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...
图神经网络实战——MolGAN详解与实现
图神经网络实战——MolGAN详解与实现 0. 前言 1. MolGAN 介绍 2. 实现 MolGAN 生成分子 2.1 安装所需库 2.2 实现 MolGAN 架构 相关链接 0. 前言 在本节中，我们将实现一个基于生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 的图生成模型 molecular GAN (MolGAN)，该模型结合了生成器、鉴别器和来自强化...
AI入门指南：什么是人工智能、机器学习、神经网络、深度学习？
文章目录 一、前言二、人工智能(AI)是什么？起源概念人工智能分类人工智能应用 三、机器学习是什么？概念机器学习常见算法机器学习分类机器学习与人工智能的关系 四、神经网络是什么？概念神经网络组成部分神经网络模型神经网络和机器学习的关系 五、深度学习是什么？概念深度学习的特点深度学习与人工智能、机器学习的关系深度学习面临的挑战 六、总结七、未来展望八、参考资料 一、前言 本文主要面向那些想了解或准备从事人...
什么是深度神经网络？（含示例）
深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）是一种人工神经网络的扩展，具有多个隐藏层。它通过模仿人脑的神经元连接方式来处理复杂的数据，并从中学习和提取有用的信息。 1、什么是深度神经网络？ 神经元和层次：DNN由多个层次的神经元组成，包括输入层、多个隐藏层和输出层。每个神经元接收输入信号，并通过激活函数处理这些信号，然后将结果传递给下一层的神经元。 2、权重和偏置：在每个神经元之间的...
超详细介绍如何使用神经网络进行特征匹配的简介
您可以使用全景模式在相机中拍摄广角照片。但是这种全景模式在后台究竟是如何工作的呢？或者假设您有一个不稳定的骑自行车视频，然后您转到编辑器应用程序并选择视频稳定选项。它会为您提供同一视频的完美稳定版本。很酷，对吧？但它是如何工作的呢？让我告诉你一个秘密：所有这些都使用一种称为特征匹配的传统计算机视觉方法。 因此，在本文中，我们将看到： 什么是要素匹配？ 为什么特征匹配在深度学习时代仍然具有相关性？ 特征匹...