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...
动手学深度学习V2每日笔记（经典卷积神经网络LeNet）
本文的主要内容对沐神提供的代码中个人不太理解的内容进行笔记记录，内容不会特别严谨仅供参考。 1.函数目录 1.1 torch 2. LeNet LeNet是早期成功的神经网络先使用卷积层来学习图片空间信息然后使用全连接层来转换到类别空间 LeNet-5网络参数详解 3. 代码实现 3.1 model import torchfrom torch import nn class Reshape(torc...
对深度学习神经网络做了小改进，效果提升明显，可以发论文吗？
小改了深度学习神经网络某一层，效果提升显著，可以发顶会吗？ 结论就是，当然可以发，只是能不能发出高质量论文，中稿顶会，还得看你这个小改进的具体情况还有你讲故事的能力。 先说改进的具体情况 首先搞清楚这个小改进对效果的提升是不是真实的，确保没有错误的实现，以及把test集train了的滑稽情况。这非常重要！不然等于考前背答案，作弊警告。 PS：实际操作中直接在测试集上训练很容易就能发现，所以问题不大。更严重...
【MATLAB源码-第244期】基于MATLAB的BP神经网络语音特征信号分类，输出原信号与预测信号对比图以及预测误差和正确率。
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种广泛应用于模式识别和分类问题的人工神经网络。在本次语音特征信号分类任务中，我们将详细描述如何通过BP神经网络实现对四类语音信号的分类。 首先，我们需要准备和预处理数据。我们有四类语音信号数据，分别存储在四个文件中。我们通过加载这些文件，将每类信号的数据合并成一个大的数据矩...