Keras是一个高层神经网络API，由Python编写，并能够在TensorFlow、Theano或CNTK之上运行。Keras的设计初衷是支持快速实验，能够用最少的代码实现想法，并且能够方便地在CPU和GPU上运行。
1. Keras框架概述 Keras是一个高层神经网络API，由Python编写，并能够在TensorFlow、Theano或CNTK之上运行。Keras的设计初衷是支持快速实验，能够用最少的代码实现想法，并且能够方便地在CPU和GPU上运行。 2. Sequential()模型 在Keras中，Sequential模型是一个...
图神经网络版本的Kolmogorov Arnold（KAN）代码实现和效果对比
Kolmogorov Arnold Networks (KAN)最近作为MLP的替代而流行起来，KANs使用Kolmogorov-Arnold表示定理的属性，该定理允许神经网络的激活函数在边缘上执行，这使得激活函数“可学习”并改进它们。 目前我们看到有很多使用KAN替代MLP的实验，但是目前来说对于图神经网络来说还没有类似的实验，今天我们就来使用KAN创建一个图神经网络Graph Kolmog.....
【ARIMA-SSA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-麻雀优化-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）
1 概述1.1 ARIMA模型差分自回归移动平均模型( ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型 17-19],主要包含自回归模型和移动平均模型2个部分。自回归模型的阶数为p,信号差分的阶数为d ,移动平均模型的阶数为q,因此模型通常表示成ARIMA( p,d ,q) ,具体的数学表达式为:( 1）对所研究的时间序列数据进行平稳性验证,如果不满足要求,则对其进行d阶差分转换成平稳时间序列。(2）....
基于时空RBF神经网络的混沌时间序列预测（Matlab代码实现）
1 概述文献来源： 由于动态性质，混沌时间序列很难预测。在传统的信号处理方法中，信号仅在时域或空间域中处理。信号的时空分析通过利用来自时间和空间域的信息，提供了比传统的一维方法更多的优势。在此，我们提出了一种RBF神经网络的时空扩展，用于预测混沌时间序列。该算法利用时空正交性的概念，分别处理混沌级数的时间动力学和空间非线性（复杂度）。探索了所提出的RBF架构，用于麦基-格拉斯时间序列的预测，并将....
一种用于RBF神经网络的新型自适应内核研究（Matlab代码实现）
1 概述在本文中，我们提出了一种新的径向基函数神经网络自适应核。所提出的核自适应地融合了欧几里得和余弦距离测度，以利用两者的往复性质。该框架使用梯度下降法动态调整参与核的权重，从而减轻了对预定权重的需求。结果表明，所提方法在非线性系统辨识、模式分类和函数逼近3个主要估计问题上优于人工核融合。RBF 神经网络在许多实际感兴趣的问题上表现出优异的性能。在[24]中，使用具有遗传算法的RBF神经网络分....
BP神经网络数据分类——语音特征信号分类（Matlab代码实现）
1 概述BP神经网络是一种常见的人工神经网络，用于数据分类和回归等任务。在语音特征信号分类中，BP神经网络可以用于将语音信号的特征进行分类，比如将语音信号分成不同的语音类别，如说话人的声音、语音命令、语音识别等。具体的步骤如下：1. 数据预处理：首先，需要对语音信号进行预处理，包括信号采样、特征提取等。常用的特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。2. 数据标记：....
使用多个神经网络进行细菌分类（Matlab代码实现）
1 概述使用多个神经网络进行细菌分类是一种常见的方法，可以通过集成多个网络的预测结果来提高分类性能。下面是一个基本的步骤：1. 数据收集和准备：收集包含细菌图像和相应标签的数据集。这些图像可以是通过显微镜或其他图像采集设备获取的。确保数据集中包含各种不同类型的细菌，以及他们的相应标签。对图像进行预处理，如调整大小、灰度化等。2. 构建多个神经网络：选择适当的神经网络架构用于细菌分类任务。可以使用....
【使用时空RBF-NN进行非线性系统识别】实现了 RBF、分数 RBF 和时空 RBF 神经网络，用于非线性系统识别研究（Matlab代码实现）
1 概述本文用于非线性系统识别任务的径向基函数神经网络（RBF-NN）的三种变体。特别是，我实现了具有常规和分数梯度下降的RBF，并将性能与时空RBF-NN进行了比较。时空RBF-NN（Radial Basis Function Neural Network）是一种用于非线性系统识别的方法，它将RBF神经网络与时空数据建模相结合。由于非线性系统的行为通常涉及时空关系，时空RBF-NN能够更好地捕....
【3-D深度学习：肺肿瘤分割】创建和训练 V-Net 神经网络，并从 3D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割研究（Matlab代码实现）
1 概述使用3D深度学习进行肺肿瘤分割是一种有前景的研究方向。V-Net是一种常用的3D神经网络，特别适用于医学图像分割任务。下面是一个基本的步骤：1. 数据收集和准备：收集具有标注好的3D医学图像数据集，其中包含肺肿瘤的区域标签。这些图像可以是通过CT扫描等方式获取的。确保数据集中包含多样性的肺肿瘤形状、尺寸和位置，以及其对应的区域标签。2. 数据预处理：对收集到的3D医学图像进行预处理，如灰....
基于 K 均值聚类的径向基RBF神经网络优化（Matlab代码实现）
1 概述1.1 RBF神经网络模型RBF神经网络是一种常见的三层结构神经网络，主要包括输入层、隐含层及输出层，如图1所示。RBF神经网络的作用原理，是将径向基函数(RBF)作为网络第二层隐含层的节点函数，以此构成隐含层空间。当数据被输入网络后，输入层会把数据传递给隐含层。经过隐含层节点函数计算之后，再将数据传递给输出层。通常而言，隐含层节点的计算函数是非线性的。当隐含层的节点数增加时，处理数据的....
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