-02-08 06:34

0基础如何进行人脸识别？DeepFace可以做到

有几个深度学习模型可以用于进行人脸识别，但所有这些都要求你具备一些神经网络的知识，而且你还需要使用自己的数据集对它们进行训练。

小北的北·2024-02-08 04:24

Vision Transformer(一)：自注意力机制

在这个例子中，跑车就像是神经网络中的“关键信息”，而其他车辆则类似于“背景信息”。注意力机制允许神经网络模型模仿这种人类专

赛先生.AI·2024-02-08 03:09

Vision Transformer（VIT）

ViT在许多计算机视觉任务中取得了与传统卷积神经网络相当的

宫本文藏·2024-02-08 03:09

深度学习教程 | 神经网络优化算法

深度学习教程|深度学习的实用层面深度学习教程|深度学习的实用层面ShowMeAI2022-04-1412,153阅读23分钟专栏：深度学习教程◉吴恩达专项课程最全笔记[外链图片转存中…(img-etBVICyc-1707315992239)]作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：www.showmeai.tech/tutorials/3…本文地址：www.showmeai.tech/articl

Dashesand·2024-02-08 03:22

神经网络学习小记录36——Keras实现LSTM与LSTM参数量详解

神经网络学习小记录36——Keras实现LSTM学习前言什么是LSTM1、LSTM的结构2、LSTM独特的门结构3、LSTM参数量计算a、遗忘门b、输入门c、输出门d、全部参数量在Keras中实现LSTM

Bubbliiiing·2024-02-08 02:30

基于ARIMA-LSTM组合模型的预测方法研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1ARIMA模型1.2LSTM神经网络2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型ARIMA模型,即差分整合移动平均自回归模型,又称整合滑动平均自回归模型

荔枝科研社·2024-02-08 02:30

基于LSTM模型的时间序列预测（车厢重量预测），Python中Keras库实现LSTM，实现预测未来未知数据,包括参数详解、模型搭建，预测数据

简介LSTM是一种常用的循环神经网络，其全称为“长短期记忆网络”（LongShort-TermMemoryNetwork）。

Uncle_Tom09·2024-02-08 02:29

【深度学习： AutoAugment】使用 AutoAugment 提高深度学习性能

解决这个问题的一种方法是将图像对称性硬编码到神经网络架构中，这样它们就能表现得更好，或者让专家手动设计数据增强方

jcfszxc·2024-02-08 02:19

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展深度学习的进展深度学习的基本原理和算法深度学习的历史发展神经网络的基本构成神经元层次结构激活函数关键技术和算法反向传播算法卷积神经网络（CNN

jcfszxc·2024-02-08 02:48

学习PyTorch中的注意力机制和Transformer架构

1.背景介绍1.1注意力机制注意力机制是一种用于计算神经网络中各个输入元素之间相对重要性的技术。它可以帮助网络更好地捕捉输入数据

禅与计算机程序设计艺术·2024-02-08 02:13

Python 机器学习特征预处理

这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。1）最小-最大缩放(Min-MaxScaling)最小-最大缩放将所有特

weixin_42098295·2024-02-08 01:41

探秘深度学习的巅峰之作：ResNet101与其在图像识别领域的革命性应用

引言深度学习和图像识别的世界已经被深度卷积神经网络的引入所革命化，而在这些网络中，ResNet101架构作为一个重要的里程碑脱颖而出。本文旨在详细探讨ResNet101架构、其设计、功能和应用。

程序员Chino的日记·2024-02-07 22:47

卷积神经网络算法分子对接软件-gnina的编译安装

卷积神经网络算法分子对接软件-gnina的编译安装文章目录卷积神经网络算法分子对接软件-gnina的编译安装前言gnina（读作NEE-na）是一款源于AutoDockVina及smina的开源分子对接软件

Blockbuater_drug·2024-02-07 20:57

基于WGAN-GP方法的时间序列信号生成（以轴承振动信号为例）

生成对抗网络GAN作为非监督学习，由生成器和判别器两个神经网络构成。生成器从潜在空间中随机取样作为输入，试图生成与真实样本数据相仿的数据。

哥廷根数学学派·2024-02-07 20:56

【计算机视觉】目标检测 |滑动窗口算法、YOLO、RCNN系列算法

一、概述首先通过前面对计算机视觉领域中的卷积神经网络进行了解和学习，我们知道，可以通过卷积神经网络对图像进行分类。如果还想继续深入，会涉及到目标定位(objectlocation)的问题。

Yaoyao2024·2024-02-07 18:08

【光伏功率预测】基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型（Matlab代码实现）

本文提出一种经验模态分解（EMD）、主成分分析（PCA）和长短期记忆神经网络（LSTM）

程序猿鑫·2024-02-07 18:28

【毕业设计选题】基于深度学习的学生课堂行为检测算法系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

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深度卷积神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

Mini_hailang_IT·2024-02-07 17:37

06-20201012 感知机-1从感知机到神经网络

为什么学习神经网络都要学习感知机呢？

野山羊骑士·2024-02-07 17:24

李沐《动手学深度学习》注意力机制

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《

丁希希哇·2024-02-07 16:27

深度学习的探索与实践

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。

爱内卷的学霸一枚·2024-02-07 16:38

【DELM回归预测】基于深度学习极限学习机DELM实现数据回归预测附matlab代码

matlab科研助手·2024-02-07 15:32

回归预测 | 基于LightGBM算法的数据回归预测（多指标，多图）附MATLAB实现

Matlab科研辅导帮·2024-02-07 15:02

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.随机森林在神经网络的应用当使用随机森林进行特征选择时，算法能够为每个特征提供一个重要性得分，从而帮助识别对目标变量预测最具影响力的特征。

编程到天明·2024-02-07 15:31

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.梯度提升树在神经网络的应用使用梯度提升树进行特征选择的好处在于可以得到特征的重要性分数，从而识别出对目标变量预测最具影响力的特征。

编程到天明·2024-02-07 15:59

多维时序 | MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2024-02-07 14:17

FINN: 使用神经网络对网络流进行指纹识别

文章信息论文题目：FINN:FingerprintingNetworkFlowsusingNeuralNetworks期刊（会议）：AnnualComputerSecurityApplicationsConference时间：2021级别：CCFB文章链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3485832.3488010概述有关流量分析的工作分为两类。一些工作重

h0l10w·2024-02-07 14:13

改进神经网络

ImproveNN文章目录ImproveNNtrain/dev/testsetBias/VariancebasicrecipeRegularizationLogisticRegressionNeuralnetworkotherwaysoptimizationproblemNormalizinginputsvanishing/explodinggradientsweightinitializegra

stoAir·2024-02-07 14:12

电力负荷预测 | 电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律

天天酷科研·2024-02-07 14:40

python 神经网络学习

追寻内心的梦想·2024-02-07 14:35

人工智能 | 深度学习的进展

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。

卡尔曼的BD SLAMer·2024-02-07 13:02

CVPR 2023: SFD2 Semantic-Guided Feature Detection and Description

学习特征:这些特征是使用深度学习技术（例如卷积神经网络(CNN)）从数据中自动学习的。它们可以捕捉像素之间更复杂的关系，并有可能获得更好的性能，但计算成本可能很高。语义

结构化文摘·2024-02-07 12:20

神经网络和深度学习第一周学习笔记

这种算法的灵感来源与人类的大脑组成ReLUReLU函数的特点是初始值为0，之后变为一条直线singleneuron上图圆圈的部分代表单个神经元，其完成的任务为输入x可以输出相对应的y上图表示由多个神经元聚集而成的神经网络

热爱生活的小谢·2024-02-07 12:18

深度 | 从各种注意力机制窥探深度学习在NLP中的神威

-P.Tixier机器之心编译参与：思源随着层级表征的兴起，自然语言处理在很多方面都应用了深度神经网络。

机器学习算法那些事·2024-02-07 12:18

【代码分享】基于VMD（变分模态分解）-RIME（霜冰算法优化）-LSTM的时间序列预测模型

程序名称：基于VMD（变分模态分解）-RIME（霜冰算法优化）-LSTM的时间序列预测模型实现平台：matlab代码简介：提出了变分模态分解(VMD)和霜冰算法优化法(RIME)与长短期记忆神经网络(LSTM

电力系统爱好者·2024-02-07 11:40

【代码分享】基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的时间序列回归预测

程序名称：基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的多变量回归预测实现平台：matlab代码简介：霜冰优化算法（RIME）是一项2023年发表于SCI

电力系统爱好者·2024-02-07 11:39

故障诊断 | 一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）模型描述时间卷积神经网络（TCN）是一种用于序列数据建模和预测的深度学习模型。

机器学习之心·2024-02-07 11:27

时序预测 | Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述时序预测|Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型LSTM（长短期记忆）是一种递归神经网络（RNN）的变体，它在序列数据建模方面表现出色

机器学习之心·2024-02-07 11:55

PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍

torch.optim模块是PyTorch中用于实现优化算法的组件，主要用于训练神经网络和其他机器学习模型。

科学禅道·2024-02-07 10:05

计算机设计大赛深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0

iuerfee·2024-02-07 09:20

如何快速入门深度学习

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它模拟人脑的神经网络结构，通过大量的数据训练模型，使计算机能够自动学习和理解数据。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-07 09:07

人工智能福利站，初识人工智能，图神经网络学习，第三课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一图神经网络专栏人工智能专业知识学习二图神经网络专栏人工智能专业知识学习三图神经网络专栏文章目录初识人工智能(图神经网络)一、图神经网络学习

普修罗双战士·2024-02-07 08:44

人工智能福利站，初识人工智能，图神经网络学习，第二课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一图神经网络专栏人工智能专业知识学习二图神经网络专栏文章目录初识人工智能(图神经网络)一、图神经网络学习(2)11.请介绍常见的图神经网络模型

普修罗双战士·2024-02-07 08:13

学习知识记录

1、nnlm神经网络语言模型：ANeuralProbabilisticLanguageModel------阅读笔记_hx14301009的博客-CSDN博客2、Word2vec的skipgram模型输入是中心词和背景词

想努力的人·2024-02-07 08:36

用Python制作可视化GUI界面，一键实现多种风格的照片处理

在上一篇教程当中呢，小编向大家展示了如何通过一键点击实现将头像变成动漫风的实践，无非是在制作的UI界面当中，在用户上传了照片之后，后端的脚本在接收到照片之后，借助对抗生成神经网络来生成具有动漫风格的头像

欣一2002·2024-02-07 08:33

神经网络 | CNN 与 RNN——深度学习主力军

本文主要将卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）这两个深度学习主力军进行对比。我们知道，从应用方面上来看，CNN用于图像识别较多，而RNN用于语言处理较多。

半亩花海·2024-02-07 07:18

NLP_循环神经网络(RNN)

文章目录RNN结构RNN实战RNN小结RNN结构NPLM在处理长序列时会面临一些挑战。首先，由于它仍然是基于词的模型，因此在处理稀有词汇或者词汇表外的词汇时效果不佳。其次，NPLM不能很好地处理长距离依赖关系。而上面这两个局限，恰恰就是RNN的优势。RNN的核心思想是利用“循环”的机制，将网络的输出反馈到输入，这使得它能够在处理数据时保留前面的信息，从而捕获序列中的长距离依赖关系，在处理序列数据，

you_are_my_sunshine*·2024-02-07 07:40

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