聚集算法 之 神经学网络

最新推荐文章于 2026-01-04 19:40:08 发布
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本文探讨了使用神经网络进行回归分析的方法。回归分析是一种预测技术，通常用于基于已知变量预测未知变量。面对复杂的非线性关系，传统的线性回归难以适用，而神经网络则能够更好地捕捉这种复杂性。
神经学网络

分析：用神经学来做回归
回归的定义：
分析：是通过具有已知的变量来预测其他变量的值，在最简单的情况下，回归采用的是象线性回归这样的标准统计技术。但是很难找到简单有效的方法来预测，因为要描述这些事件的变化所需的变量以上百计，且这些变量本省往往都是非线性的。
图神经网络实战——图机器学习与嵌入算法
盼小辉丶的博客
07-15 2255
在本节中，我们回顾了机器学习的基础概念，并探讨了其在图数据中的应用。我们系统梳理了图机器学习的基本术语，重点阐释了图表示学习的内涵。通过建立图嵌入学习算法的分类框架，厘清了各类技术方案的差异化特征。
目前最先进的神经网络算法,神经网络算法发展
神经网络爱好者
10-21 2437
支持向量机SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的ATTBell实验室研究小组。
RBF神经网络python实践学习（BP算法）
MSTIFIY的博客
11-06 5603
RBF神经网络python实践学习（BP算法）
自组织神经网络聚类算法,神经网络聚类预测分析
aifans_bert的博客
10-23 3009
你好，简单地说，分类(categorizationorclassification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类神经网络聚类预测。简单地说，聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。区别是，分类是事先定义好类别，类别数不变。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成。
深度神经网络的对象识别和定位算法
www1hifi的博客
09-15 3393
YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。现在YOLO已经发展到v3版本，不过新版本也是在原有版本基础上不断改进演化的，所以本文先分析YOLO v1版本。 输入一张图片，要求输出其中所包含的对象，以及每个对象的位置（包含该对象的矩形框）。 对象识别和定位，可以看成两个任务：找到图片中某个存在对象的区域，然后识别出该区域中具体是哪个对象。对象识别这件事（一张图片仅包含一个对象，且基本
【优化预测】粒子群算法优化BP神经网络预测温度matlab源码
m0_60703264的博客
09-13 5136
一、粒子群算法及RBF简介 1 粒子群算法简介1.1 引言 自然界中的鸟群和鱼群的群体行为一直是科学家的研究兴趣所在。生物学家Craig Reynolds在1987年提出了一个非常有影响的鸟群聚集模型，在他的仿真中，每一个个体都遵循：避免与邻域个体相撞：匹配邻域个体的速度；飞向鸟群中心，且整个群体飞向目标。仿真中仅利用上面三条简单的规则，就可以非常接近地模拟出鸟群飞行的现象。1990年， 生物学家Frank Heppner也提出了鸟类模型， 它的不同之处在于：鸟类被吸引飞到栖息地。在仿真中，一开始每一只鸟
神经网络算法
qq_49327785的博客
03-13 2155
BP神经网络不仅可用于多层前馈神经网络，还可用于其他类型的神经网络，例如训练递归神经网络。但通常所说的BP网络，一般是用BP算法训练的多层前馈神经网络。给定训练集，即输入个属性描述，输入维实值向量。在个输入神经元，个输出神经元，个隐层神经元的多层前馈神经网络结构中，一些参数的设置如下。
基于帝企鹅算法优化BP神经网络实现数据预测研究附Matlab代码
j_jinger的博客
06-22 1216
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）作为一种广泛应用的前馈神经网络，在数据预测领域展现出强大的能力。然而，传统的BP神经网络在训练过程中容易陷入局部最优，且收敛速度较慢，影响了其预测精度和效率。帝企鹅算法（Emperor Penguin Optimizer, EPO）是一种新兴的仿生优化算法，模拟了帝企鹅在极寒环境下独特的觅食行为。
【预测模型】基于人工鱼群算法优化BP神经网络实现数据预测matlab源码
m0_60703264的博客
09-19 1636
1 算法介绍 1.1 BP神经网络 1、 反向传播算法应用领域 反向传播算法应用较为广泛，从字面意思理解，与前向传播相互对应。在简单的神经网络中，反向传播算法，可以理解为最优化损失函数过程，求解每个参与运算的参数的梯度的方法。在前馈神经网络中，反向传播从求解损失函数偏导过程中，步步向前求解每一层的参数梯度。在卷积神经网络中，反向传播可以求解全连接层的参数梯度。在循环神经网络中，反向传播算法可以求解每一个时刻t或者状态t的参数梯度（在RNN\LSTM\GRU中，反向传播更多是BPTT）。笔者如今对..
图神经网络入门-01基础
Yuetian_w的博客
12-16 1620
图神经网络-01基础-图与图学习 文章目录图神经网络-01基础-图与图学习图是什么图的定义图的基本表示方法e.g图的存储图的类型和性质图算法1. 寻路和图搜索算法1). 搜索算法2). 寻路算法a. 最短路径b. 单源最短路径c. 所有配对最短路径d. 最小权重生成树2. 社群检测3. 分层聚类图机器学习链接预测（Link prediction）相似度分数性能指标(Performance metrics)节点标记预测（Node labeling）图神经网络什么是图神经网络图卷积网络（Graph Convol
MATLAB神经网络和优化算法：16 SOM神经网络数据分类柴油机故障诊断.zip
05-26
例如，如果某个区域的神经元聚集了大量表示相同故障的样本，那么这个区域就可能代表该故障模式。 步骤五：故障诊断与决策 根据SOM网络的输出，可以为新的柴油机运行状态进行故障诊断。如果新样本映射到的区域与已知...
MATLAB神经网络和优化算法：5 kohonen网络聚类算法网络入侵聚类.zip
05-26
本资料包“MATLAB神经网络和优化算法：5 kohonen网络聚类算法网络入侵聚类.zip”着重探讨了Kohonen自组织映射（SOM）网络在网络安全中的应用，特别是用于网络入侵的聚类分析。以下将详细阐述Kohonen网络的基本概念、...
MATLAB智能算法案例分析源码-广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类.zip
10-14
在本资源中，我们主要探讨的是使用MATLAB实现的智能算法，特别是针对广义神经网络在聚类问题上的应用，具体场景是网络入侵检测。聚类算法是数据分析领域的重要工具，它能帮助我们无监督地识别数据中的模式和群体结构...
01_树的 dfs 序
2403_88695928的博客
12-31 1148
本文介绍了算法竞赛中树的DFS序（dfn序）这一重要概念。文章首先讲解了基于先序遍历的dfn序定义及其代码实现，通过深度优先遍历为树节点编号。随后阐述了dfn序的三个关键性质：子树dfn序的连续性、祖先节点编号小于子孙节点、子树编号区间计算公式。文章重点展示了dfn序的两个应用：高效判断节点是否在子树中（时间复杂度从O(nq)优化到O(n+q)），以及将树上问题转化为序列问题以便使用线段树等数据结构处理。最后提供了两道模板题（DFS序1和DFS序2）的完整代码实现，演示了如何利用树状数组和线段树来维护dfn
【算法基础篇】（四十）数论之算术基本定理深度剖析：从唯一分解到阶乘分解
2301_79248256的博客
12-30 1165
本文围绕算术基本定理展开，详解其 “大于 1 的自然数可唯一分解为质数乘积” 的核心内涵及在算法竞赛中的应用。先介绍质因数分解的试除法实现与优化技巧，包括枚举范围优化、溢出防护，以及结合线性筛的高效分解方法；再聚焦阶乘分解这一高频考点，拆解核心公式与两种解法（试除法累加、线性筛 + 公式），并通过洛谷经典例题演示实战；最后延伸讲解约数个数、约数和、gcd/lcm 等衍生应用，搭配避坑指南，助力快速掌握数论基础核心技能。
基于扩展的增量流形学习算法IMM-ISOMAP的方案
aini_lovee的博客
12-30 365
基于 扩展的增量流形学习算法IMM-ISOMAP 的方案，结合 动态邻域更新 和 切空间扩展 策略，解决传统ISOMAP在增量数据和多流形场景下的局限性
csp信奥赛C++标准模板库STL案例应用25
王老师青少年编程
12-30 781
csp信奥赛C++标准模板库STL案例应用25
leetcode力扣——135.分发糖果
最新发布
Xiaoyuan_he的博客
01-04 604
从左向右看： 1，1，2，3，4，1，1，1，2，1。从右向左看： 2，1，1，1，2，1，2，1，2，1。从左向右看： 1，1，2，3，4，1，1，1，2，1。从右向左看： 2，1，1，1，2，1，2，1，2，1。小朋友的分数：2，1，3，4，5，2，2，1，3，0。得到的糖果数：2，1，2，3，4，1，2，1，2，1。小朋友的分数：2，1，3，4，5，2，2，1，3，0。小朋友的分数：2，1，3，4，5，2，2，1，3，0。得到的糖果数：2，1，2，3，4，1，2，1，2，1。
ShaderJoy —— 《对称镜面下的绞肉机》【算法悬疑短文】【Python】
ShaderJoy 的兴趣技术杂货铺
01-04 613
本故事根据真实事件改编
基于C#实现的神经网络与遗传算法解析
本资源标题为《C#神经网络和遗传算法》，主要围绕使用C#语言实现神经网络和遗传算法两大人工智能领域的核心技术展开，内容涵盖理论讲解与实际代码实现。通过本资源的学习，开发者可以深入了解如何利用C#这一面向对象...
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