在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。**
x1 和 x2 输入对于 H1 和 H2 将具有相同的值。但是，H1和H2的权重可能不同，也可能相同。而且，偏差也可以不同，即b1和b2可以不同。
在数字化时代，顾客信用评估成为商业决策中的重要一环。无论是金融机构的信贷审批，还是电商平台的用户信用管理，都需要对顾客的信用状况进行准确评估（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
人工神经网络是一种类似于大脑神经突触连接的结构进行信息处理的数学模型，由大量的输入层节点、隐藏层节点和输出层节点连接构成。有关神经网络算法最核心的三个问题就是：选择激活函数、隐藏层数目和节点的确定以及权重的设置。
反馈型神经网络(recurrent networks)是一种从输出到输入具有反馈连接的神经网络，其结构比前馈网络要复杂得多。典型的反馈型神经网络有Elman网络和Hopfield网络。Elman网络是两层反向传播网络，隐层和输入向量连接的神经元，其输出不仅作为输出层的输入，而且还连接隐层内的另外也一些神经元，反馈到隐层的输入。由于其输入表示了信号的空域信息，而反馈支路是一个延迟单元，反映了信号的时序信息，所以Elman网络可以在时域和空域上进行模式识别。 Hopfield网络又称为联想记忆网络，它常常存储一
这是自己学习tensorflow的基本操作后，实现的最简单的BP神经网络模型。数据集用的时之前在博文：利用BP神经网络对语音特征信号数据集进行分类中的语音信号数据集，在之前的文章忘记附上数据集，这次在博客中给出下载链接：语音信号数据集。不得不说TensorFlow的强大，运算速度快不说，精度比[利用BP神经网络对语音特征信号数据集进行分类(https://blog.csdn.net/qq_30091945/article/details/72596638)在手动实现的BP 神经网络的性能好多了。相关代码已上传github：https://github.com/Daipuwei/TensorFlow-BP-/tree/master
本文将不使用任何人工智能框架，只用简单的 dotnet 的类，自己搭建一个人工智能网络。本文适合小伙伴跟着一步步写
我们有了像Q-learning这么伟大的算法，为什么还要瞎折腾出一个Actor-Critic？原来Actor-Critic的Actor的前生是Policy Gradients，这能让它毫不费力地在连续动作中选择合适的动作，而Q-learning做这件事会瘫痪。那为什么不直接用Policy Gradients呢？原来Actor Critic中的Critic的前生是Q-Learning或其他的以值为基础的学习法，能进行单步更新，而传统的Policy Gradients则是回合更新，这降低了学习效率。
小伙伴们大家好呀～前面的文章中（PyTorch 小课堂开课啦！带你解析数据处理全流程（一）、PyTorch 小课堂！带你解析数据处理全流程（二）），我们介绍了数据处理模块。而当我们解决了数据处理部分，接下来就需要构建自己的网络结构，从而才能将我们使用数据预处理模块得到的 batch data 送进网络结构当中。接下来，我们就带领大家一起再认识一下 PyTorch 中的神经网络模块，即 torch.nn。本文主要对 nn.Module 进行剖析。感兴趣的小伙伴快点往下看吧！
现在小伙伴说的人工智能都是弱智能，可以基于神经网络来做。而神经网络是有多层网络，每一层网络都有多个神经元。那么最简单的神经网络就是只有一层，而这一层只有一个神经元，也就是整个神经网络只是有一个神经元。一个神经元可以用来做什么？可以用来做基础的与或逻辑运算器。在我没有告诉神经元与或的逻辑时，只是通过我传输的输入的值和输出的值，此时神经元经过训练就能自己学会与或的逻辑。本文就在不使用现成的人工智能框架下一步步和大家写这一个神经元和告诉大家这是如何运行的。本文特别适合小伙伴入门神经网络，或者适合小伙伴入手写代码
文章主要介绍了如何利用深度学习对打乱后的数字进行排序，并提供了代码示例和详细的步骤说明。首先介绍了排序算法的作用和重要性，然后详细讲解了如何使用深度学习中的排序算法对打乱后的数字进行排序，并给出了具体的代码示例和步骤说明。通过本文的学习，读者可以掌握如何使用深度学习对打乱后的数字进行排序，并能够根据实际需求进行代码实现。
本来想的是以理论和实践相结合，前面讲讲神经网络，后面简单讲下在weka中怎么使用BP神经网络，可惜最后时间不够。因为是讲稿，讲的要比写的多，所以很多地方口语化和省略比较严重，大家凑合着看吧。 实践
从本系列文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前五篇文章讲解了神经网络基础概念、Theano库的安装过程及基础用法、theano实现回归神经网络、theano实现分类神经网络、theano正规化处理，这篇文章讲解神经网络的评价指标、特征标准化和特征选择，均是基础性知识。主要是学习"莫烦大神" 网易云视频的在线笔记，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章和在线笔记，希望对您有所帮助，本系列作者采用一篇基础一篇代码的形式讲解，也建议大家一步步跟着学习，同时文章中存在错误或不足之处，还请海涵~
近年来，深度学习可谓是机器学习方向的明星概念，不同的模型分别在图像处理与自然语言处理等任务中取得了前所未有的好成绩。在实际的应用中，大家除了关心模型的准确度，还常常希望能比较快速地完成模型的训练。一个常用的加速手段便是将模型放在GPU上进行训练。然而由于种种原因，R语言似乎缺少一个能够在GPU上训练深度学习模型的程序包。
NeuralProphet是一个python库，用于基于神经网络对时间序列数据进行建模。它建立在PyTorch之上，并受到Facebook Prophet和AR-Net库的极大启发。
作者 | 冰不语 01 Net类的设计与神经网络初始化 闲言少叙，直接开始 既然是要用C++来实现，那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络，这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍，很有可能跟其他人写的程序冲突，所以我的所有程序都包含在namespace liu中，由此不难想到我姓刘。在之前的博客反向传播算法资源整理中，我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神的同学可以出门左转去看看这篇文章的资源。这里假设读者对于神经网络的基本理论有一定的了解。 神经网络的要素 在真
欠拟合：根本原因是特征维度过少，模型过于简单，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大。
不好意思拖了这么久才整理，弄完考试的事情就在研究老师给安排的新任务，一时间还有点摸不到头脑，就直接把百度网盘链接放在视频下面了但是最近才发现那个链接发出来了看不到，所以现在有时间了就来重新整理一下！
https://www.argoverse.org/data.html#download-link
股市崩盘是一个市场总价值急剧而快速的下降的结果，其典型特征是股价通常在几天内下降超过10%。
在本文中，在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测
风格转换训练包含了所有转换步骤,有图像风格特征提取,图像内容损失提取,图像风格损失提取,图像内容和风格损失融合等过程,下面针对训练解析各个过程.
本篇论文的题目是 《Rich feature hierarchies for accurate oject detection and semantic segmentation》，翻译过来就是针对高准确度的目标检测与语义分割的多特征层级，通俗地来讲就是一个用来做目标检测和语义分割的神经网络。
TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库，特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单：首先在 Python 中定义要执行的计算图（例如图 9-1），然后 TensorFlow 使用该图，并使用优化的 C++ 代码高效运行该图。
摘要总结：本篇文章主要介绍了如何使用神经网络进行二分类问题，并针对不同的隐藏层大小进行了实验和分析。结果表明，较小的隐藏层大小可以更好地捕捉数据的趋势，但过小的隐藏层大小可能导致过拟合，而较大的隐藏层大小则可能导致欠拟合。因此，选择适当的隐藏层大小非常重要，需要根据具体问题进行分析和实验。
时间序列数据是按一定时间间隔记录的一系列观测结果。它经常在金融、天气预报、股票市场分析等各个领域遇到。分析时间序列数据可以提供有价值的见解，并有助于做出明智的决策。
本文以如何识别马路上的行人、车辆为主题，介绍了基于 Tensorflow 的 SSD 模型如何应用在物体识别定位项目中。
下载波动性标准普尔500数据集，时间范围是：2011年2月11日至2019年2月11日。我的目标是采用ANN和LSTM来预测波动性标准普尔500时间序列。
LLM的问题就是权重参数太大，无法在我们本地消费级GPU上进行调试，所以我们将介绍3种在训练过程中减少内存消耗，节省大量时间的方法:梯度检查点，LoRA和量化。
没错，但这不是今天的重点。我们想知道的是输入特征对神经网络的预测计算有多重要。例如，通过学习时间、年龄、身高和缺席人数等几个预测因素来预测谁会通过考试。直觉上，决定学生是否通过考试的最重要的因素是学习时间。
本博客所有内容以学习、研究和分享为主，如需转载，请联系本人，标明作者和出处，并且是非商业用途，谢谢！ 系列目录： 1 第一部分 模型的评估与数据处理 2 3 机器学习基础与实践（一）----数据清洗 4 5 机器学习基础与实践（二）----数据转换 6 7 机器学习基础与实践（三）----数据降维 8 9 10 11 第二部分 特征工程 12 13 机器学习基础与实践（四）----特征选择 14 15 机器学习基础与实践（五）----特征
第9章 启动并运行TensorFlow 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang @WilsonQu 校对：@Lis
【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 【视频】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究 R语言动量交易策略分析调整后的数据 TMA三均线股票期货高频交易策略的R语言实现 R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用 R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略 r语言多均线股票价格量化策略回测 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合 R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现 Python计算股票投资组合的风险价值（VaR） R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析 Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析 深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST） MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
今天我们一起学习下深度学习中如何避免过拟合，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：
目前深度学习、AI研究很火爆，它们依赖的最底层就是简单的神经网络，本文将介绍神经网络基础，了解基本的神经网络原理，同时给出样例参考，该样例可以推广到其他的分类、回归问题分析
前一篇文章详细讲解了循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM的原理知识，并采用TensorFlow实现手写数字识别的RNN分类案例。本文将分享如何评价神经网络，绘制训练过程中的loss曲线，并结合图像分类案例讲解精确率、召回率和F值的计算过程。本文可以指导您撰写简单的深度学习论文，希望对您有所帮助。
iris以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据集，分为3类（setosa,versicolor, virginica），每类50个数据，每个数据包含4个属性。每一个数据包含4个独立的属性，这些属性变量测量植物的花朵（比如萼片和花瓣的长度等）信息。要求以iris数据为对象，来进行不可测信息（样本类别）的估计。数据随机打乱，然后训练集：测试集=7：3进行训练，并和实际结果作比较
机器视觉领域的核心问题之一就是目标检测（objectdetection），它的任务是找出图像当中所有感兴趣的目标（物体），确定其位置和大小。作为经典的目标检测框架FasterR-CNN，虽然是2015年的论文，但是它至今仍然是许多目标检测算法的基础，这在飞速发展的深度学习领域十分难得。而在FasterR-CNN的基础上改进的MaskR-CNN在2018年被提出，并斩获了ICCV2017年的最佳论文。Mask R-CNN可以应用到人体姿势识别，并且在实例分割、目标检测、人体关键点检测三个任务都取得了很好的效果。因此，百度深度学习框架PaddlePaddle开源了用于目标检测的RCNN模型，从而可以快速构建强大的应用，满足各种场景的应用，包括但不仅限于安防监控、医学图像识别、交通车辆检测、信号灯识别、食品检测等等。
编写｜PaddlePaddle 排版｜wangp 虽然PaddlePaddle看起来包含了众多参数，但是大部分参数是为开发者提供的，或者已经在集群提交环境中自动设置，因此用户并不需要关心它们 在此，根据这些参数的使用场合，我们将它们划分为不同的类别。例如，通用类别中的参数可用于所有场合。某些参数只可用于特定的层中，而有些参数需要在集群多机训练中使用。本推文将对各个类别的参数做详细的介绍，点击推文左下角“阅读原文”可查看参数概述 通用 --job ---工作模式，包括: train, test, checkg
一个非常有趣的讲解 （感知器是一种单层神经网络，而多层感知器则称为神经网络。）： https://towardsdatascience.com/what-the-hell-is-perceptron-626217814f53
这学期修了一门机器视觉的选修课，课设要是弄一个花卉识别的神经网络，所以我网上找了开源代码进行了修改，最后成功跑起来，结果只有一个准确率（94%）
因此，我们使用神经网络来解决分类问题。通过分类，我们指的是按类别对数据进行分类的分类。例如，水果可分为苹果，香蕉，橙等。
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，并具有自学习和自适应的能力。神经网络类型众多，其中最为重要的是多层感知机。为了详细地描述神经网络，我们先从最简单的神经网络说起。
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
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