深度神经网络——什么是边缘人工智能和边缘计算
1.概述 边缘人工智能是人工智能最引人注目的新领域之一，它的目标是让人们运行人工智能流程，而不必担心隐私或因数据传输而导致的速度减慢。 边缘人工智能正在使人工智能得到更广泛、更广泛的使用，让智能设备无需访问云即可快速对输入做出反应。 虽然这是 Edge AI 的快速定义，但让我们花点时间通过探索使其成为可能的技术并查看 Edge AI 的一些用例来更好地了解 Edge AI。 2.什么是边缘计算？ 为了...
基于神经网络的柯氏音血压计
以及使用心搏周期估计进行分割。然后将每个序列中的每个片段标记为1）收缩后和舒张前（AB）或2）收缩前或舒张后（BA），从而实现二元序列到序列的分类问题。为了解决由此产生的序列到序列分类问题，将一维卷积神经网络（CNNs）和递归神经网络（RNNs）相结合，开发了一种算法。然后，与收缩压和舒张压相关的节段（SBP和DBP）被识别为输出目标序列从BA类切换到AB类，然后从AB类切换到BA类的节段。最后，通过将切...
深度神经网络——图像分类如何工作？
支持向量机能够通过使用称为核技巧的技术进行非线性分类。 虽然 SVM 分类器通常非常准确，但 SVM 分类器的一个重大缺点是它们往往受到大小和速度的限制，随着大小的增加，速度会受到影响。 多层感知器（神经网络） 多层感知器，也称为神经网络模型，是受人脑启发的机器学习算法。 多层感知器由相互连接在一起的各个层组成，就像人脑中的神经元连接在一起一样。 神经网络对输入特征与数据类别的关系做出假设，并且这些假设在...
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...
MATLAB实现果蝇算法优化BP神经网络预测分类(FOA-BP)
果蝇算法（Fruit Fly Optimization Algorithm, FFOA）是一种启发式优化算法，受果蝇觅食行为的启发。将其应用于优化BP神经网络，主要是为了寻找BP神经网络中的最佳权重和偏置值。以下是一个基本的流程： 初始化： 设定果蝇算法的参数，如种群大小（果蝇数量）、迭代次数、搜索空间的范围等。初始化果蝇群体的位置，这些位置将代表BP神经网络中的权重和偏置的初始值。 果蝇算法迭代： 对于...
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...
基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 4.1 遗传算法（GA）原理 4.2 BP神经网络原理 4.3 遗传优化BP神经网络结合应用 4.4 遗传算法简要改进 5.完整程序 1.程序功能描述 基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真。对比BP神经网络，遗传优化bp神经网络以及改进遗传优化BP神经网络。 2.测试软件版本以及...
【深度学习基础（3）】初识神经网络之深度学习hello world
文章目录 一. 训练Keras中的MNIST数据集二. 工作流程1. 构建神经网络2. 准备图像数据3. 训练模型4. 利用模型进行预测5. (新数据上)评估模型精度 本节将首先给出一个神经网络示例，引出如下概念。了解完本节后，可以对神经网络在代码上的实现有一个整体的了解。 本节相关概念: 我们来看一个神经网络的具体实例：使用Python的Keras库来学习手写数字分类。 在这个例子中，我们要解决的问题...
深度学习基础——循环神经网络的结构及参数更新方式
深度学习基础——循环神经网络的结构及参数更新方式 深度学习领域的一大重要分支是循环神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN），它是一种用于处理序列数据的神经网络结构。与传统的前馈神经网络不同，循环神经网络能够利用序列中的时间信息，从而更好地建模序列数据的依赖关系。 1. 概述 循环神经网络是一种具有循环连接的神经网络结构，用于处理序列数据，如文本、时间序列等。其主要特点是...
深度学习基础——残差神经网络（ResNet）
深度学习基础——残差神经网络（ResNet） 1. 定义 残差神经网络（ResNet）是一种深度神经网络结构，由微软研究院的Kaiming He等人于2015年提出。它通过引入残差块（Residual Block）来解决深度神经网络的退化问题，使得网络可以更深地进行训练。ResNet在ImageNet图像识别挑战赛上取得了第一名的成绩，并在许多领域取得了显著的成功应用。 2. 如何计算 ResNet的核...