<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[super339的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; super339]]></copyright><item><title><![CDATA[简述神经网络的基本思想,简述什么是神经网络]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127460561</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127460561</guid><author>super339</author><pubDate>Sat, 22 Oct 2022 12:56:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小好文案。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络建模的适用范围,神经网络建模介绍文案]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127460543</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127460543</guid><author>super339</author><pubDate>Sat, 22 Oct 2022 12:54:02 +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[神经网络的起源和发展,人工神经网络发展历史]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127460534</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127460534</guid><author>super339</author><pubDate>Sat, 22 Oct 2022 12:52:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的见解。目前使用得最广泛的是T.Koholen的定义，即"神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。"如果我们将人脑神经信息活动的特点与现行冯·诺依曼计算机的工作方式进行比较，就可以看出人脑具有以下鲜明特征：1. 巨量并行性。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络发展史详解pdf,神经网络发展史详解图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127460497</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127460497</guid><author>super339</author><pubDate>Sat, 22 Oct 2022 12:49:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的见解。目前使用得最广泛的是T.Koholen的定义，即"神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。"如果我们将人脑神经信息活动的特点与现行冯·诺依曼计算机的工作方式进行比较，就可以看出人脑具有以下鲜明特征：1. 巨量并行性。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[反向传播算法带动了业界使用两层神经网络研究的热潮]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127460486</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127460486</guid><author>super339</author><pubDate>Sat, 22 Oct 2022 12:48:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[反向传播算法适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。反向传播算法网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。反向传播算法主要由两个环节(激励传播、权重更新)反复循环迭代，直到网络的对输入的响应达到预定的目标范围为止。反向传播算法的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[bp神经网络数据预测实例,bp神经网络实例分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406270</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406270</guid><author>super339</author><pubDate>Wed, 19 Oct 2022 13:39:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小好文案。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[人工神经网络的应用价值,人工智能神经网络应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406252</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406252</guid><author>super339</author><pubDate>Wed, 19 Oct 2022 13:38:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[农产品标准化生产：通过自主研发或与第三方合作导入，为农作物品类逐步建立起“气候，土壤，农事，生理”四位一体的农业生产与评估模型，将农业生产从以人为中心的传统模式，变革为以数据为中心的现代模式，通过数据驱动农业生产标准化的真正落地，进而实现农产品定制化生产。因此，作为人脑功能的思维能力，是通过社会的教育和训练，通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。电脑对人脑的功能的模拟，表明了意识并不是神秘的不可捉摸的东西，不是游离于肉体内外脱离人脑的灵魂，也不是人脑分泌出来的特殊物质形态，而是人脑的机能属性。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络模型的训练过程,神经网络训练模型描述]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406219</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406219</guid><author>super339</author><pubDate>Wed, 19 Oct 2022 13:36:47 +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[图神经网络和神经网络,神经网络基础书籍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406197</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406197</guid><author>super339</author><pubDate>Wed, 19 Oct 2022 13:35:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[接下来就要进行仿真预测了t_1=sim(net,p)，net就是你建立的那个网络，p是输入数据，由于网络的权值已经确定了，我们这时候就不需要知道t的值了，也就是说不需要知道他是苹果还是橘子了，而t_1就是网络预测的数据，它可能是1或者是2，也有可能是1.3，2.2之类的数（绝大部分都是这种数），那么你就看这个数十接近1还是2了，如果是1.5，我们就认为他是苹果和橘子的杂交，呵呵，开玩笑的，遇到x=2.5，我一般都是舍弃的，表示未知。本人是一名大学生，在我的大学期间。我辅修了人工智能这门课。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度神经网络 英语,深度神经网络英文]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406185</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406185</guid><author>super339</author><pubDate>Wed, 19 Oct 2022 13:34:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[深度学习 deep learning深度学习定义：欣顿（Hinton）等提出的一种研究信息的最佳表示及其获取方法的技术，在神经网络或信念网络的情况下是对基于深层结构或网络表示的输入输出间映射进行机器学习的过程好文案。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matlab中的神经网络怎么用,matlab神经网络训练方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406162</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406162</guid><author>super339</author><pubDate>Wed, 19 Oct 2022 13:33:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[这是一个来自nnetinfo的例子,在matlab2012b运行后的确可以,因为百度知道的文本宽度不够,注释挤到第二行了,有些乱,楼主注意区分哪些是代码哪些是注释,x1 = [-3,-2.7,-2.4,-2.1,-1.8,-1.5,-1.2,-0.9,-0.6,-0.3,0,0.3,0.6,0.9,1.2,1.5,1.8];]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[卷积神经网络 图像处理,卷积神经网络图像增强]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406144</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406144</guid><author>super339</author><pubDate>Wed, 19 Oct 2022 13:32:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[卷积神经网络就是将图像处理中的二维离散卷积运算和人工神经网络相结合文案狗。这种卷积运算可以用于自动提取特征，而卷积神经网络也主要应用于二维图像的识别。“深”的问题是一个不确定的概念，多少算深？有人认为除了输入层和输出层以外只包含一个隐层的神经网络就是浅层的，多个隐层的就是深层的。按照这样的说法，一个卷积神经网络如果包含一个输入层，一个卷积层，一个输出层，那它就是浅层的。但一般不这样用，何以然啊？使用卷积神经网络不断地去提取特征，特征越抽象，越有利于识别（分类）。那我就一定要将卷积神经网络设计成深层的啊。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ps2021神经ai滤镜无法使用,ps2021神经滤镜出现错误]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406122</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406122</guid><author>super339</author><pubDate>Wed, 19 Oct 2022 13:30:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[这个功能说白了就是你做的PS文档可以在线和别人进行交流，别人可以审阅你的PS文档，你也可以审阅别人的PS文档，审阅评价都是通过注释面板实现的，但是这个功能需要安装Creative Cloud且需要登陆才能使用，如果你是首次使用PS2022，则可以免费试用7天，在这七天内你可以体会一下共享以供注释的功能。具体的你可以看下面的操作演示。Ps2021版本新增了Ai神经元滤镜，它不是与软件一起安装的，只能在线调用，破解版的ps刚发布不久是可以使用的，后来就不能使用了，目前为止没有好的办法，建议购买正版软件。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络控制系统的应用,神经网络控制基本原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406103</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406103</guid><author>super339</author><pubDate>Wed, 19 Oct 2022 13:29:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中，它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。而且神经网络控制可以同时控制多个变频器，所以应用在多个变频器级联控制中比较合适。神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中，它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。而且神经网络控制可以同时控制多个变频器，所以应用在多个变频器级联控制中比较合适。神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何设计神经网络结构,神经网络特征可视化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406086</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127406086</guid><author>super339</author><pubDate>Wed, 19 Oct 2022 13:28:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[中间层至输出层的连接权vjt，j=1，2，...，p，t=1，2，...，p；输出层各单元的输出阈值γj，j=1，2，...，p；基坑降水工程的环境效应与评价方法bj=f（sj） j=1，2，...，p （4.5）（5）利用中间层的输出bj、连接权vjt和阈值γt计算输出层各单元的输出Lt，然后通过传递函数计算输出层各单元的响应Ct。基坑降水工程的环境效应与评价方法Ct=f（Lt） t=1，2，...，q （4.7）（6）利用网络目标向量 ，网络的实际输出Ct，计算输出层的各单元一般化误差。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络训练结果不稳定,神经网络为什么要训练]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127365744</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127365744</guid><author>super339</author><pubDate>Mon, 17 Oct 2022 16:07:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里：PS = name: 'mapminmax' xrows: 6 xmax: [6x1 double] xmin: [6x1 double] xrange: [6x1 double] yrows: 6 ymax: 1 ymin: 0 yrange: 1 no_change: 0 gain: [6x1 double] xoffset: [6x1 double](2) [Y,PS] = mapminmax(X,FP) ——将YMIN和YMAX组成的结构体FP作为映射参数(和.)对进行标准化处理。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[常见的卷积神经网络模型,基于深度卷积神经网络]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127365713</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127365713</guid><author>super339</author><pubDate>Mon, 17 Oct 2022 16:06:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[CCD深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络输入图片大小,大脑神经网络图片]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127365676</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127365676</guid><author>super339</author><pubDate>Mon, 17 Oct 2022 16:05:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[中间层至输出层的连接权vjt，j=1，2，...，p，t=1，2，...，p；参数k=1，2，...，m。基坑降水工程的环境效应与评价方法bj=f（sj） j=1，2，...，p （4.5）（5）利用中间层的输出bj、连接权vjt和阈值γt计算输出层各单元的输出Lt，然后通过传递函数计算输出层各单元的响应Ct。如果说预测，也就一个关键，要将Cell的h和C弄出来，作为当前状态（也就是所谓“记忆”）作为init参数输入，这样，携带了当前记忆状态的网络，预测得到的就是下一个输入了，所谓的recurrent了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络模型制作教程,怎么建立神经网络模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127365630</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127365630</guid><author>super339</author><pubDate>Mon, 17 Oct 2022 16:03:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[人工神经网络有很多种，我只会最常用的BP神经网络。不同的网络有不同的结构和不同的学习算法。简单点说，人工神经网络就是一个函数。只是这个函数有别于一般的函数。它比普通的函数多了一个学习的过程。在学习的过程中，它根据正确结果不停地校正自己的网络结构，最后达到一个满意的精度。这时，它才开始真正的工作阶段。学习人工神经网络最好先安装MathWords公司出的MatLab软件。利用该软件，你可以在一周之内就学会建立你自己的人工神经网络解题模型。如果你想自己编程实现人工神经网络，那就需要找一本有关的书籍，专门看神经网络]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[配电站智能巡检机器人,电力智能巡检机器人]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127365603</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/super339/article/details/127365603</guid><author>super339</author><pubDate>Mon, 17 Oct 2022 16:02:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[尤为是高清监控的普及，整个安防监控领域的数据量都在爆炸式增加，依靠人工来分析和处理这些信息变得愈来愈困难，利用以计算机视觉为核心的安防技术领域具备海量的数据源以及丰富的数据层次，同时安防业务的本质诉求与AI的技术逻辑高度一致，从能够从事前的预防应用到过后的追查。人工智能技术使电力系统真正实现决策智能和管理智能。目前，工业无人机的主要应用领域包括：电力巡检、应急救援、航空摄影、水利应用、农药喷洒、航空测绘、国土资源、旅游业、管线巡查、医疗业、海事监察、农业林业、物流运输、交通管制、气象监测、反恐防暴等。]]></description><category></category></item></channel></rss>