机器学习与神经网络：从研究工具到诺贝尔物理学奖的突破
目录 前言1. 诺贝尔物理学奖：从自然世界到数字世界的转变1.1 历史上的诺贝尔物理学奖：传统科学的圣殿1.2 为什么是机器学习与神经网络？ 2. 机器学习与神经网络：为何如此重要？2.1 从科学研究到工业应用2.2 神经网络与大规模数据的融合 3. 机器学习与物理学的融合：未来的无限可能3.1 物理学中的机器学习：从工具到伙伴3.2 神经网络的物理启示：从微观到宏观 4. 未来展望：人类智能与机器智能...
神经网络的数学原理
目录 🚀1.神经网络的背景及意义 🍀🍀1.1 神经网络的发展历史 🍀🍀1.2 神经网络对人工智能发展的作用 🍀🍀1.3 神经网络给人工智能带来的挑战 🚀2.神经网络的数学原理的内涵 🍀🍀2.1 研究意义 🍀🍀2.2 分析视角 🍀🍀2.3 基本框架 🍀🍀2.4 研究趋势 🚀3.神经网络的传统理论 🍀🍀3.1 表达能力 🍀🍀3.2 泛化能力 🍀🍀3.3 优化能力 🚀4.前沿发展 🍀🍀4.1 对自适...
神经网络之卷积篇：详解三维卷积（Convolutions over volumes）
注绿色或者蓝色通道也是可行的。再注意一下这个卷积立方体，一个6×6×6的输入图像卷积上一个3×3×3的过滤器，得到一个4×4的二维输出。现在已经了解了如何对立方体卷积，还有最后一个概念，对建立卷积神经网络至关重要。就是，如果不仅仅想要检测垂直边缘怎么办？如果同时检测垂直边缘和水平边缘，还有45°倾斜的边缘，还有70°倾斜的边缘怎么做？换句话说，如果想同时用多个过滤器怎么办？让这个6×6×3的图像和这...
模型 神经网络（通俗解读）
系列文章 分享 模型，了解更多👉 模型_思维模型目录。仿脑智能，深度学习，精准识别。 1 神经网络的应用 1.1 鸢尾花分类经典问题 神经网络的一个经典且详细的经典应用是鸢尾花分类问题 。主要是通过构建一个神经网络模型来自动区分不同类型的鸢尾花。具体来说，鸢尾花分为三种类别：狗尾巴、杂草和小腹肌。为了实现这一分类任务，首先收集了花朵的四种特征值，包括花萼长、花萼宽、花瓣长和花瓣宽。这些特征值与花朵的具体类...
Pythorch，mnist手写数字识别，几个神经网络的匹配
目录 FNN 前馈神经网络 网络设计 代码实现 验证模型是否正常 测试结果 LeNet卷积神经网络 网络设计 代码设计 测试 排查问题的方法 AlexNet神经网络 网络设计 代码设计 测试模型 测试结果 FNN 前馈神经网络 网络设计 代码实现 因为mnist中的所有图片都是28*28*1的图片，1表示channel，就是灰色图片 import torch # Import PyTorchfrom t...
基于BP神经网络的苦瓜生长含水量预测模型matlab仿真
1); plot(y1{i},'ro'); hold on plot(Train_output1{i},'b'); xlabel('times'); ylabel('水分比'); legend('BP神经网络输出水分比','实际测量水分比'); title(NAME{i}); grid on subplot(212); plot(y1{i}-Train_output1{i}' ,'b-*'); xlabe...
CNN的魅力：探索卷积神经网络的无限可能
在这个数据驱动的时代，人工智能正以前所未有的速度改变着我们的生活。而在人工智能的众多分支中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）无疑是最耀眼的一颗明星。从图像识别到自然语言处理，从医疗诊断到自动驾驶，CNN以其独特的结构和强大的学习能力，展现出了无与伦比的魅力。今天，就让我们一起走进CNN的世界，探索它的无限可能。 目录 编辑 一、CNN的起源与发展 二...
深度学习-用神经网络NN实现足球大小球数据分析软件
文章目录 前言一、 数据收集1.1特征数据收集代码实例 二、数据预处理清洗数据特征工程： 三、特征提取四、模型构建五、模型训练与评估总结 前言 一、 数据收集 1.1特征数据收集 首先，你需要收集大量的足球比赛数据，包括但不限于： 比赛结果（主队进球数、客队进球数）比赛时间（全场、半场）球队历史表现（近期胜率、进球率、失球率）球队阵容（关键球员是否上场）天气条件球场信息裁判因素（可选，可能影响比赛风格）...
【机器学习】卷积神经网络简介
🌈个人主页: 鑫宝Code 🔥热门专栏: 闲话杂谈｜ 炫酷HTML | JavaScript基础 💫个人格言: "如无必要，勿增实体" 文章目录 卷积神经网络简介1. 引言2. CNN的基本概念2.1 什么是卷积神经网络2.2 CNN与传统神经网络的区别 3. CNN的核心组件3.1 卷积层3.2 激活函数3.3 池化层3.4 全连接层 4. CNN的工作原理5. 经典CNN架构5.1 LeNet-5...
图神经网络实战（18）——消息传播神经网络
图神经网络实战（18）——消息传播神经网络 0. 前言1. 消息传播神经网络2. 实现 MPNN 框架小结系列链接 0. 前言 我们已经学习了多种图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 变体，包括图卷积网络 (Graph Convolutional Network, GCN)、图注意力网络 (Graph Attention Networks，GAT) 和 GraphSAGE...