ttrr27的博客

Hi，大家好，我是半亩花海。本实验基于汽车销量时序数据，使用LSTM网络（长短期记忆网络）构建时间序列预测模型。通过数据预处理、模型训练与评估等完整流程，验证LSTM在短期时序预测中的有效性。

Hi，大家好，我是半亩花海。图神经网络（GNNs）已经成为处理图数据的重要工具，能够有效捕捉节点之间的依赖关系。在图神经网络中，图注意力网络（Graph Attention Network, GAT）作为一种基于注意力机制的图网络模型，通过引入节点间的注意力权重来动态地加权节点的邻接特征，取得了较好的表现。本实验的目的是通过实现GAT网络中的核心层——GATLayer，并利用多头注意力机制来优化节点特征的表示。最终实现了一个具有多头注意力机制的图卷积层，并通过构建一个简单的图来验证该层的有效性。

Hi，大家好，我是半亩花海。图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）是一种处理图结构数据的深度学习模型。它通过聚合邻居节点的信息来更新每个节点的特征表示，广泛应用于社交网络分析、推荐系统和生物信息学等领域。本实验通过实现一个简单的 GCN 层，展示了其核心思想，并通过具体代码示例说明了 GCN 层的工作原理。

Hi，大家好，我是半亩花海。本文介绍了图神经网络（GNN）中的一种重要算法——GraphSAGE，其通过采样邻居节点和聚合信息，能够高效地处理大规模图数据，并通过一个完整的代码示例（包括数据预处理、模型定义、训练过程、验证与测试以及结果可视化）展示了如何在 Cora 数据集上实现节点分类任务。

Hi，大家好，我是半亩花海。本文主要将卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）这两个深度学习主力军进行对比。我们知道，从应用方面上来看，CNN 用于图像识别较多，而 RNN 用于语言处理较多。CNN 如同眼睛一样，正是目前机器用来识别对象的图像处理器。相应地，RNN 犹如耳朵和嘴巴，用于解析语言模式的数学引擎。

Hi，大家好，我是半亩花海。 本项目从点云数据的分析出发，利用Paddle框架和PointNet网络，实现从数据集构建、模型组网到训练、预测全流程开发，实现对飞机零件的点云数据的三维点云分割任务。

Hi，大家好，我是半亩花海。本文主要介绍神经网络中必要的激活函数的定义、分类、作用以及常见的激活函数的功能。

Hi，大家好，我是半亩花海。在现代农业和环境监测中，了解土壤湿度的变化对于作物生长和水资源管理至关重要。通过深度学习技术，特别是卷积神经网络，我们可以利用过去的土壤湿度数据来预测未来的湿度趋势。本文将使用 PaddlePaddle 作为深度学习框架，通过数据分析、可视化、数据预处理、模型组网、模型训练和模型预测，基于卷积神经网络（CNN）模型来来处理时间序列数据，完成 10cm 土壤湿度的预测，从而实现一个简单的回归模型。

Hi，大家好，我是半亩花海。本文主要源自《第二届全国技能大赛智能制造工程技术项目比赛试题（样题） 模块 E 工业大数据与人工智能应用》，基于给出的已知轴承状态的振动信号样本，对数据进行分析，建立轴承故障诊断模型，对未知状态的振动信号样本进行预测，判断该样本属于哪种状态。