使用FORCE训练的脉冲神经网络中的监督学习（Matlab代码实现）
欢迎来到本博客 ❤️ ❤️ 博主优势： 博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳ 座右铭：行百里者，半于九十。 本文目录如下： 目录1 概述1.1第一代神经网络1.2 第二代神经网络：BP 神经网络1.3 第三代神经网络：脉冲神经网络2 运行结果3 参考文献4 Matlab代码实现1 概述脉冲神经网络简介：脉冲神经网络 (SNN) 属于第三代神经网络模型，实...
增强型PID-自适应-前馈-神经网络控制研究（Matlab代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1 概述2 运行结果2.1 RBFNN_Optimized_hideen_node_202.2 RBFNN_Lattice_hideen_node_3_6 2.3 PID2.4 效果yyds 3 参考文献4 Matlab代码实现1 概述文献来源：自适应RBFNN控制....
基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）
欢迎来到本博客 ❤️ ❤️ 博主优势： 博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳ 座右铭：行百里者，半于九十。 本文目录如下： 目录1 概述2 运行结果3 参考文献4 Matlab代码实现1 概述参考文献：CNN 是通过模仿生物视觉感知机制构建而成，能够进行有监督学习和无监督学习[33]。隐含层的卷积核参数共享以及层间连接的稀疏性使得 CNN 能够以较小的计算...
【Pytorch神经网络基础理论篇】 01 从零开始介绍深度学习算法和代码实现
同学你好！本文章于2021年末编写，已与实际存在较大的偏差！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与....
经典神经网络 | GoogleNet 论文解析及代码实现
论文题目：Going deeper with convolutions论文链接：https://arxiv.org/abs/1409.4842论文研究目标利用赫布理论和多尺度处理直觉设计一种增加深度和宽度的提高内部计算资源利用率的（同时保持了计算预算不变）网络。GoogleNet在ImageNet分类比赛的Top-5错误率降到了6.7%。创新点提出Inception模块使用辅助Loss全连接层使....
经典神经网络 | ResNet 论文解析及代码实现
论文题目：Deep Residual Learning for Image Recognition论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf前言ResNet是2015年ImageNet比赛的冠军，将识别错误率降低到了3.6%，这个结果甚至超出了正常人眼识别的精度。通过观察学习vggnet等经典神经网络模型，我们可以发现随着深度学习的不断发展，模型的层数越来....
经典神经网络 | VGGNet 论文解析及代码实现
论文标题：VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION论文链接：https://arxiv.org/abs/1409.1556Summary网络总体架构如下图： 卷积神经网络的输入是一个固定大小的224×224 RGB图像。做的唯一预处理是从每个像素中减去在训练集上计算的RGB平均值。图像通过一堆卷积(co....
Lenet神经网络解读及其代码实现
Letnet简介 手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。虽然现在看来Lenet基本实际用处不大，而且架构现在基本也没人用了，但是可以作为神经网络架构的一个很好的入门基础。Lenet神经网络架构图....
在图上发送消息的神经网络MPNN简介和代码实现
欢迎来到图神经网络的世界，在这里我们在图上构建深度学习模型。你可以认为这很简单。毕竟，我们难道不能重用使用正常数据的模型吗?其实不是。在图中所有的数据点(节点)是相互连接的。这意味着数据不再是独立的，这使得大多数标准的机器学习模型毫无用处，因为它们的推导都强烈地基于这个假设。为了克服这个问题，可以从图中提取数字数据，或者使用直接对这类数据进行操作的模型。创建直接在图上工作的模型更为理想，因为我们....
深度学习入门（9）神经网络Affine与Softmax层的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现
1 Affine与Softmax层的实现1.1 Affine层神经元的加权和可以用Y = np.dot(X, W) + B计算出来。然后，Y 经过激活函数转换后，传递给下一层。这就是神经网络正向传播的流程。神经网络的正向传播中进行的矩阵的乘积运算在几何学领域被称为“仿射变换”。将进行仿射变换的处理实现为“Affine层”。Y = np.dot(X, W) + B，计算图如下：式中WT的T表示转置....
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