我們都知道訓練神經網絡基于一種稱為反向傳播的著名技術。在神經網絡的訓練中，我們首先進行前向傳播，計算輸入信號和相應權重的點積，接著應用激活函數，激活函數在將輸入信號轉換為輸出信號的過程中引入了非線性
2018-07-23 08:37:21
7307 為了訓練出高效可用的深層神經網絡模型，在訓練時必須要避免過擬合的現象。過擬合現象的優化方法通常有三種。
2020-12-02 14:17:242322 
神經網絡模型是一種機器學習模型，可以用于解決各種問題，尤其是在自然語言處理領域中，應用十分廣泛。具體來說，神經網絡模型可以用于以下幾個方面： 語言模型建模：神經網絡模型可以通過學習歷史文本數據來預測
2023-08-03 16:37:093428 03_深度學習入門_神經網絡和反向傳播算法
2019-09-12 07:08:05
第1章 概述 1.1 人工神經網絡研究與發展 1.2 生物神經元 1.3 人工神經網絡的構成 第2章人工神經網絡基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應線性
2012-03-20 11:32:43
近年來，深度學習的繁榮，尤其是神經網絡的發展，顛覆了傳統機器學習特征工程的時代，將人工智能的浪潮推到了歷史最高點。然而，盡管各種神經網絡模型層出不窮，但往往模型性能越高，對超參數的要求也越來越嚴格
2019-09-11 11:52:14
工智能。幾乎是一夜間，神經網絡技術從無人相信變成了萬人追捧。神經網絡之父Hiton1、人工神經網絡是什么？人工神經網絡：是一種模仿動物神經網絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數學模型。這種網絡依靠系統
2018-06-05 10:11:50
求一個simulink的蓄電池用BP神經網絡PID控制電機加速勻速減速運動的模型仿真
2020-02-22 02:17:03
針對傳統比例積分（ＰＩ）控制在電機控制中控制效果不良的問題，設計了一種基于向后傳播算法（ＢＰ）模糊神經網絡的ＰＩ控制器。基于ＭＡＴＬＡＢ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ建立了純電動汽車驅動系統的仿真模型，將駕駛員
2019-12-10 16:32:40
Keras之ML~P：基于Keras中建立的回歸預測的神經網絡模型(根據200個數據樣本預測新的5+1個樣本)——回歸預測
2018-12-20 10:43:06
Keras之ML~P：基于Keras中建立的簡單的二分類問題的神經網絡模型(根據200個數據樣本預測新的5個樣本)——概率預測
2018-12-20 10:44:40
解模型結構、激活函數、模型參數形狀（神經元數量）等keras 中有一些現成的包可以創建我們的神經網絡模型的可視化表示。前三個包可以在模型訓練之前使用（只需要定義和編譯模型）；但是Tensor
2022-11-02 14:55:04
習神經神經網絡，對于神經網絡的實現是如何一直沒有具體實現一下：現看到一個簡單的神經網絡模型用于訓練的輸入數據:對應的輸出數據:我們這里設置：1：節點個數設置：輸入層、隱層、輸出層的節點
2021-08-18 07:25:21
`本篇主要介紹：人工神經網絡的起源、簡單神經網絡模型、更多神經網絡模型、機器學習的步驟：訓練與預測、訓練的兩階段：正向推演與反向傳播、以TensorFlow + Excel表達訓練流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
學習和認知科學領域，是一種模仿生物神經網絡（動物的中樞神經系統，特別是大腦）的結構和功能的數學模型或計算模型，用于對函數進行估計或近似。神經網絡由大量的人工神經元聯結進行計算。大多數情況下人工神經網絡
2019-03-03 22:10:19
`BP神經網絡首先給出只包含一個隱層的BP神經網絡模型（兩層神經網絡）： BP神經網絡其實由兩部分組成：前饋神經網絡：神經網絡是前饋的，其權重都不回送到輸入單元，或前一層輸出單元（數據信息是單向
2019-07-21 04:00:00
算法在圖神經網絡中將會帶來額外的采樣開銷。 現有的圖神經網絡采樣算法模型有三種：節點采樣、分層采樣和子圖采樣 。正如圖1所示，節點采樣中每個點在每一層都不會共享鄰居。因此隨著層數的增加，每層點數都會
2022-09-28 10:34:13
為了方便大家查找技術資料，電子發燒友小編為大家整理一些精華資料，讓大家可以參考學習，希望對廣大電子愛好者有所幫助。
1.人工神經網絡算法的學習方法與應用實例（pdf彩版）
人工神經 網絡
2023-09-13 16:41:18
的基本處理單元，它是神經網絡的設計基礎。神經元是以生物的神經系統的神經細胞為基礎的生物模型。在人們對生物神經系統進行研究，以探討人工智能的機制時，把神經元數學化，從而產生了神經元數學模型。因此，要了解人工神經模型就必須先了解生物神經元模型。`
2018-10-23 16:16:02
人工神經網絡(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經網絡的信息處理結構，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩，復雜的實際問題。那有哪些辦法能實現人工神經網絡呢？
2019-08-01 08:06:21
神經網絡是生物神經網絡在某種簡化意義下的技術復現，它的主要任務是根據生物神經網絡的原理和實際應用的需要建造實用的人工神經網絡模型，設計相應的學習算法，模擬人腦的某種智能活動，然后在技術上實現
2022-03-05 14:15:07
簡單理解LSTM神經網絡
2021-01-28 07:16:57
摘要： 在2018年3月13日云棲社區，來自哈爾濱工業大學的沈俊楠分享了典型模式-深度神經網絡入門。本文詳細介紹了關于深度神經網絡的發展歷程，并詳細介紹了各個階段模型的結構及特點。哈爾濱工業大學的沈
2018-05-08 15:57:47
請問用matlab編程進行BP神經網絡預測時，訓練結果很多都是合適的，但如何確定最合適的？且如何用最合適的BP模型進行外推預測？
2014-02-08 14:23:06
本文首先簡單的選取了少量的樣本并進行樣本歸一化，這樣就得到了可供訓練的訓練集和測試集。然后訓練了400×25×2的三層BP神經網絡，最后對最初步的模型進行了誤差分析并找到了一種效果顯著的提升方法！
2021-07-12 06:49:37
為 三個過程：輸入信號線性加權、求和、非線性激活。1958 年到 1969 年為神經網絡模型發展的第一階段， 稱為第一代神經網絡模型。在 1958 年 Rosenblatt 第 一次在 MCP 模型上
2022-08-02 10:39:39
復雜數據中提取特征的強大工具。例如，這包括音頻信號或圖像中的復雜模式識別。本文討論了 CNN 相對于經典線性規劃的優勢。后續文章“訓練卷積神經網絡：什么是機器學習？——第2部分”將討論如何訓練CNN
2023-02-23 20:11:10
反饋神經網絡算法
2020-04-28 08:36:58
。以下所示的神經網絡的三組限制分別針對小型、中型和大型 Cortex-M 系統，基于典型的 Cortex-M 系統配置。KWS 模型的神經網絡類別 (NN) 類別，假定每秒 10 次推理和 8 位權重
2021-07-26 09:46:37
STM32CubeMx.AI的使用歡迎使用Markdown編輯器在STM32論壇中看到這樣一個視頻：在視頻中，在STM32上驗證神經網絡模型（HAR人體活動識別），一般需要STM32-F3/F4/L4/F7/L7系列高性能單片機，運行網絡模型一般需要3MB以上的閃存空間，單片機顯然不支持這...
2021-08-03 06:59:41
本文介紹了基于三層前饋BP神經網絡的圖像壓縮算法，提出了基于FPGA的實現驗證方案，詳細討論了實現該壓縮網絡組成的重要模塊MAC電路的流水線設計。
2021-05-06 07:01:59
本文設計了一種基于神經網絡控制算法的伺服運動控制卡。
2021-06-03 06:05:09
有很多方法可以將經過訓練的神經網絡模型部署到移動或嵌入式設備上。不同的框架在各種平臺上支持Arm，包括TensorFlow、PyTorch、Caffe2、MxNet和CNTK，如Android
2023-08-02 06:43:57
由于時變非線性和強耦合的控制系統還沒有精確的數學模型，因而傳統的依賴被控對象數學模型的控制策略及其控制系統的封閉式結構很難對其實施有效控制。神經網絡控制能夠很好地克服系統中模型參數的變化和非線性等
2019-08-12 06:25:35
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經網絡是一種基于現有數據創建預測的計算系統。如何構建神經網絡？神經網絡包括：輸入層：根據現有數據獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優化輸入變量權重的層，以提高模型的預測能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數據輸出預測
2021-07-12 08:02:11
，并能在腦海中重現這些圖像信息，這不僅與人腦的海量信息存儲能力有關，還與人腦的信息處理能力，包括數據壓縮能力有關。在各種神經網絡中，多層前饋神經網絡具有很強的信息處理能力，由于其采用BP算法，因此也
2019-08-08 06:11:30
常用的FBAR模型有哪三種?
2021-03-11 06:16:18
工神經網絡模型，并用實測污水廠進、出水數據進行模擬。采用最近鄰聚類學習算法確定徑向基函數的寬度、聚類中心和權值。其中神經網絡的輸入為進水水質和控制參數等5個影響因子，網絡輸出為COD或TN。結果表明
2009-08-08 09:56:00
求一個simulink的蓄電池用BP神經網絡PID控制電機加速勻速減速運動的模型仿真
2020-02-22 02:15:50
求高手，基于labview的BP神經網絡算法的實現過程，最好有程序哈，謝謝！！
2012-12-10 14:55:50
請問用matlab編程進行BP神經網絡預測時，訓練結果很多都是合適的，但如何確定最合適的？且如何用最合適的BP模型進行外推預測？
2014-02-08 14:19:12
一定的早熟收斂問題,引入一種自適應動態改變慣性因子的PSO算法,使算法具有較強的全局搜索能力.將此算法訓練的模糊神經網絡應用于語音識別中,結果表明,與BP算法相比,粒子群優化的模糊神經網絡具有較高
2010-05-06 09:05:35
我在matlab中訓練好了一個神經網絡模型，想在labview中調用，請問應該怎么做呢？或者labview有自己的神經網絡工具包嗎？
2018-07-05 17:32:32
原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎網絡篇】輕量化神經網絡精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經網絡模型被廣泛應用在圖像分類、物體檢測等機器
2021-12-14 07:35:25
關于遺傳算法和神經網絡的
2013-05-19 10:22:16
，而且計算量較小。利用所提出的片上模型結構，即權重生成和“超級掩碼”擴展相結合，Hiddenite 芯片大大減少了外部存儲器訪問，提高了計算效率。深層神經網絡是一種復雜的人工智能機器學習體系結構，需要
2022-03-17 19:15:13
最高的精度。由此表明非局部模塊可以作為一種比較通用的基本組件，在設計深度神經網絡時使用。實驗及結果在這一節我們簡單介紹論文中描述的實驗及結果。 視頻的基線模型是 ResNet-50 C2D。三維輸出映射
2018-11-12 14:52:50
介紹了用神經網絡校正傳感器系統非線性誤差的原理和方法,提出了基于BP 神經網絡傳感器非線性誤差校正及其模型、算法與實現技術。通過計算機仿真與應用,顯示出這種逆模型不但
2009-06-29 10:22:06
12 本文基于神經網絡可以對非線性系統的任意逼近能力, 建立了六維腕力傳感器的補償模糊神經網絡模型, 仿真結果表明, 這種補償模糊神經網絡對六維腕力傳感器非線性系統逼近精度
2009-07-14 09:22:2015 神經網絡等模型講義：在本講義中，我們將著重講述一些數學建模中常用的算法，包括神經網絡算法、遺傳算法、模擬退火算法和模糊數學方法。用這些算法可以較容易地解決一些
2009-09-15 12:30:508 基于T-S 模糊模型,提出了利用神經網絡實現非線性系統的辨識。首先，利用一種無監督的聚類算法分析輸入輸出數據生成初始的結構模型，確定系統的模糊空間和模糊規則數，構造神
2009-09-25 16:38:364 混沌遺傳算法優化管網狀態神經網絡模型
針對BP 算法易陷入局部最優,提出將一種新的混沌遺傳算法(CGA) 用于全局優化給水管網狀態神經網絡模型的初始權閾值. 該算
2010-02-23 09:22:4810 提出了一種基于NARMAX模型的小波神經網絡結構確定和權系數估計算法．采用NARMAX模型和雙正交小波函數來構造小波神經網絡，識別人臉圖像，實驗結果表明用本文構造的小波神經網絡能
2011-09-27 17:31:1928 算法大全第19章_神經網絡模型，有需要的下來看看。
2016-01-14 17:49:090 人工神經網絡的模型及其應用-復旦大學出版社-張立明。
2016-04-12 11:08:100 基于循環神經網絡語言模型的N_best重打分算法_張劍
2017-01-07 16:24:524 基于HMM和小波神經網絡混合模型的Web信息抽取_李少天
2017-03-19 11:38:260 基于人工神經網絡和粒子群算法的風能預測模型_廖輝英
2017-03-16 10:19:420 BP神經網絡模型與學習算法
2017-09-08 09:42:4810 人工神經網絡，簡稱神經網絡，是一種模仿生物神經網絡的結構和功能的數學模型或者計算模型。其實是一種與貝葉斯網絡很像的一種算法。之前看過一些內容始終云里霧里，這次決定寫一篇博客。弄懂這個基本原理，畢竟
2017-11-15 12:54:1833181 
神經網絡模型的每一類學習過程通常被歸納為一種訓練算法。訓練的算法有很多，它們的特點和性能各不相同。問題的抽象人們把神經網絡的學習過程轉化為求損失函數f的最小值問題。一般來說，損失函數包括誤差項和正則
2017-11-16 15:30:5412882 算法預測性能更優，使用梯度下降算法與遺傳算法混合對RBF神經網絡進行參數優化，提高預測模型收斂效率。實例分析表明，使用本文研究的混合RBF神經網絡預測模型的預測結果明顯優于其他傳統的預測模型。同時，在預測速度上也具有較大的
2017-11-22 15:54:547 數，然后訓練改進的人工蜂群算法RBF神經網絡預測模型，并將其應用到某城市4天的短時交通流量數據的驗證。將實驗結果與傳統RBF神經網絡預測模型、BP神經網絡預測模型和小波神經網絡預測模型進行了比較。對比結果表明，該方法對短時交通流
2017-12-01 16:31:582 神經網絡是一種模擬人腦結構的算法模型。其原理就在于將信息分布式存儲和并行協同處理。雖然每個單元的功能非常簡單，但大量單元構成的網絡系統就能實現非常復雜的數據計算，并且還是一個高度復雜的非線性動力學習系統。
2017-12-05 15:06:4351397 
為了提高網絡流量的預測精度，提出了一種改進的多種群量子遺傳算法優化BP神經網絡的網絡流量預測模型。在確定了神經網絡的結構后，采用多種群量子遺傳算法對BP神經網絡的初始權值和閾值進行優化。該模型利用
2017-12-06 17:18:296 ，構建一個多標簽學習的卷積神經網絡（ CNN-MLL）模型，然后利用圖像標注詞間的相關性對網絡模型輸出結果進行改善。通過在IAPR TC-12標準圖像標注數據集上對比了其他傳統方法，實驗得出，基于采用均方誤差函數的卷積神經網絡（ CN
2017-12-07 14:30:504 為了實現在線估計汽車動力電池的荷電狀態（ sOc），提出了結合神經網絡的無跡卡爾曼濾波算法。以Thevenin電路為等效電路模型，建立了狀態空間表達式，采用最小二乘算法對模型參數進行辨識。在此基礎上
2017-12-08 16:47:192 研究了半被動雙足機器人的平面穩定行走控制問題。以最簡行走模型為動力學模型，采用沿支撐腿方向的腳后跟脈沖推力作為行走動力源。考慮到系統模型的非線性特征，將基于三角函數擴展的函數鏈接型人工神經網絡控制
2018-01-14 15:49:060 經典的人工神經網絡模型，MATLAB源碼呈現
2018-05-07 11:46:2613 神經網絡模型原理介紹說明。
2021-04-21 09:40:467 基于卷積神經網絡模型的Hi-C數據分辨率
2021-06-16 11:25:3132 基于浙江省月度電力需求的神經網絡模型
2021-06-18 11:20:395 基于BP神經網絡優化的光伏發電預測模型
2021-06-27 16:16:2635 基于BP神經網絡的胰島素評價模型
2021-07-02 11:20:2234 基于果蠅算法的混合小波神經網絡交通流預測模型
2021-07-05 16:52:5740 人工神經網絡簡稱神經網絡，是一種模仿生物神經網絡的結構和功能的數學模型或計算模型，神經網絡一般可以分為以下常用的三大類。
2022-01-03 16:33:0015621 本篇屬于MindSpore圖神經網絡模型系列，主要分享MindSpore原創圖神經網絡BGCF，十分歡迎各位一起探討圖神經網絡算法的發展以及之后的應...
2022-01-25 17:56:002 卷積神經網絡原理：卷積神經網絡模型和卷積神經網絡算法 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學習的人工神經網絡，是深度學習技術的重要應用之
2023-08-17 16:30:30806 卷積神經網絡模型有哪些？卷積神經網絡包括哪幾層內容？ 卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度學習領域中最廣泛應用的模型之一，主要應用于圖像、語音
2023-08-21 16:41:521305 卷積神經網絡模型原理 卷積神經網絡模型結構? 卷積神經網絡是一種深度學習神經網絡，是在圖像、語音、文本和視頻等方面的任務中最有效的神經網絡之一。它的總體思想是使用在輸入數據之上的一系列過濾器來捕捉
2023-08-21 16:41:58603 卷積神經網絡模型訓練步驟? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）是一種常用的深度學習算法，廣泛應用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等諸多領域。CNN
2023-08-21 16:42:00884 的深度學習算法。CNN模型最早被提出是為了處理圖像，其模型結構中包含卷積層、池化層和全連接層等關鍵技術，經過多個卷積層和池化層的處理，CNN可以提取出圖像中的特征信息，從而對圖像進行分類。 一、卷積神經網絡算法 卷積神經網絡算法最早起源于圖像處理領域。它是一種深
2023-08-21 16:49:461229 卷積神經網絡算法代碼matlab 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學習網絡模型，其特點是具有卷積層（Convolutional Layer
2023-08-21 16:50:11745 卷積神經網絡算法流程 卷積神經網絡模型工作流程? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種廣泛應用于目標跟蹤、圖像識別和語音識別等領域的深度學習模型
2023-08-21 16:50:191315 常見的卷積神經網絡模型 典型的卷積神經網絡模型 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）是深度學習中最流行的模型之一，其結構靈活，處理圖像、音頻、自然語言
2023-08-21 17:11:411641 cnn卷積神經網絡模型 卷積神經網絡預測模型 生成卷積神經網絡模型? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學習神經網絡，最初被廣泛應用于計算機
2023-08-21 17:11:47680 卷積神經網絡模型搭建 卷積神經網絡模型是一種深度學習算法。它已經成為了計算機視覺和自然語言處理等各種領域的主流算法，具有很大的應用前景。本篇文章將詳細介紹卷積神經網絡模型的搭建過程，為讀者提供一份
2023-08-21 17:11:49543 卷積神經網絡一共有幾層 卷積神經網絡模型三層? 卷積神經網絡 (Convolutional Neural Networks，CNNs) 是一種在深度學習領域中發揮重要作用的模型。它是一種有層次結構
2023-08-21 17:11:533316 卷積神經網絡模型的優缺點? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種從圖像、視頻、聲音和一系列多維信號中進行學習的深度學習模型。它在計算機視覺、語音識別
2023-08-21 17:15:191881 cnn卷積神經網絡算法 cnn卷積神經網絡模型 卷積神經網絡(CNN)是一種特殊的神經網絡，具有很強的圖像識別和數據分類能力。它通過學習權重和過濾器，自動提取圖像和其他類型數據的特征。在過去的幾年
2023-08-21 17:15:57941 神經網絡模型(Neural Network Model)是指一種數學模型，可以模擬和學習人腦神經元之間的信號傳遞過程，用于解決各種問題，如分類、回歸、圖像識別、自然語言處理等。神經網絡模型可以根據輸入數據和參數不斷調整自身結構和參數，從而提高模型的準確性和泛化能力。
2023-08-23 18:25:481707 神經網絡模型是一種計算模型，基于人類神經系統的處理和學習機制，模仿大腦神經元的工作方式，對輸入數據進行分析處理，實現分類、識別和預測等任務。神經網絡模型在人工智能領域中得到了廣泛應用，比如圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域，成為了人工智能的重要組成部分。
2023-08-28 18:21:35726 神經網絡模型是一種通過模擬生物神經元間相互作用的方式實現信息處理和學習的計算機模型。它能夠對輸入數據進行分類、回歸、預測和聚類等任務，已經廣泛應用于計算機視覺、自然語言處理、語音處理等領域。下面將就神經網絡模型的概念和工作原理，構建神經網絡模型的常用方法以及神經網絡模型算法介紹進行詳細探討。
2023-08-28 18:25:27582
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