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#神经网络

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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 9万+
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。
算法——BP神经网络
百锦再的博客
12-12 1万+
BP神经网络（Backpropagation Neural Network），也称为反向传播神经网络，是一种最常见和广泛应用的前馈型人工神经网络模型。BP神经网络由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层级都由多个神经元构成，它们通过带有权重的连接相互连接。信息在网络中从输入层向前传递，通过各层的激活函数进行计算和转化，最终到达输出层。BP神经网络的训练过程中，使用反向传播算法来调整网络中的连接权重。
BP神经网络预测matlab代码讲解与实现步骤
CJ-leaf的博客
12-07 23万+
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
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IronmanJay
01-14 30万+
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！
神经网络学习
Daybreak's blog
07-17 3846
神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点，目前已广泛应用于多个领域。...
BP神经网络原理
weixin_46238823的博客
03-21 3万+
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种基于误差反向传播算法（Back Propagation Algorithm）的人工神经网络，也是应用最广泛的神经网络之一。它可以用来解决分类、回归、模式识别、数据挖掘等多种问题。BP神经网络由输入层、隐层和输出层组成，其中隐层可以包含多个神经元，用于处理输入数据的非线性映射关系。BP神经网络的训练过程包括前向传播和反向传播两个步骤。BP神经网络的优点是可以处理非线性问题，并且具有较高的精度和可扩展性。
卷积神经网络（CNN）详解
zdx2585503940的博客
04-19 7638
卷积神经网络是多层感知机 (MLP)的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来，视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，称之为感受野。CNN由纽约大学的Yann Lecun（杨立昆）于1998年提出(LeNet-5)，其本质是一个多层感知机，成功的原因在于其所采用的局部连接和权值共享的方式：一方面减少了权值的数量使得网络易于优化；另一方面降低了模型的复杂度、减小了过拟合 的风险。当网络的输入为图像时，这些优点将表现地更加明显。2006年，
RBF神经网络详解
qq_45448654的博客
10-21 5万+
一、 背景知识 1988年，Broomhead、Lowe以及Moody和Darken最早将径向基函数用于神经网络设计。径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network，RBF神经网络）是一类常用的三层前馈网络，既可用于函数逼近，也可用于模式分类。与其他类型的人工神经网络相比，RBF网络有生理学基础，结构简单，学习速度快，优良的逼近性能等特点。 二、什么是径向基函数 径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数（RBF）方法。也就是Φ(x,c)=Φ(∣∣x−
BP神经网络
hcxddd的博客
07-27 1万+
理论加代码
图神经网络实战（20）——时空图神经网络
盼小辉丶的博客
11-11 6871
本节介绍了具有时空信息的图数据。这种时空成分在许多应用中都很有帮助，主要与时间序列预测有关。我们介绍了两种符合这种定义的图：静态图(特征随时间变化)和动态图(特征和拓扑结构会发生变化)。PyTorch Geometric Temporal 是 PyTorch Geometric 的扩展，专门用于处理时空图神经网络。此外，我们实现了 EvolveGCN 架构，该架构使用 GRU 或 LSTM 网络更新 GCN 参数。应用此架构执行 Web 流量预测，并且在有限的数据集上取得了出色的结果。
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...
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 8万+
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（2）——图论基础
盼小辉丶的博客
02-29 1万+
图论 (Graph theory) 是数学的一个基本分支，涉及对图研究。图是复杂数据结构的可视化表示，有助于理解不同实体之间的关系。图论提供了大量建模和分析现实问题的工具，如交通系统、社交网络和互联网等。在本节中，将介绍图论的基本原理，主要涉及三个方面：图属性、图概念和图算法。
图神经网络实战（19）——异构图神经网络
盼小辉丶的博客
08-26 7698
异构图由不同类型的节点和边组成，可以表示实体之间的各种关系，这比单一类型的连接具有更高的表达能力。在本节中，我们将回顾关于同构图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 与消息传递神经网络框架的相关概念，以扩展 GNN 架构适用于异构图。首先，我们将创建自定义异构数据集。然后，将同构架构转化为异构架构。
DL_神经网络在MLP、CNN和RNN(LSTM)之后(至2025)的发展
最新发布
qjworkman的博客
12-05 318
从LSTM的“记忆”开始，我们逐步赋予机器注意力、创造力、跨模态理解力、高效推理力——而这一切，仍在加速演进中。总结：LSTM之后的演进主线。
【模式识别与机器学习（13）】神经网络与深度学习（2）：卷积神经网络、正则化、优化算法、循环神经网络
hiliang521的博客
12-02 1887
【模式识别与机器学习（13）】神经网络与深度学习（二）：卷积神经网络、正则化、优化算法、循环神经网络
反向传播算法是什么？和神经网络的关系？
严文文 Chris
12-04 491
神经网络是“大脑结构”，反向传播是“学习方法”。大脑= 硬件（有1000亿神经元怎么连接）反向传播= 学习方法（考试后如何高效复习）没有反向传播的神经网络，就像有肌肉没教练的运动员——潜力巨大，但不知道怎么进步。有了反向传播，神经网络才从“静态结构”变成了真正的学习系统——能从错误中学习，越变越聪明。
深度信念神经网络DBN的碳排放量预测
abc991835105的博客
12-04 52
本文研究了基于深度信念网络(DBN)的碳排放量预测方法。DBN是一种深度学习神经网络，通过多层受限玻尔兹曼机(RBM)堆叠实现特征提取和非监督学习。研究构建了包含三个隐含层的DBN模型，使用200次迭代训练RBM层，节点数分别为108、106和125个。实验结果表明，DBN能有效处理大输入数据，通过无监督学习实现自动降维，对碳排放量预测具有较好效果。未来可考虑将DBN与拟合能力更强的神经网络结合，以提升模型性能。该研究为碳排放预测提供了一种新的深度学习解决方案。
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