基于机器学习的人脸识别算法matlab仿真,对比GRNN,PNN,DNN以及BP四种网络
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```SEL = 2; load data.mat if SEL == 1 netbp = newff(F1',T1',64); net...
支付宝商业化广告算法问题之在DNN模型中，特征的重要性如何评估
问题一：MAML内外循环模型参数更新方式是什么？ MAML内外循环模型参数更新方式是什么？ 参考回答： MAML的内外循环模型参数更新方式包括内循环和外循环两个阶段。 内循环主要解决任务参数的私有性问题，即针对每个特定任务进行参数更新； 而外循环则通过pooling操作学习所有任务的common知识，对模型进行全局参数更新。 这...
基于DNN深度学习网络的OFDM+QPSK信号检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 正交频分复用（OFDM）是一种多载波调制技术，已经广泛应用于数字通信领域。OFDM信号检测是接收端的关键问题之一，目的是将接收到的OFDM信号恢复为原始数据。由于OFDM信号具有高带宽效率、抗多径衰落等特点，可以在高速移动环境下实现高速数据传输。但是，OFDM信号的检测存在一些困难，例如频率偏移、信道估...
基于DNN深度学习网络的OFDM信号检测算法的仿真,对比LS和MMSE
1.算法描述 随着无线通信的快速发展,5G正逐渐成长为支撑全社会各行业运作的大型基础性互联网络,其服务范围的大幅扩展对底层技术提出了诸多挑战,尤其是作为物理层关键技术之一的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)。近来,深度学习因其在计算机视觉以及自然语言处理领域中的优异表现而备受关注,其极强的普适性也为传统通信提供了新...
基于DNN深度学习网络的OFDM信号检测算法的matlab仿真,对比LS和MMSE两个算法
1.算法描述 在OFDM系统中，信道估计器的设计上要有两个问题:** 一是导频信息的选择，由于无线信道的时变特性，需要接收机不断对信道进行跟踪，因此导频信息也必须不断的传送: 二是既有较低的复杂度又有良好的导频跟踪能力的信道估计器的设计，在确定导频发送方式和信道估计准则条件下，寻找最佳的信道估计器结构。 正交频分复用(OFDM，Orthogonal Frequency Divisi...
DL框架之MXNet ：神经网络算法简介之MXNet 常见使用方法总结(神经网络DNN、CNN、RNN算法)之详细攻略(个人使用)
MXNet 常见使用方法1、关于GPU、CPU运算1、目前MxNet支持相同平台下的变量运算，如果一个变量在GPU一个变量在CPU，则需要通过copyto之类的方式来统一。MxNet中，可以通过gpu_device=mx.gpu()来创建GPU的context。下边的方式是切换到GPU上执行运算。gpu_device=mx.gpu() # Change this to mx.cpu() in a....
DL之DNN优化技术：自定义MultiLayerNetExtend算法(BN层使用/不使用+权重初始值不同)对Mnist数据集训练评估学习过程
输出结果 设计思路 核心代码(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True)x_train = x_train[:1000]t_train = t_train[:1000]max_epochs = 20train_size = x_train.shape[0]batch_size = 100le....
DL之DNN：利用DNN【784→50→100→10】算法对MNIST手写数字图片识别数据集进行预测、模型优化
输出结果 设计思路 核心代码x, t = get_data()network = init_network()batch_size = 100 accuracy_cnt = 0for i in range(0, len(x), batch_size): x_batch = x[i:i+batch.....
DL之LiR&DNN&CNN：利用LiR、DNN、CNN算法对MNIST手写数字图片(csv)识别数据集实现(10)分类预测
输出结果 设计思路 核心代码classifier = skflow.TensorFlowLinearClassifier( n_classes=10, learning_rate=0.01)classifier.fit(X_train, y_train)linear_y_predict = classifier.predict(X_test)clas....
TF之NN：利用DNN算法(SGD+softmax+cross_entropy)对mnist手写数字图片识别训练集(TF自带函数下载)实现87.4%识别
输出结果代码设计import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataprint ("packs loaded")print ("Download and Extract MNIST data....
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