<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Supermen333的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Supermen333]]></copyright><item><title><![CDATA[卷积神经网络概念与原理,卷积神经网络理论基础]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127509416</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127509416</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Tue, 25 Oct 2022 10:57:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1]  它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[卷积神经网络 图像处理,卷积神经网络 图像识别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127486957</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127486957</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Mon, 24 Oct 2022 10:19:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络梯度公式推导,深度神经网络梯度消失]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127486911</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127486911</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Mon, 24 Oct 2022 10:17:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[累乘中一个梯度小于1，那么不断累乘，这个值会越来越小，梯度衰减很大，迅速接近0。在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。方法：1、好的初始化方法，逐层预训练，后向传播微调。2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1，避免了在累乘过程中，结果迅速衰减。避免梯度消失和梯度爆炸的方案：使用新的激活函数Sigmoid 函数 和 双曲正切函数都会导致梯度消失的问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络输入图片大小,图神经网络 图像处理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127486878</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127486878</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Mon, 24 Oct 2022 10:16:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变，神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。在图像识别阶段，只要将图像的点阵向量作为神经网络分类器的输入，经过网络的计算，分类器的输出就是识别结果。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[在选择神经网络的深度时,下面哪些因素需要考虑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127486850</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127486850</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Mon, 24 Oct 2022 10:15:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[这种分层结构，是比较接近人类大脑的结构的。传统神经网络（这里作者主要指前向神经网络）中，采用的是back propagation的方式进行，简单来讲就是采用迭代的算法来训练整个网络，随机设定初值，计算当前网络的输出，然后根据当前输出和label之间的差去改变前面各层的参数，直到收敛（整体是一个梯度下降法）。2006年，hinton提出了在非监督数据上建立多层神经网络的一个有效方法，简单的说，分为两步，一是每次训练一层网络，二是调优，使原始表示x向上生成的高级表示r和该高级表示r向下生成的x'尽可能一致。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络怎么看训练效果,神经网络如何进行预测]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127486815</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127486815</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Mon, 24 Oct 2022 10:14:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[下面是几个仿真实验，用了不同的训练函数：1.创建BP网络的学习函数，训练函数和性能函数都采用default值，分别为learngdm,trainlm和mse时的逼近结果：由此可见，进过200次训练后，虽然网络的性能还没有为0，但是输出均方误差已经很小了，MSE=6.72804e-0.06,显示的结果也证明P和T之间非线性映射关系的拟合是非常精确的；而最后输出层的值和实际变量的值会有误差，神经网络会通过不断地训练，更改权重和偏置的值来使误差尽可能的小，当误差小到一定程度，该神经网络的回归预测就算成功了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于matlab的神经网络设计,matlab神经网络训练图片]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127486792</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127486792</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Mon, 24 Oct 2022 10:13:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[P_test=[6月]';%6月数据预测7月P_test=[P_test/50];表示网络训练预测时，用了简单的回归分析，一部分数据用来训练的情况，一部分数据用来确认训练情况，剩下的数据用来测试，以及最后整体状况。图上的三个彩色实线分别是：每一代BP训练过程的MSE指标的性能，每一代BP交叉验证过程的MSE指标的性能以及BP测试的MSE指标在每一代中执行的过程。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络模型架构教程pdf,如何搭建神经网络模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127486765</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127486765</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Mon, 24 Oct 2022 10:12:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[6)计算W[S1][S0]，b[S1]；9))输出W1[S1][S0]，b1[S1]。三、总体算法1.三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b初始化总体算法(1)输入参数X[N][P]，S0，S1，f1[S1]，S2，f2[S2]；2.应用弹性BP算法(RPROP)学习三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b总体算法函数：Train3BP_RPROP(S0，X，P，S1，W1，b1，f1，S2，W2，b2，f2，d，TP)(1)输入参数P对模式(xp，dp)，p=1，2，…]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[人体的神经系统图 分布,人体脑神经系统分布图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127472567</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127472567</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Sun, 23 Oct 2022 11:28:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[神经组织：由神经细胞和神经胶质细胞组成神经细胞神经细胞：也叫神经元，约有10^12个神经胶质细胞：数量为神经元的10~50倍，对神经元起支持、保护、营养和绝缘的作用，也参与神经递质和活性物质的代谢尼氏体：强嗜碱性，分布均匀，在大神经元，如脊髓运动神经元，呈粗大的斑块状，在小神经元，如如神经节内的神经元，呈颗粒状。周围神经系统的主要功能，是得到大脑的指令以后，让肢体产生正确的运动，即能够正确地拿筷子、读书、正确地书写及思维创作，但需通过中枢神经系统和周围神经系统的互相配合，才能够让肢体语言得到统一。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用于预测的神经网络模型,有哪些神经网络模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127459619</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127459619</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Sat, 22 Oct 2022 11:29:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先，判断一个专业是否具有较强的优势，需要从多个维度来进行考虑，既要考虑专业的发展前景，同时也要考虑专业的就业情况、难易程度等等，另外对于不同的学习者来说，由于自身知识结构和能力特点上的差异，并不是所有人都适合学习某一类专业，比如人工智能专业对于学习者的数学基础就有较高的要求。2006年，hinton提出了在非监督数据上建立多层神经网络的一个有效方法，简单的说，分为两步，一是每次训练一层网络，二是调优，使原始表示x向上生成的高级表示r和该高级表示r向下生成的x'尽可能一致。深度学习是无监督学习的一种。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络算法的应用领域,神经网络算法有什么用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127459604</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127459604</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Sat, 22 Oct 2022 11:27:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[创建一个前馈网络net=newff(minmax(x),[20,1],{'tansig','purelin'});plot(x,y1,'r*',x,y,'b--')执行结果。BP神经网络是最基本、最常用的神经网络，Matlab有专用函数来建立、训练它，主要就是newff()、train()、sim()这三个函数matlab,神经网络算法,算法,软件,机械BP神经网络是最基本、最常用的神经网络，Matlab有专用函数来建立、训练它，主要就是newff()、train()、sim()这三个函数。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络和深度神经网络,图神经网络和神经网络]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127443740</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127443740</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Fri, 21 Oct 2022 12:11:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[这种分层结构，是比较接近人类大脑的结构的。现在回到我们的主题Deep Learning，我们需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设我们设计了一个系统S（有n层），我们通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…2006年，hinton提出了在非监督数据上建立多层神经网络的一个有效方法，简单的说，分为两步，一是每次训练一层网络，二是调优，使原始表示x向上生成的高级表示r和该高级表示r向下生成的x'尽可能一致。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经系统解剖结构图,神经系统解剖图片]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127443726</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127443726</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Fri, 21 Oct 2022 12:09:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[扩展资料：人类单个受精卵发育成一个个体，这个过程在很大程度上还是相对神秘的，原因就在于发育过程的复杂性：从单个细胞，发育成几百万个有特殊功能的细胞到成熟个体的几百亿个细胞，而这种复杂的顶点是中枢神经系统的发育。人类的思维活动也是中枢神经系统的功能。中枢神经系统是由胚胎的外胚层发育形成的，在神经胚阶段，脊索是胚胎早期纵贯胚胎的中轴，诱导其上方的未分化的外胚层细胞转变为中枢神经系统的原基。1、中枢神经系统中枢神经系统是由脑和脊髓的组成，（脑和脊髓是各种反射弧的中枢部分）是人体神经系统的最主体部分。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[人体神经元与胶质关系图,神经元和神经胶质关系]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127443709</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127443709</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Fri, 21 Oct 2022 12:08:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.中枢：主要包括星形胶质细胞（astrocyte）（ 纤维性星形胶质细胞、原浆性星形胶质细胞）、少突胶质细胞（oligodendrocyte）、小胶质细胞（microglia）、室管膜细胞（ependymal cell）以及管周膜细胞、脉络丛上皮细胞、伯格曼胶质细胞、米勒细胞、垂体细胞和伸展细胞等。神经元的功能 2．神经元的功能：神经元的基本功能是通过接受、整合、传导和输出信息实现信息交换 脑是由神经元构成的，神经元群通过各个神经元的信息交换，实现脑的分析功能，进而实现样本的交换产出。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图像处理用什么神经网络,人工神经网络图像识别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127363611</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127363611</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Mon, 17 Oct 2022 14:50:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变，神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。在图像识别阶段，只要将图像的点阵向量作为神经网络分类器的输入，经过网络的计算，分类器的输出就是识别结果。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络可以用来预测吗,如何用神经网络做预测]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127363572</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127363572</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Mon, 17 Oct 2022 14:49:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[t1' P']% 画出预测图figure(6),plot(t,x,'b*-'),hold onplot(t(end):t1(end),[iinput(end),f_out],'rp-'),grid onxlabel('周数'),ylabel('销售量');str=['BP神经网络预测',num2str(length(x)+1),'-',num2str(length(x)+20),'周的销售量'];title(str)str1=['1-',num2str(length(x)),'周的销售量'];]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[学神经网络需要什么基础,神经网络的数学基础]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127363535</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127363535</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Mon, 17 Oct 2022 14:48:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[神经网络，遗传算法等智能算法在模式识别有非常重要的应用，但是一般不需要学习计算机学科的人工智能，我们控制有一个交叉学科叫做智能控制是讲这些的，智能控制不需要什么基础，有中学数学的集合和对空间有一点点的了解就足够了，模糊数学的基础是包含在这门学科里的。还有一个最重要的是有关优化方法的基本理论，很多的模式识别的问题，就是一个求最优解的问题。广义的说，机器学习的核心是统计推断，机器学习的巨头不少都是统计学大师，如迈克尔乔丹，杨乐坤，辛顿等，另外机器学习中大量用到贝叶斯公式，隐马尔科夫模型等等。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络评价分类指标有,神经网络综合评价方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127363489</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127363489</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Mon, 17 Oct 2022 14:46:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[The neuron -------------------------------------------------------------------------------- 虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。很多神经网络都是模仿生物神经网络的，即是他们仿照大脑的运作方式工作。(一)神经网络评价法的步骤利用神经网络对复垦潜力进行评价的目的就是对某个指标的输入产生一个预期的评价结果，在此过程中需要对网络的连接弧权值进行不断的调整。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络应用论文题目,神经网络应用论文选题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127363464</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127363464</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Mon, 17 Oct 2022 14:45:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[利用由GT-Power计算得到的数据进行ANN训练和测试，并选择预测精度最好的ANN模型，以用于进一步的Atkinson循环发动机的设计和优化工作。4.2人工神经网络的优缺点人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:（1）并行分布性处理因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。但仅这一共性，不足以构成一个完整的体系。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[小波变换神经网络]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127363437</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Supermen333/article/details/127363437</guid><author>Supermen333</author><pubDate>Mon, 17 Oct 2022 14:44:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[例子：求下列数串的平均数 3、4、3、3、3、2、4、4、3、3、 一般求法为（3＋4＋3＋3＋3＋2＋4＋4＋3＋3）／10＝3．2 加权求法为（6＊3＋3＊4＋2）／10＝3．2 其中3出现6次，4出现3次，2出现1次．6、3、1就叫权数。3、在matlab中命令行窗口中定义输入P，输出T，·通过“newff(minmax(P),[5,1]构建BP神经网络，“[net,tr]=train(net,P,T);在训练智能体执行任务时，会选择一个典型的神经网络框架，并相信它有潜力为这个任务编码特定的策略。]]></description><category></category></item></channel></rss>