神经网络猜想

最新推荐文章于 2022-10-22 12:23:27 发布
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分类专栏： pytorch知识宝典
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/97795125
本文探讨了两种神经网络训练策略：一是针对难以训练的样本加强训练以期提升效果，二是将负样本权重设为0，以此简化模型，降低精度进行训练与预测。然而，实际应用中并未观察到预期的性能改善。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

1.把难以训练的样本加强训练，没看到效果改善

2.把负样本权重变成0，分类和回归，这样就可以降低精度训练与预测。

神经网络进化能力分析,神经网络进化能力指标
Supermen333的博客
08-23 445
转存失败重新上传取消。
人工神经网络理论及应用,人工智能神经网络论文
xilao138的博客
09-03 1770
神经网络的是我的毕业论文的一部分4．人工神经网络人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。人工神经网络就是模拟人思维的第
关于神经网络的一点猜想
大指挥官
04-12 885
现阶段，工程应用方方面面都出现了神经网络，小弟现在也正在学习神经网络，有一点猜想。         当前的神经网络大多都是调整自身的权值，从而进行学习。在某一种神经网络的结构之下，通过改进算法，提高收敛速度，或者加深层数，提高性能。在网络的学习过程中，网络自己只是调整它的权值，这个阶段类似的是人类的学习过程。不同结构的网络，可以看成是不同等级的生物。比如单隐含层的BP网，是比较低级的生物；隐含导
1,面试分析题
huhuahua6的专栏
08-14 547
//2 面试题 @autoreleasepool { Person *per1 = [[Person alloc] init]; NSString *per = [[NSString alloc]init]; [per retain]; [per retain]; per = @"aa"; pe
算法题目
zhongteng的专栏
04-11 441
1. 写一个程序, 要求功能：求出用1，2，5这三个数不同个数组合的和为100的组合个数。如：100个1是一个组合，5个1加19个5是一个组合。。。。 请用C++语言写2. n个数，判断其中是否有相同的数3. 动态规划：求矩阵链乘和最长公共子序列4. 非递归后序遍历：第一次访问节点时将其入栈，并将其标志设置为0，第二次访问节点时将其标志设置为1，第三次访问该几点时将其出栈5. 找出
紫书——3n+1的问题
iuk11的博客
05-17 395
对于任何大于1的自然数n，如果n为奇数，n变为3n+1，如果为偶数，变为n/2，变化若干次，最后一定能得到1。请问变化了几次。n<=10^9. int count=0; int n; cin>>n; while(n!=1){ if(n%2==0){ n/=2; }else{ n=3*n+1; } count++; } cou
神经网络计算相似度,神经网络对比
jiefu6666的博客
10-22 900
宇宙的诞生一直是困扰大家一个谜题，人类对宇宙的探索还要追溯到远古时期，当时人类科技有限，还无法进入宇宙中，看一眼宇宙真实模样，所以大家联想到宇宙是神仙居住的地方，进入现代社会后，生产力进步创造出很多天文望远镜和航空飞机，揭开了关于宇宙秘密，这时候大家才初步认识宇宙，不过有很多谜题等待人类揭开，对于古代人来说，现代人起码看到宇宙的模样在探索宇宙的过程中，科学家逐渐意识到了问题的严重性，甚至有很多事情都颠覆了人类对宇宙认知，一度影响人类探索，甚至不得不停止对宇宙的探索，曾经有一位天文学家。
神经网络 深度神经网络,神经网络进化过程图
aifamao2的博客
08-22 798
到2050年，神经科学将迈入第二轮重大进展，在感情、观念了解层面发生颠覆性创新成效，开发设计出一个多限度、融合、验证的人的大脑实体模型基础理论，类脑智能进到全新升级，并将促进人的大脑的超生命的进化，神经科学和类脑智能学科融为一体，人类社会发展全方位进到强人工智能时期。混沌理论是指描述具有混沌行为的非线性动力学系统的基本理论、概念、方法，它把动力学系统的复杂行为理解为其自身与其在同外界进行物质、能量和信息交换过程中内在的有结构的行为，而不是外来的和偶然的行为，混沌状态是一种定态。
计算机算法设计与分析(第三版)课后习题答案详解
02-28
计算机算法设计与分析(第三版)课后习题答案详解
算法设计与分析课后习题
10-12
相当赞，大家快来下吧，很好的，全面的介绍了算法课后习题
哈工大软件学院算法分析与设计考试资料
07-10
哈工大软院07级 考试复习时 搜集的往届的考试复习题~~ 希望对软院的学弟学妹们有所帮助~~
算法题集
分享包括但不限于计算机基础知识、数据结构与算法、Golang技术栈。年与时驰，意与日去，遂成枯落，多不接世，悲守穷庐，将复何及！
11-03 2385
算法水题： OpenJ_Bailian - 2810 完美立方 OpenJ_Bailian - 2700 字符替换 OpenJ_Bailian - 2796 数字求和 OpenJ_Bailian - 2676 整数的个数 OpenJ_Bailian - 2886 能被3除尽的数之和 OpenJ_Bailian - 3659 判断是否为C语言的合法标识符 OpenJ_Bailian -...
Basic-时间复杂度和空间复杂度
weixin_33963594的博客
05-15 153
算法分析 同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。 1、时间复杂度（1）时间频度一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花...
简单算法题
HuoDaLao的博客
11-28 1181
题目描述： 输入两个数A,B，输出A+B的值。输入： 第一行是数据的组数N，从第二行开始是N组由两个整数（a和b）构成的数据，a和b之间用空格隔开，每组输入单独占一行输出： 每组的两个整数（a和b）求和并输出，每组的求和结果独占一行样例输入 2 1 2 10 20 样例输出 3 30 package lq.ithyl.basis;import java.util.Scanner;
算法
xulelehappy的专栏
04-10 827
算法 科技名词定义 中文名称：算法 英文名称：algorithm 定义：模型分析的一组可行的、确定的和有穷的规则。 应用学科：地理学（一级学科）；数量地理学（二级学科） 以上内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布 求助编辑百科名片    算法 算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤。或者看成按照要求设计好的
相位编码振荡神经网络
最新发布
03-23
<think>嗯，用户想了解相位编码振荡神经网络的概念、实现和应用。首先，我需要确认自己对这几个关键词的理解是否正确。相位编码应该是指利用信号的相位来编码信息，这在通信和信号处理中常见。振荡神经网络可能指的是具有周期性活动的神经网络，比如使用振荡器或周期性激活函数的网络。结合起来，相位编码振荡神经网络可能是指通过相位信息来处理和传递信号的振荡型神经网络。 接下来要查相关资料。根据用户提供的引用，引用[1]提到了前馈、递归和混合型脉冲神经网络，但未直接涉及相位编码或振荡神经网络。引用[4]提到脉冲神经网络的应用领域和网络系统的监控，可能与时间编码有关，但相位编码可能不同。可能需要结合其他知识。 相位编码在神经网络中的应用可能类似于脉冲神经网络中的时间编码，利用脉冲的时间或相位来传递信息。振荡神经网络通常具有周期性活动，比如中央模式发生器（CPG）用于机器人控制，或者脑电波中的节律活动。相位编码可能用于调整不同神经元之间的同步，例如通过相位同步实现信息整合或分割。 实现方面，可能需要设计具有振荡特性的神经元模型，如Hodgkin-Huxley模型或者更简化的振荡器模型，再结合相位编码机制。应用可能包括模式识别、机器人控制、脑机接口等，尤其是需要处理时序信号或协调周期性运动的场景。 需要验证这些猜想是否正确。例如，相位编码振荡神经网络是否在类脑计算或神经形态工程中有应用？是否用于处理动态时间信息，如语音识别或运动控制？实现时可能需要考虑如何将相位信息转化为权重更新或神经元激活的机制。 可能还需要考虑生物学上的灵感，比如大脑中的振荡现象，如Gamma振荡，可能与注意或记忆有关。将这种生物机制应用到人工神经网络中，可能提升处理时序数据的能力。 应用方面，引用[2]提到机械臂控制中使用PID和IMU，可能相位编码振荡网络可用于更复杂的运动协调。引用[3]提到线性回归作为神经网络起点，但这里需要更高级的模型。 总结：相位编码振荡神经网络可能结合了相位信息编码和振荡动力学，用于处理时序信号、协调运动或模式识别。实现时需设计相应的神经元模型和学习算法，应用可能涉及机器人、信号处理等领域。</think>### 相位编码振荡神经网络的概念、实现与应用 #### 1. **概念解析** 相位编码振荡神经网络（Phase-Encoded Oscillatory Neural Network）是一种结合**相位编码机制**与**振荡动力学**的神经网络模型。其核心特点包括： - **相位编码**：利用信号的相位（如周期性波形的偏移角度）表示信息。例如，神经元之间的同步或异步振荡相位可编码不同特征（如时间序列的分段或模式匹配）[^4]。 - **振荡特性**：神经元或网络层具有周期性活动，类似于生物神经系统的节律（如脑电波中的Gamma振荡），能够通过相位同步实现信息整合[^1]。 #### 2. **实现方法** 实现此类网络需解决以下关键问题： - **振荡神经元设计**： $$ \tau \frac{dx_i}{dt} = -x_i + \sum_j w_{ij} \sin(\theta_j - \theta_i) + I_{ext} $$ 其中$\theta_i$为神经元$i$的相位，$w_{ij}$为连接权重，$I_{ext}$为外部输入。此类模型常用于描述相位同步行为[^1]。 - **学习规则**： 通过调整相位差或权重实现学习，例如基于脉冲时间依赖可塑性（STDP）的相位敏感规则。 - **硬件实现**： 在神经形态芯片（如Loihi）中，可通过模拟振荡电路和相位检测模块实现低功耗实时处理[^2]。 #### 3. **典型应用** - **时序信号处理**： 用于语音识别或脑电信号分析，通过相位同步捕捉时间相关性。 - **机器人运动控制**： 结合中央模式发生器（CPG），生成多关节协调的节律运动（如步行机器人步态）[^2]。 - **类脑计算**： 模拟大脑皮层振荡网络，研究注意力机制或记忆形成。 #### 示例代码（相位同步模型） ```python import numpy as np def phase_oscillator_model(theta, w, I_ext, dt=0.01): dtheta = -np.sin(theta) + np.dot(w, np.sin(theta[:, None] - theta)) + I_ext return theta + dt * dtheta # 初始化参数 n_neurons = 3 theta = np.random.rand(n_neurons) * 2 * np.pi w = np.array([[0, 1, -1], [1, 0, 0.5], [-1, 0.5, 0]]) # 连接权重 I_ext = 0.1 * np.sin(np.linspace(0, 2*np.pi, n_neurons)) # 迭代更新相位 for _ in range(1000): theta = phase_oscillator_model(theta, w, I_ext) ``` #### 4. **挑战与前景** - **挑战**：相位编码对噪声敏感，需设计鲁棒的学习算法；硬件实现需解决时序精度问题。 - **前景**：在神经形态计算、实时机器人控制及脑机接口中潜力显著，尤其是需要低功耗与高时间分辨率的场景。 ---
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