粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络的多输入单输出回归分析，粒子群算法优化gru神经网络的多输入回归分析
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络的多输入单输出回归分析，粒子群算法优化gru神经网络的多输入回归分析 完整代码：粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络的多输入单输出回归分析，粒子群算法优化gru神经网络的多输入回归分析(代码完整，数据齐全)资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/downlo...
政安晨：【深度学习神经网络基础】（九）—— 在深度学习神经网络反向传播训练中理解梯度
目录 简述 理解梯度 什么是梯度 计算梯度 简述 在深度学习神经网络中，反向传播是一种用来训练神经网络的常用方法。它通过计算损失函数对于网络参数的梯度，然后使用梯度下降算法更新参数，以降低损失函数的值。 梯度表示了函数在某一点上的变化率和方向，对于神经网络而言，梯度表示了损失函数对于网络参数的变化率和方向。在反向传播过程中，首先通过前向传播计算出网络的输出和损失函数的值，然后利用链式法则逐层计算参数的梯度...
用 PyTorch 构建液态神经网络（LNN）
用 PyTorch 构建液态神经网络（LNN） 文章目录 什么是液态神经网络为什么需要液态神经网络LNN 与 RNN 的区别用 PyTorch 实现 LNNStep 1. 导入必要的库Step 2. 定义网络架构Step 3. 实现 ODE 求解器Step 4. 定义训练逻辑 LNN 的缺陷总结 什么是液态神经网络 2020年，麻省理工学院（MIT）的两名研究人员带领团队推出了一种基于现实生活中的自然智...
基于BP神经网络的金融序列预测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 5.完整程序 1.程序功能描述 基于BP神经网络的金融序列预测，仿真输出预测结果，预测误差以及训练曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 ......................................................................
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...
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...
深度学习基础——卷积神经网络的基础模块
深度学习基础——卷积神经网络的基础模块 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习中一种非常重要的神经网络结构，它在图像识别、图像分类、目标检测等领域取得了巨大成功。本文将介绍卷积神经网络的几个基础模块，包括批归一化、全局平均池化、瓶颈结构和沙漏结构。我们将首先对这些基础模块进行概述，然后介绍其概念及公式，并通过Python实现示例代码进行可视化展示。 ...
深度学习基础——卷积神经网络的感受野、参数量、计算量
深度学习基础——卷积神经网络的感受野、参数量、计算量 深度学习在图像处理领域取得了巨大的成功，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种非常重要的网络结构。本文将介绍卷积神经网络的三个重要指标：感受野、参数量和计算量。首先，会对这些指标进行定义，然后介绍如何计算它们，并通过Python实现示例代码进行可视化展示。 1. 定义 1.1 感受野（Recept...
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...
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...