基于双向长短期神经网络BILSTM的容量预测，基于BILSTM的回归分析
，为提高精度，本文用BILSTM进行预测 摘要 LSTM原理，BILSTM原理，MATALB编程的BILSTM容量预测 LSTM的基本定义 LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元，因为它可以记忆不定时间长度的数值，区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。 图1底下是四个S函数单元...
【PyTorch】torch.fmod使用截断正态分布truncated normal distribution初始化神经网络的权重
这个代码片段展示了如何用 PyTorch 初始化神经网络的权重，具体使用的是截断正态分布（truncated normal distribution）。截断正态分布意味着生成的值会在一定范围内截断，以防止出现极端值。这里使用 torch.fmod 作为一种变通方法实现这一效果。 详细解释 1. 截断正态分布 截断正态分布是对正态分布的一种修改，确保生成的值在一定范围内。具体来说，torch.fmod 函...
Android-卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）
一个复杂且在Android开发中常见的算法是图像处理中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。CNN被广泛用于图像识别、物体检测和图像分割等任务，其复杂性在于需要处理大量的图像数据、复杂的神经网络结构和高效的计算。 1. 卷积操作（Convolution） 数学原理： 卷积操作的核心是对输入图像的局部区域应用卷积核（即权重矩阵），并添加偏置项。 每个卷积核在...
【球类识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+TensorFlow
一、介绍 球类识别系统，本系统使用Python作为主要编程语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，通过收集 ‘美式足球’, ‘棒球’, ‘篮球’, ‘台球’, ‘保龄球’, ‘板球’, ‘足球’, ‘高尔夫球’, ‘曲棍球’, ‘冰球’, ‘橄榄球’, ‘羽毛球’, ‘乒乓球’, ‘网球’, '排球’等15种常见的球类图像作为数据集，然后进行训练，最终得到一个识别精度较高...
海洋生物识别系统+图像识别+Python+人工智能课设+深度学习+卷积神经网络算法+TensorFlow
一、介绍 海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言，通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对22种常见的海洋生物（‘蛤蜊’, ‘珊瑚’, ‘螃蟹’, ‘海豚’, ‘鳗鱼’, ‘水母’, ‘龙虾’, ‘海蛞蝓’, ‘章鱼’, ‘水獭’, ‘企鹅’, ‘河豚’, ‘魔鬼鱼’, ‘海胆’, ‘海马’, ‘海豹’, ‘鲨鱼’, ‘虾’, ‘鱿鱼’, ‘海星’, ‘海龟’, ‘...
神经网络回归原理详解及Python代码示例
神经网络回归原理详解 神经网络回归（Neural Network Regression）是一种使用神经网络来解决回归问题的方法。神经网络是一类模仿人脑神经元连接模式的算法，能够捕捉复杂的非线性关系。神经网络回归通过一系列神经元层（层）对输入数据进行处理，最终输出连续值。 目录 神经网络回归原理详解 1. 神经网络的基本结构 2. 前向传播 3. 损失函数 4. 反向传播 5. 优化算法 P...
深度神经网络一
文章目录 深度神经网络 (DNN)1. 概述2. 基本概念3. 网络结构 深度神经网络的层次结构详细讲解1. 输入层（Input Layer）2. 隐藏层（Hidden Layers）3. 输出层（Output Layer）整体流程深度神经网络的优点深度神经网络的挑战4. 训练过程5. 激活函数6. 损失函数7. 优化算法8. 深度学习框架9. 应用领域10. 深度神经网络的挑战11. 深度神经网络的未...
深度神经网络（DNN）详解
1.1 神经网络 神经网络是由人工神经元（节点）组成的网络结构。每个神经元接收输入信号，经过加权处理和激活函数转换，产生输出信号。基本的神经网络结构包括输入层、隐藏层和输出层。 1.2 深度学习 深度学习是机器学习的一个分支，专注于通过多层神经网络（即深度神经网络）从大量数据中自动提取特征并进行学习。与传统的浅层神经网络相比，深度神经网络具有更多的隐藏层，从而能够捕捉到数据的更复杂、更抽象的模式。 二、深...
【机器学习】使用Python实现图神经网络（GNN）：图结构数据的分析与应用
文章目录 一、引言二、图神经网络的基础知识1. 图的基本概念和术语2. 传统的图分析方法3. 图神经网络的基本原理4. GNN的基本模型 三、主要的图神经网络模型1. 图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）2. 图注意力网络（Graph Attention Network, GAT）3. 图自编码器（Graph Autoencoder）4. 图对抗网络（Graph...
高阶图神经网络 (HOGNN) 的概念、分类和比较
图神经网络（GNNs）是一类强大的深度学习（DL）模型，用于对相互连接的图数据集进行分类和回归。它们已被用于研究人类互动、分析蛋白质结构、设计化合物、发现药物、识别入侵机器、模拟单词之间的关系、寻找有效的交通路线等。许多成功的GNN模型已被提出，例如图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）、图同构网络（GIN）和消息传递神经网络（MPNN）。这些模型都是基于“普通图”数据模型，其中关...