神经网络

最新推荐文章于 2025-04-19 17:05:47 发布
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PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络
盼小辉丶的博客
06-13 7万+
PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库，具有灵活性和可扩展性，可以轻松自定义模型。在本节中，我们将使用 PyTorch 库构建神经网络，利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重，并利用 Sequential 类简化网络构建过程，最后还介绍了如何使用 save、load 方法保存和加载模型，以节省模型训练时间。
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
盼小辉丶的博客
05-28 8万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
BP神经网络
hcxddd的博客
07-27 1万+
理论加代码
Keras深度学习实战（2）——使用Keras构建神经网络
盼小辉丶的博客
04-20 8万+
Keras 是用 Python 编写的高级神经网络 API，它的核心思想在于实现快速实验，该库提供了很多实用工具，可以简化构建复杂神经网络的过程。在本节中，我们将使用 Keras 库构建神经网络，感受 Keras 快速模型构建的特性。.........
神经网络学习
Daybreak's blog
07-17 3723
神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点，目前已广泛应用于多个领域。...
卷积神经网络
WaitFoF
05-18 4880
1. 引言 1962 年，加拿大神经科学家Hubel 和 Wiesel通过研究猫的视觉神经，首次提出神经元感受野这一概念。 20 世纪 80年代，日本科学家 Kunihiko Fukushima在论文中介绍了神经认知网络模型，该模型可以看作是卷积神经网络的初期结构。 20 世纪 90 年代，Yann LeCun 等人提出 LeNet 模型，并成功应用于美国的邮政系统，用来识别手写邮政编码，首次实现了卷积神经网络的商业应用。 2012 年，Geoffrey E. Hinton 等人提出 AlexNet，该模
卷积神经网络如何提取特征
IT__learning的博客
07-25 3万+
图像在计算机中的存储 图像其实就是一个像素值组成的矩阵。 1、黑白或灰度图像如何存储在计算机中 在这里，我们已经采取了黑白图像，也被称为一个灰度图像。 这是数字8的图像。现在，如果我们进一步放大并且仔细观察，你会发现图像变得失真，并且你会在该图像上看到一些小方框。 这些小方框叫做 Pixels。我们经常使用的图像维度是X x Y。这实际上是什么意思？ 这意味着图像的尺寸就是图像的高度（x）和宽度（y）上的像素数。 在这种情况下，高度为24像素，宽度为16像素。因此，此图像的尺寸将为24 x 16。尽
卷积神经网络（CNN）详解
最新发布
zdx2585503940的博客
04-19 6185
卷积神经网络是多层感知机 (MLP)的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来，视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，称之为感受野。CNN由纽约大学的Yann Lecun（杨立昆）于1998年提出(LeNet-5)，其本质是一个多层感知机，成功的原因在于其所采用的局部连接和权值共享的方式：一方面减少了权值的数量使得网络易于优化；另一方面降低了模型的复杂度、减小了过拟合 的风险。当网络的输入为图像时，这些优点将表现地更加明显。2006年，
神经网络——Python实现BP神经网络算法（理论+例子+程序）
Linyun2tt的博客
11-27 9万+
一、基于BP算法的多层感知器模型 采用BP算法的多层感知器是至今为止应用最广泛的神经网络，在多层感知器的应用中，以图3-15所示的单隐层网络的应用最为普遍。一般习惯将单隐层前馈网称为三层感知器，所谓三层包括了输入层、隐层和输出层。 算法最终结果采用梯度下降法，具体详细过程此处就省略了！ 二、BP算法的程序实现流程 三、标准BP算法的改进——增加动量项 标准BP算法在调整权值时，只按t时刻误差的梯度降方向调整，而没有考虑t时刻以前的梯度方向，从而常使训练过程发生振荡，收敛缓慢。为了提
BP神经网络的人脸识别matlab代码
06-16
BP神经网络，全称为Backpropagation Neural Network，是一种在机器学习领域广泛应用的多层前馈神经网络。这种网络通过反向传播算法进行训练，能够学习输入与输出之间的复杂非线性关系。在本项目中，BP神经网络被用于...
图神经网络实战（1）——图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)基础
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本节全面介绍了图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) ，包括其在数据分析和机器学习中的重要性。首先探讨了图作为数据表示的相关概念及其在各个领域的广泛应用；然后深入探讨图学习的重要性，包括不同的应用和技术。最后，重点介绍了 GNN 架构，并对比了它与其他方法之间的原理和性能差异。
图神经网络实战（6）——使用PyTorch构建图神经网络
盼小辉丶的博客
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图数据集通常比简单的连接集合更加丰富，因为节点和边可以具有表示分数、颜色、单词等特征。包含这些额外信息在输入数据中对于生成最佳嵌入至关重要。在本节中，我们将使用 Cora 和 Facebook Page-Page 数据集，首先将它们视为表格数据集，观察香草神经网络在节点特征上的表现如何。然后，尝试在神经网络中加入拓扑信息，实现图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 架构：一个同时考虑节点特征和边的简单模型。最后，我们将比较两种架构的性能。
空间数据聚类 DBSCAN
宁静致远
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# 地理空间数据聚类 %matplotlib inline import numpy as np,pandas as pd,matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import DBSCAN from geopy.distance import great_circle from shapely.geometry import MultiPo
geopandas 的使用以及相关问题
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geopandas 的使用以及相关问题Geoff BoeingMichelle Fullwood%matplotlib inline import pandas as pd import geopandas as gpd from geopandas import GeoDataFrame, read_file from geopandas.tools import sjoin from shap
短文本相似度度量
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短文本语义相似度度量基于深度学习的短文的语义相似度计算依存句法分析依存句法分析是一种常用的句子结构的表达方式。在依存句法中，句子的结构是以其谓语为中心，词语之间的相互依存而构成的树形结构。依存句法分析可以获得词语间的修饰关系，有助于分析句子的结构及其所报含的信息。 常用的依存句法分析模型可以分为两个大类 基于图模型，比较常见的实现是哈工大的LTP以及MTPParser 基于转移模型，具有线性时间复
双色球 python
宁静致远
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### 对双色球数据探索 **数据准备：** 爬取双色球的数据# -*- coding: utf-8 -*- import os import os.path import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") #开奖日期中的字符需要引入 import urllib2 from bs4 import BeautifulSoup# 创建/打
Python 空间数据处理
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Geopy测试GeoCodeing:得出具体的地址from geopy.geocoders import Nominatim geolocator = Nominatim() location = geolocator.geocode("中国人民大学") print(location.address)中国人民大学, 人民大学北路, 稻香园南社区, 海淀区, 北京市, 100872, 中国 经纬度信息
机器学习之极大似然估计
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极大似然估计基本思想极大似然估计是在总体类型已知的条件下使用的一种参数估计方法。 首先是德国数学家高斯在1821年提出的，然而这个方法常归功于英国统计学家费歇。 极大似然法的基本思想通过一个例子说明： 一个猎人和一个二逼外出打猎，一只野兔从前方窜过，一声枪响，野兔应声倒下。如果要你推测，是谁打中的？你会如何想？ 选择一个参数使得实验结果有最大的概率 （1）若总体X属离散
MATLAB神经网络人脸识别代码与图像实例
本知识点将围绕“人脸识别代码实例下载”这一主题，详细解释神经网络在人脸识别中的应用以及如何利用MATLAB这一工具来实现人脸识别。 ### 知识点一：人脸识别技术概述 人脸识别技术是指通过计算机视觉技术，使用...
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