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...
深度神经网络——决策树的实现与剪枝
概述 决策树 是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。 “决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果，类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。 这是决策树的快速定义，但让我们深入了解决策树的工作原理。 更好地了解决策树的运作方式及其用例，将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。 决策树的结构 ...
深度神经网络——什么是NLP（自然语言处理）？
进行概括。 词义消歧是根据单词出现的上下文为文本中的单词赋予含义的过程。 NLP 深度学习模型 常规多层感知器无法处理顺序数据的解释，其中信息的顺序很重要。 为了处理顺序数据中顺序的重要性，使用了一种神经网络来保留训练中先前时间步的信息。 递归神经网络 神经网络的类型 循环之前时间步的数据，在计算当前时间步长的权重时将它们考虑在内。本质上，RNN 具有在前向训练过程中使用的三个参数：基于先前隐藏状态的矩阵...
卷积神经网络图像识别车辆类型
卷积神经网络图像识别车辆类型 1、图像 自行车： 汽车： 摩托车： 2、数据集目录 3、流程 1、获取数据，把图像转成矩阵，并随机划分训练集、测试集2、把标签转为数值，将标签向量转换为二值矩阵3、图像数据归一化，0-1之间的值4、构造卷积神经网络5、设置图像输入形状(32, 32, 3)6、设置卷积、池化层输出为三维矩阵7、三维平展为一维,输入全连接层8、输出层使用 softmax 激活函...
C/C++ Adaline自适应线性神经网络算法详解及源码
专栏导航： 标题：C/C++ Adaline自适应线性神经网络算法详解及源码 目录 1. 简介2. 原理3. 实现步骤3.1 初始化权重3.2 前向传播3.3 计算误差3.4 更新权重3.5 重复步骤2-4 4. 源码示例5. 总结 1. 简介 Adaline（自适应线性神经元）是一种用于模式分类的线性神经网络。它与感知器类似，但具有一些改进，如使用连续的激活函数和梯度下降算法进行权重调整。本文将介绍A...
深度神经网络——什么是降维？
引言 什么是降维？ 降维是用于降低数据集维度的过程，采用许多特征并将它们表示为更少的特征。 例如，降维可用于将二十个特征的数据集减少到仅有几个特征。 降维通常用于无监督学习任务 降维是一个用于降低数据集维度的过程，采用许多特征并将它们表示为更少的特征。 例如，降维可用于将二十个特征的数据集减少到仅有几个特征。 降维常用于 无监督学习 从许多功能中自动创建类的任务。 为了更好地理解 为什么以及如何使用降维...
基于负相关误差函数的4集成BP神经网络matlab建模与仿真
2 = zeros(Len,KER); while(jj<=Len) for k=1:No; d(k)=T(jj); end for i=1:NI; x(i)=P(jj,i); end %集成多个BP神经网络 for bpj = 1:KER for j=1:Nh%BP前向 net=0; for i=1:NI net=net+x(i)*W0(i,j,bpj); %加权和∑X(i)V(i) end y(j)=...