python实现BP神经网络回归预测模型
神经网络模型一般用来做分类，回归预测模型不常见，本文基于一个用来分类的BP神经网络，对它进行修改，实现了一个回归模型，用来做室内定位。模型主要变化是去掉了第三层的非线性转换，或者说把非线性激活函数Sigmoid换成f(x)=x函数。这样做的主要原因是Sigmoid函数的输出范围太小，在0-1之间，...
2024-01-10神经网络的Scilab
认识我试着运行这个例子，它采用神经网络工具箱的Scilab https://burubaxair.wordpress.com/2014/03/12/artificial-neural-networks-in-scilab/神经网络的Scilab这是代码：T = [ 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 ]'; U = [ 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0...
2024-01-10
C++实现神经网络框架SimpleNN的详细过程
目录Features DependenciesPlatformTo DoUsageSimpleNN is a simple neural network framework written in C++.It can help to learn how neural networks work.源码地址：https://github.com/Kindn/SimpleNNFeaturesConstruct neural networks.Configure optimizer and loss layer f...
2024-01-10Numpy实现卷积神经网络(CNN)的示例
import numpy as npimport sysdef conv_(img, conv_filter): filter_size = conv_filter.shape[1] result = np.zeros((img.shape)) # 循环遍历图像以应用卷积运算 for r in np.uint16(np.arange(filter_size/2.0, img.shape[0]-filter_size/2.0+1)): for c in np.uint16(np.arange(f...
2024-01-10神经网络训练采用gpu设置的方式
在定义图结构之前不用加入gpu：0，只有在session中计算之前在加入，否则的话会提示不能使用gpu保存模型等问题。 with tf.device( '/gpu:0' ):补充：关于应用gpu训练神经网络的注意事项对于GPU来说，一定要注意的是，要分别在两个GPU上，或者不同时的在一个GPU上运行train和evaluation的部分，否则限于GPU...
2024-01-10
040.集群网络CNI网络模型
一 CNM网络模型1.1 网络模型生产环境中，跨主机容器间的网络互通已经成为基本要求，更高的要求包括容器固定IP地址、一个容器多个IP地址、多个子网隔离、ACL控制策略、与SDN集成等。目前主流的容器网络模型主要有Docker公司提出的Container Network Model（CNM）模型和CoreOS公司提出的Container Network Interface...
2024-01-10网络数据模型
创建网络数据库模型是为了解决分层数据库模型的缺点。在这种类型的模型中，一个孩子可以链接到多个父母，而分层数据模型不支持该功能。父节点称为所有者，子节点称为成员。网络数据模型可以表示为-网络模型的优势如图所示，网络模型可以支持许多关系。D2和C3每个都有多个主机。D2的主控是C1...
2024-01-10
网络模型
TCP是传输层协议，socket建立链接是端对端的，在传输层进行数据交互http协议是应用层协议 客户端public class client { public static void main(String[] args) throws IOException { Socket socket = new Socket("localhost",10086); OutputStream os = socket.getOutputStream(); DataOut...
2024-01-10
I/O网络模型
概述本文从I/O网络模型出发，介绍目前主流的几种网络模型，然后对同步阻塞I/O、同步非阻塞I/O、I/O多路复用的机制和流程做了详细的阐述，最后通过一个生活中的例子加深对这3中网络模型机制的理解。I/O操作网络IO的本质是socket的读取，socket在linux中被抽象为流，IO操作可以理解为对流的操作。为...
2024-01-10numpy实现神经网络反向传播算法的步骤
一、任务实现一个4 层的全连接网络实现二分类任务，网络输入节点数为2，隐藏层的节点数设计为：25,50,25，输出层2 个节点，分别表示属于类别1 的概率和类别2 的概率，如图所示。我们并没有采用Softmax 函数将网络输出概率值之和进行约束，而是直接利用均方差误差函数计算与One-hot 编码的真实标签...
2024-01-10python实现神经网络感知器算法
现在我们用python代码实现感知器算法。# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npclass Perceptron(object): """ eta:学习率 n_iter:权重向量的训练次数 w_：神经分叉权重向量 errors_：用于记录神经元判断出错次数 """ def __init__(self, eta=0.01, n_iter=2): self.eta = eta self.n_iter = n_iter pass def fit(self, X, ...
2024-01-10python实现简单神经网络算法
python实现简单神经网络算法，供大家参考，具体内容如下python实现二层神经网络包括输入层和输出层import numpy as np #sigmoid function def nonlin(x, deriv = False): if(deriv == True): return x*(1-x) return 1/(1+np.exp(-x)) #input dataset x = np.array([[0,0,1], [0,1,1], [1,0,1],...
2024-01-10
一个艺术风格化的神经网络算法
效果图快读a 图的 style 和 p 图的 content 进行融合，得到第三幅图 x代价函数 Loss正文对于好的艺术，尤其是画作，人们掌握了通过在内容和风格中构成复杂的影响来创造独特的视觉体验的技能。因此这个过程的算法基础是未知的而且不存在任一人工系统有同样的能力。但是，在其他基于视觉概念...
2024-01-10
70行Java代码实现深度神经网络算法分享
对于现在流行的深度学习，保持学习精神是必要的――程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到――用不用是政治问题，会不会写是技术问题，就像军人不关心打不打的问题，而要关心如何打赢的问题。程序员如何...
2024-01-10
C++实现简单BP神经网络
本文实例为大家分享了C++实现简单BP神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下实现了一个简单的BP神经网络使用EasyX图形化显示训练过程和训练结果使用了25个样本，一共训练了1万次。该神经网络有两个输入，一个输出端下图是训练效果，data是训练的输入数据，temp代表所在层的输出，target...
2024-01-10
C++实现神经BP神经网络
本文实例为大家分享了C++实现神经BP神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下BP.h#pragma once#include<vector>#include<stdlib.h>#include<time.h>#include<cmath>#include<iostream>using std::vector;using std::exp;using std::cout;using std::endl;class BP{private: int studyNum;//允许学习次数 double h;//...
2024-01-10
神经网络全连接层（1）
接下来聊一聊现在大热的神经网络。最近这几年深度学习发展十分迅速，感觉已经占据了整个机器学习的“半壁江山”。各大会议也是被深度学习占据，引领了一波潮流。深度学习中目前最火热的两大类是卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），就从这两个模型开始聊起。当然，这两个模型所涉...
2024-01-10什么是神经网络？
神经网络是一系列算法，通过模仿人脑运作方式的过程，努力识别一组记录中的基本关系。在这种方法中，神经网络定义了神经元系统，无论是有机的还是人工的。神经网络是仿照认知系统中的（假设）学习过程和大脑的神经功能建模的分析技术，并且能够在实施所谓的从现有的学习过程后从其他观察...
2024-01-10神经网络调试入门
以下建议主要针对神经网络的初学者，它是基于我的经验对工业界和斯坦福的神经网络新手给出的建议。神经网基本上比大多数程序更难调试，因为大多数神经网络错误不会导致类型错误或运行时间错误。他们只是导致神经网络难以收敛。特别是当你刚接触这个的时候，它可能会让你非常沮丧！但是一...
2024-01-10神经网络有哪些应用？
神经网络是一系列算法，通过模仿人脑操作技术的过程，努力识别一组数据中的基本关系。从这个意义上说，神经网络指的是有机或人工神经元系统。神经网络几乎适用于预测变量（独立变量、输入）和预测变量（依赖变量、输出）之间存在关系的所有情况，即使这种关系非常复杂并且不容易用通常的...
2024-01-10
卷积神经网络协同推断仿真系统
随着移动云计算和边缘计算的快速发展，以及人工智能的广泛应用，产生了边缘智能 (Edge Intelligence) 的概念。深度神经网络(例如CNN)已被广泛应用于移动智能应用程序中，但是移动设备有限的存储和计算资源无法满足深度神经网络计算的需求。神经网络压缩与加速技术可以加速神经网络的计算，例如剪...
2024-01-10
修改一个像素，就能让神经网络识别图像出错
用于识别图片中物体的神经网络可以被精心设计的对抗样本欺骗，这个问题目前在计算机视觉领域备受关注。此前，生成对抗样本通常需要向原图片中加入一些特定的噪点（参见：经得住考验的「假图片」：用 TensorFlow 为神经网络生成对抗样本）。然而最近，日本九州大学的 Su Jiawei 等人发表的研究证...
2024-01-10神经网络在分类中有何用处？
神经网络是一系列算法，旨在通过模仿人脑工作方式的过程来识别一组数据中的基本关系。在这种方法中，神经网络定义了有机的或人工的神经元系统。神经网络是在认知系统中的（假设的）学习过程和大脑的神经功能之后建模的分析技术，并且能够在实施所谓的从现有的学习过程之后从其他观察中预...
2024-01-10PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例
本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例，分享给大家，具体如下：一、PyTorch入门1. 安装方法登录PyTorch官网，http://pytorch.org，可以看到以下界面：按上图的选项选择后即可得到Linux下conda指令：conda install pytorch torchvision -c soumith目前PyTorch仅支持MacOS和Linux，暂不支持Windows。安装...
2024-01-10
