深度学习基础：循环神经网络中的长期依赖问题
循环神经网络中的长期依赖问题 在深度学习中，循环神经网络（RNN）是一种经典的模型，用于处理序列数据，如自然语言处理、时间序列预测等任务。然而，传统的RNN存在着一个长期依赖问题，即在处理长序列时，模型往往难以捕捉到序列中远距离的依赖关系，导致性能下降。在本文中，我们将介绍长期依赖问题的概念、常见的解决方法以及用Python实现示例代码并进行可视化展示。 1. 概述 在循环神经网络中，信息的传递是通过时...
卷积神经网络 (CNN)
计算机视觉最常见的机器学习模型体系结构之一是卷积神经网络 (CNN)。 CNN 使用筛选器从图像中提取数值特征图，然后将特征值馈送到深度学习模型中以生成标签预测。 例如，在图像分类方案中，标签表示图像的主要主题（换句话说，这是一张关于什么的图像？）。 你可以使用不同种类的水果（如苹果、香蕉和橙子）的图像训练一个 CNN 模型，使预测的标签是给定图像中的水果类型。 在 CNN 的训练过程中，筛选器内核最初...
政安晨：【深度学习神经网络基础】（九）—— 在深度学习神经网络反向传播训练中理解梯度
目录 简述 理解梯度 什么是梯度 计算梯度 简述 在深度学习神经网络中，反向传播是一种用来训练神经网络的常用方法。它通过计算损失函数对于网络参数的梯度，然后使用梯度下降算法更新参数，以降低损失函数的值。 梯度表示了函数在某一点上的变化率和方向，对于神经网络而言，梯度表示了损失函数对于网络参数的变化率和方向。在反向传播过程中，首先通过前向传播计算出网络的输出和损失函数的值，然后利用链式法则逐层计算参数的梯度...
深度学习基础——卷积神经网络的基础模块
深度学习基础——卷积神经网络的基础模块 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习中一种非常重要的神经网络结构，它在图像识别、图像分类、目标检测等领域取得了巨大成功。本文将介绍卷积神经网络的几个基础模块，包括批归一化、全局平均池化、瓶颈结构和沙漏结构。我们将首先对这些基础模块进行概述，然后介绍其概念及公式，并通过Python实现示例代码进行可视化展示。 ...
深度学习基础——卷积神经网络的感受野、参数量、计算量
深度学习基础——卷积神经网络的感受野、参数量、计算量 深度学习在图像处理领域取得了巨大的成功，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种非常重要的网络结构。本文将介绍卷积神经网络的三个重要指标：感受野、参数量和计算量。首先，会对这些指标进行定义，然后介绍如何计算它们，并通过Python实现示例代码进行可视化展示。 1. 定义 1.1 感受野（Recept...
基于双向长短期神经网络的居民用电功率预测，基于gru神经网络的居民用电功率预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络的居民用电功率预测，基于gru神经网络的居民用电功率预测 完整代码：基于双向长短期神经网络的居民用电功率预测，基于gru神经网络的居民用电功率预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89124845 效...
政安晨：【深度学习神经网络基础】（八）—— 神经网络评估回归与模拟退火训练
目录 简述 评估回归 模拟退火训练 简述 深度学习神经网络的评估回归是一种用于评估网络性能的方法。 在回归问题中，神经网络被用于将输入数据映射到连续的输出。 模拟退火是一种用于训练深度学习神经网络的优化算法。 在模拟退火训练中，初始温度被设置为一个比较高的值，然后通过不断迭代降低温度，从而控制系统的状态在搜索空间中移动的程度。每次迭代中，根据能量差和当前温度计算一个概率，用于决定是否接受新的状态。这样，模...
基于双向长短期神经网络BILSTM的分类预测，基于GRU神经网络的分类预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络BILSTM的分类预测，基于GRU神经网络的分类预测 完整代码：基于双向长短期神经网络BILSTM的分类预测，基于GRU神经网络的分类预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89114990 效果图 结...
粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络的多输入单输出回归分析，粒子群算法优化gru神经网络的多输入回归分析
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络的多输入单输出回归分析，粒子群算法优化gru神经网络的多输入回归分析 完整代码：粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络的多输入单输出回归分析，粒子群算法优化gru神经网络的多输入回归分析(代码完整，数据齐全)资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/downlo...
基于双向长短期神经网络bilstm的径流量预测，基于gru神经网络的径流量预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络bilstm的径流量预测，基于gru神经网络的径流量预测 完整代码：基于双向长短期神经网络bilstm的径流量预测，基于gru神经网络的径流量预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89127617 效...