神经网络

最新推荐文章于 2024-03-28 07:14:54 发布
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分类专栏： 神经网络
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神经网络之所以强大，在给定网络结构以后，可以根据数据集自由学习数据集的特征，根据数据集调整权重，从而学习到数据集的特征。一个网络结构通常根据不同的数据集可以学习到不同的内容。
例如：
给定一个两个输入和一个输出的感知机模型结构，可以根据不同的数据输入，学习到AND和OR两种不同的操作。

PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络
盼小辉丶的博客
06-13 7万+
PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库，具有灵活性和可扩展性，可以轻松自定义模型。在本节中，我们将使用 PyTorch 库构建神经网络，利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重，并利用 Sequential 类简化网络构建过程，最后还介绍了如何使用 save、load 方法保存和加载模型，以节省模型训练时间。
图神经网络实战（1）——图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)基础
盼小辉丶的博客
01-02 11万+
本节全面介绍了图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) ，包括其在数据分析和机器学习中的重要性。首先探讨了图作为数据表示的相关概念及其在各个领域的广泛应用；然后深入探讨图学习的重要性，包括不同的应用和技术。最后，重点介绍了 GNN 架构，并对比了它与其他方法之间的原理和性能差异。
图神经网络构建代码
03-04
# GPF ## 一、GPF（Graph Processing Flow）：利用图神经网络处理问题的一般化流程 1、图节点预表示：利用NE框架，直接获得全图每个节点的Embedding; 2、正负样本采样：（1）单节点样本；（2）节点对样本； 3、抽取封闭子图：可做类化处理，建立一种通用图数据结构; 4、子图特征融合：预表示、节点特征、全局特征、边特征; 5、网络配置：可以是图输入、图输出的网络；也可以是图输入，分类/聚类结果输出的网络; 6、训练和测试; ## 二、主要文件： 1、graph.py：读入图数据; 2、embeddings.py：预表示学习; 3、sample.py：采样; 4、subgraphs.py/s2vGraph.py：抽取子图; 5、batchgraph.py：子图特征融合; 6、classifier.py：网络配置; 7、parameters.py/until.py:参数配置/帮助文件; ## 三、使用 1、在parameters.py中配置相关参数（可默认）； 2、在example/文件夹中运行相应的案例文件--包括链接预测、节点状态预测； 以链接预测为例： ### 1、导入配置参数 ```from parameters import parser, cmd_embed, cmd_opt``` ### 2、参数转换 ``` args = parser.parse_args() args.cuda = not args.noCuda and torch.cuda.is_available() torch.manual_seed(args.seed) if args.cuda: torch.cuda.manual_seed(args.seed) if args.hop != 'auto': args.hop = int(args.hop) if args.maxNodesPerHop is not None: args.maxNodesPerHop = int(args.maxNodesPerHop) ``` ### 3、读取数据 ``` g = graph.Graph() g.read_edgelist(filename=args.dataName, weighted=args.weighted, directed=args.directed) g.read_node_status(filename=args.labelName) ``` ### 4、获取全图节点的Embedding ``` embed_args = cmd_embed.parse_args() embeddings = embeddings.learn_embeddings(g, embed_args) node_information = embeddings #print node_information ``` ### 5、正负节点采样 ``` train, train_status, test, test_status = sample.sample_single(g, args.testRatio, max_train_num=args.maxTrainNum) ``` ### 6、抽取节点对的封闭子图 ``` net = until.nxG_to_mat(g) #print net train_graphs, test_graphs, max_n_label = subgraphs.singleSubgraphs(net, train, train_status, test, test_status, args.hop, args.maxNodesPerHop, node_information) print('# train: %d, # test: %d' % (len(train_graphs), len(test_graphs))) ``` ### 7、加载网络模型，并在classifier中配置相关参数 ``` cmd_args = cmd_opt.parse_args() cmd_args.feat_dim = max_n_label + 1 cmd_args.attr_dim = node_information.shape[1] cmd_args.latent_dim = [int(x) for x in cmd_args.latent_dim.split('-')] if len(cmd_args.latent_dim) == 1: cmd_args.latent_dim = cmd_args.latent_dim[0] model = classifier.Classifier(cmd_args) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.learningRate) ``` ### 8、训练和测试 ``` train_idxes = list(range(len(train_graphs))) best_loss = None for epoch in range(args.num_epochs): random.shuffle(train_idxes) model.train() avg_loss = loop_dataset(train_graphs, model, train_idxes, cmd_args.batch_size, optimizer=optimizer) print('\033[92maverage training of epoch %d: loss %.5f acc %.5f auc %.5f\033[0m' % (epoch, avg_loss[0], avg_loss[1], avg_loss[2])) model.eval() test_loss = loop_dataset(test_graphs, model, list(range(len(test_graphs))), cmd_args.batch_size) print('\033[93maverage test of epoch %d: loss %.5f acc %.5f auc %.5f\033[0m' % (epoch, test_loss[0], test_loss[1], test_loss[2])) ``` ### 9、运行结果 ``` average test of epoch 0: loss 0.62392 acc 0.71462 auc 0.72314 loss: 0.51711 acc: 0.80000: 100%|███████████████████████████████████| 76/76 [00:07<00:00, 10.09batch/s] average training of epoch 1: loss 0.54414 acc 0.76895 auc 0.77751 loss: 0.37699 acc: 0.79167: 100%|█████████████████████████████████████| 9/9 [00:00<00:00, 34.07batch/s] average test of epoch 1: loss 0.51981 acc 0.78538 auc 0.79709 loss: 0.43700 acc: 0.84000: 100%|███████████████████████████████████| 76/76 [00:07<00:00, 9.64batch/s] average training of epoch 2: loss 0.49896 acc 0.79184 auc 0.82246 loss: 0.63594 acc: 0.66667: 100%|█████████████████████████████████████| 9/9 [00:00<00:00, 28.62batch/s] average test of epoch 2: loss 0.48979 acc 0.79481 auc 0.83416 loss: 0.57502 acc: 0.76000: 100%|███████████████████████████████████| 76/76 [00:07<00:00, 9.70batch/s] average training of epoch 3: loss 0.50005 acc 0.77447 auc 0.79622 loss: 0.38903 acc: 0.75000: 100%|█████████████████████████████████████| 9/9 [00:00<00:00, 34.03batch/s] average test of epoch 3: loss 0.41463 acc 0.81132 auc 0.86523 loss: 0.54336 acc: 0.76000: 100%|███████████████████████████████████| 76/76 [00:07<00:00, 9.57batch/s] average training of epoch 4: loss 0.44815 acc 0.81711 auc 0.84530 loss: 0.44784 acc: 0.70833: 100%|█████████████████████████████████████| 9/9 [00:00<00:00, 28.62batch/s] average test of epoch 4: loss 0.48319 acc 0.81368 auc 0.84454 loss: 0.36999 acc: 0.88000: 100%|███████████████████████████████████| 76/76 [00:07<00:00, 10.17batch/s] average training of epoch 5: loss 0.39647 acc 0.84184 auc 0.89236 loss: 0.15548 acc: 0.95833: 100%|█████████████████████████████████████| 9/9 [00:00<00:00, 28.62batch/s] average test of epoch 5: loss 0.30881 acc 0.89623 auc 0.95132 ```
GPF项目简介
weixin_34161083的博客
08-11 512
GPF是Galaxy Picture Factory的简写。在公司实习时，作为业余爱好，开始了这个项目。其实这个项目原本在大学二年级就已经在写了，但是一直没有完成。中间中断了很长一段时间，重新拿起来时经过了四五次的重构，最近在公司进行了最新的一次重构，感觉这一个版本还比较完整，于是就用这一个版本的代码了。 GPF计划是一个图像处理程序，使用Java AWT/Swing进行编...
BP神经网络预测matlab代码讲解与实现步骤
CJ-leaf的博客
12-07 22万+
文章目录1. BP神经网络的简介和结构参数1.1 BP神经网络的结构组成1.2 BP神经网络训练界面的参数解读2. 实现BP网络的步骤3. matlab代码编写4. BP代码运行结果4.1 预测值和真实值的误差计算（MAE、MSE、MRSE）4.2 BP网络训练的性能分析图像5. 结语6. MATLAB代码 1. BP神经网络的简介和结构参数 神经网络是机器学习中一种常见的数学模型，通过构建类似于大脑神经突触联接的结构，来进行信息处理。在应用神经网络的过程中，处理信息的单元一般分为三类：输入单元、输出单元和
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解
IronmanJay
01-14 26万+
本文总结了关于卷积神经网络（CNN）的一些基础的概念，并且对于其中的细节进行了详细的原理讲解，通过此文可以十分全面的了解卷积神经网络（CNN），非常适合于作为Deep Learning的入门学习。下面就是本篇博客的全部内容！
BP神经网络预测实例（matlab代码，神经网络工具箱）
人工智能方向，计算机视觉
02-16 14万+
目录辛烷值的预测matlab代码实现工具箱实现 参考学习b站： 数学建模学习交流 bp神经网络预测matlab代码实现过程 辛烷值的预测 【改编】辛烷值是汽油最重要的品质指标，传统的实验室检测方法存在样品用量大，测试周期长和费用高等问题，不适用于生产控制，特别是在线测试。近年发展起来的近红外光谱分析方法（NIR），作为一种快速分析方法，已广泛应用于农业、制药、生物化工、石油产品等领域。其优越性是无损检测、低成本、无污染，能在线分析，更适合于生产和控制的需要。实验采集得到50组汽油样品（辛烷值已通过其他方法测
【深度学习】一文搞懂卷积神经网络（CNN）的原理（超详细）
AI_dataloads的博客
09-24 31万+
在卷积神经网络中，卷积操作是指将一个可移动的小窗口（称为数据窗口，如下图绿色矩形）与图像进行逐元素相乘然后相加的操作。这个小窗口其实是一组固定的权重，它可以被看作是一个特定的滤波器（filter）或卷积核。这个操作的名称“卷积”，源自于这种元素级相乘和求和的过程。这一操作是卷积神经网络名字的来源。上图这个绿色小窗就是数据窗口。简而言之，卷积操作就是用一个可移动的小窗口来提取图像中的特征。
神经网络——最易懂最清晰的一篇文章
热门推荐
illikang的博客
08-24 77万+
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 　　神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技...
BP神经网络预测（python）
积极向上的mr.d的博客
04-30 8万+
下边是基于Python的简单的BP神经网络预测，多输入单输出，也可以改成多输入多输出，下边是我的数据，蓝色部分预测红色（x,y,v为自变量，z为因变量） 话不多说，直接上代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ """ import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow import metrics from sklearn import metrics imp
BP神经网络的人脸识别matlab代码
06-16
BP神经网络，全称为Backpropagation Neural Network，是一种在机器学习领域广泛应用的多层前馈神经网络。这种网络通过反向传播算法进行训练，能够学习输入与输出之间的复杂非线性关系。在本项目中，BP神经网络被用于...
BP神经网络
hcxddd的博客
07-27 1万+
理论加代码
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
盼小辉丶的博客
05-28 8万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
图神经网络实战（6）——使用PyTorch构建图神经网络
盼小辉丶的博客
03-28 1万+
图数据集通常比简单的连接集合更加丰富，因为节点和边可以具有表示分数、颜色、单词等特征。包含这些额外信息在输入数据中对于生成最佳嵌入至关重要。在本节中，我们将使用 Cora 和 Facebook Page-Page 数据集，首先将它们视为表格数据集，观察香草神经网络在节点特征上的表现如何。然后，尝试在神经网络中加入拓扑信息，实现图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 架构：一个同时考虑节点特征和边的简单模型。最后，我们将比较两种架构的性能。
三电平SVPWM模型的Matlab仿真及其在逆变器性能优化中的应用
05-01
内容概要：本文详细介绍了三电平SVPWM模型在Matlab中的搭建与研究，重点探讨了三电平逆变器的工作原理、性能特点以及参数优化方法。文中不仅解释了三电平逆变器相较于传统两电平逆变器的优势，如更高的电压分辨率和更低的谐波失真，还深入讨论了SVPWM控制策略的具体实现步骤，包括扇区划分、中性点电压平衡、死区时间和波形生成等关键环节。此外，文章还强调了仿真与实际应用之间的差异，指出仿真只是调试的起点而非终点。 适合人群：从事电力电子、自动化控制领域的研究人员和技术人员，尤其是对逆变器建模和仿真相关工作的从业者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解三电平逆变器特性和优化控制策略的研究项目，旨在帮助读者掌握基于Matlab的三电平SVPWM模型构建技巧，从而更好地进行逆变器性能评估和改进。 其他说明：文章提供了大量实用的Matlab代码片段，便于读者理解和实践。同时提醒读者关注仿真与现实应用间的细微差别，确保理论成果能够顺利转化为实际效益。
spring-boot-2.3.9.RELEASE.jar中文文档.zip
05-01
# 压缩文件中包含： 中文文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件；
水利规范-7p倒虹吸工程及渠道防渗衬砌设计图集.zip
最新发布
05-01
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JAVAWeb外文文献毕业设计样本.doc
05-01
JAVAWeb外文文献毕业设计样本.doc
MATLAB神经网络人脸识别代码与图像实例
本知识点将围绕“人脸识别代码实例下载”这一主题，详细解释神经网络在人脸识别中的应用以及如何利用MATLAB这一工具来实现人脸识别。 ### 知识点一：人脸识别技术概述 人脸识别技术是指通过计算机视觉技术，使用...
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