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今夕何夕兮，前些天把玩了一下MATLAB中神经网络工具箱的使用，忽有“扪参历井仰胁息”之感。别的倒是没什么，只是神经网络的数据组织结构有些“怪异”，要是不小心就会导致工具箱报错。以下便是神经网络工具箱的正确打开姿势，谨供诸君参考：
pytorch将深度学习中常用的优化方法全部封装在torch.optim之中，所有的优化方法都是继承基类optim.Optimizier
本文介绍MATLAB软件中神经网络拟合（Neural Net Fitting）工具箱的具体使用方法。
上一期的文章《网格迷宫、Q-learning算法、Sarsa算法》的末尾，我们提到了Q学习固有的缺陷：由于智能体(agent)依赖以状态-动作对为自变量的Q函数表(Q Function Table)来形成对当前状态的估计，并以此为依据利用策略π选择动作。Q函数表就必须包含智能体在环境中所可能出现的所有动作-状态对及其对应Q值。显然，当一个多步决策问题变得足够复杂甚至变为连续决策或控制问题时，Q学习本身是无力应对的。例如，对于复杂的多步决策问题，庞大而结构复杂的Q表将变得难以存储和读取；将网格迷宫的长、宽各扩大10倍，Q表则变成原来的100倍。对于连续决策/控制问题时，Q表更是无法记录所有的状态。 那么，如何解决这一问题呢？ 一个直截的想法就是，选择某个多元函数，逼近Q表中“自变量”动作-状态对与“因变量”Q值形成的关系。但这样做依然存在问题：对于不同的强化学习问题，Q表中的数据呈现出各异的曲线特性，只有找到符合Q表数据的函数形式，才可能良好的逼近Q表。选择传统函数进行逼近，显然是很难实现编程自动化的。 神经网络(Neural Network)恰恰是这么一种有别于传统函数逼近的解决方案。而从数学的角度讲，神经网络本质上就是一种强大的非线性函数逼近器。将神经网络与Q学习结合起来，就得到了能够解决更复杂问题的Q-Network以及使用深度神经网络的Deep-Q-Network (DQN)。 Deep-Q-Learning的算法究竟是什么样的？浙江大学的《机器学习和人工智能》MOOC有着大致的讲解。而如何实现Deep-Q-Learning？莫烦Python以及北理工的MOOC也给出了Python语言的详细示范。 尽管有关Deep-Q-Learning的程序和讲解已经很多权威且易懂的内容；准确的理解Deep-Q-Learning算法，并在MatLab上实现，则是完成强化学习控制这个最终目标的关键。具体到Deep-Q-Learning的实现上，它不仅与之前的Q-Learning在程序结构上有着相当大的区别，直接将它应用于连续控制问题也会是非常跳跃的一步。因此，在这一期的文章里，问题将聚焦在前后两个问题之间：如何使用神经网络让智能体走好网格迷宫？ 将这个问题再细分开来，则包括两部分：
【新智元导读】GitHub上根据星级（stra）列出了最常用的53个深度学习项目。其中，最受欢迎的是TensorFlow。表格的整理人ID分别是aymericdamien、lenck、pjreddie、vmarkovtsev和JohnAllen。这样一份实用工具表，赶紧收藏吧~ 项目名称星数简介TensorFlow29622使用数据流图计算可扩展机器学习问题。Caffe11799一个高效的开源深度学习框架。Neural Style10148由Torch实现的神经网络算法。Deep Dream9042一款图像
本文介绍一下怎么把训练好的神经网络导入到simulink并使用，假定有两个变量，一个输出变量，随机生成一点数据
最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数，在网上搜索了一下，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索，发现神经网络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者SVM（支持向量机）等组合模型来进行预测，本文结合实际数据，选取了常用的BP神经网络算法，其算法原理，因网上一大堆，所以在此不必一一展示，并参考了bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码这篇博文，运用matlab 2016a,给出了下面的代码，并最终进行了预测
clear; clc; TestSamNum = 20; % 学习样本数量 ForcastSamNum = 2; % 预测样本数量 HiddenUnitNum=8; % 隐含层 InDim = 3; % 输入层 OutDim = 2; % 输出层 % 原始数据 % 人数(单位：万人) sqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ... 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63]; % 机动车数(单位：万辆) sqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.9 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6... 2.7 2.85 2.95 3.1]; % 公路面积(单位：万平方公里) sqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36 0.38 0.49 ... 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79]; % 公路客运量(单位：万人) glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024 19490 20433 ... 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462]; % 公路货运量(单位：万吨) glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524 11115 ... 13320 16762 18673 20724 20803 21804]; p = [sqrs; sqjdcs; sqglmj]; % 输入数据矩阵 t = [glkyl; glhyl]; % 目标数据矩阵 [SamIn, minp, maxp, tn, mint, maxt] = premnmx(p, t); % 原始样本对(输入和输出)初始化 SamOut = tn; % 输出样本 MaxEpochs = 50000; % 最大训练次数 lr = 0.05; % 学习率 E0 = 1e-3; % 目标误差 rng('default'); W1 = rand(HiddenUnitNum, InDim); % 初始化输入层与隐含层之间的权值 B1 = rand(HiddenUnitNum, 1); % 初始化输入层与隐含层之间的阈值 W2 = rand(OutDim, HiddenUnitNum); % 初始化输出层与隐含层之间的权值 B2 = rand(OutDim, 1); % 初始化输出层与隐含层之间的阈值 ErrHistory = zeros(MaxEpochs, 1); for i = 1 : MaxEpochs HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层网络输出 NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输出层网络输出 Error = SamOut - NetworkOut; % 实际输出与网络输出之差 SSE = sumsqr(Error); % 能量函数(误差平方和) ErrHistory(i) = SSE; if SSE < E0 break; end % 以下六行是BP网络最核心的程序 % 权值(阈值)依据能量函数负梯度下降原理所作的每一步动态调整量 Delta2 = Error; Delta1 = W2' * Delta2 .* HiddenOut .* (1 - HiddenOut); dW2 = Delta2 * HiddenOut'; dB2 = Delta2 * ones(TestSamNum, 1); dW1 = Delta1 * SamIn'; dB1 = Delta1 * ones(TestSamNum, 1); % 对输出层与隐含层之间的权值和阈值进行修正 W2 = W2 + lr*dW2; B2 = B2 + lr*dB2; % 对输入层与隐含层之间的权值和阈值进行修正 W1 = W1 + lr*dW1; B1 = B1 + lr*dB1; end HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层输出最终结果 NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输
Python 1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络
因为标题长度有限，所以把Face Recognition简写成F R，论文题目应为《Attribute-Enhanced Face Recognition with Neural Tensor Fusion Networks》 1 需要解决的问题（Problem） 从稳定的到大的变化的状态（例如：姿势、光照、表情变化），使用深度学习方法所得到的特征仍存在缺陷。 2 所使用的方法（Method） 作者提出了一种基于张量的融合结构，能够有效的融合面部识别特征（FRF）与面部属性特征（FAF）。为了解决普通模型参
官网tutorial中显示图片的那部分我就直接省略了，因为跟训练网络无关，只是for fun
来自：CSDN.NET 链接：http://www.csdn.net/article/2015-09-15/2825714（点击尾部阅读原文前往，文章中相关链接请点击阅读原文查看） 原文：http://www.teglor.com/b/deep-learning-libraries-language-cm569/ 译者简介：赵屹华，计算广告工程师@搜狗，前生物医学工程师，关注推荐算法、机器学习领域。 本文总结了Python、Matlab、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、
Python 1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装
在人工智能行业，2015-2016 出现了一个不同寻常的趋势：许多重量级机器学习项目纷纷走向开源，与全世界的开发者共享。加入这开源大潮的，不仅有学界师生，更有国内外的互联网巨头们：国内有百度和腾讯，国
文章目录 整体介绍 实现结果 思路介绍 BP网络源代码 数据集在我网盘，有需要请联系博主 整体介绍 包含源码和数据集 实现结果 思路介绍 对于很多人人为，股票预测是一个很难的问题。其实不然，运用今天
谢谢大家支持，可以让更多朋友和有兴趣志同道合的人关注这个公众号。让知识传播的更加富有活力，谢谢各位读者。 查看之前博文资料请点击右上角查看历史消息 最近研究了几天深度学习的Matlab工具箱代码，发现作者给出的源码中注释实在是少得可怜，为了方便大家阅读，特对代码进行了注释，与大家分享。 在阅读Matlab工具箱代码之前，建议大家阅读几篇CNN方面的两篇经典材料. （1）《Notes on Convolutional Neural Networks》，这篇文章是与Matlab工具箱代码配套的文献，不过文
1.什么是白噪声？ 答：白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。白噪声或白杂讯，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说，此信号在各个频段上的功率是一样的，由于白光是由各种频率（颜色）的单色光混合而成，因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”，此信号也因此被称作白噪声。相对的，其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声。 理想的白噪声具有无限带宽，因而其能量是无限大，这在现实世界是不可能存在的。实际上，我们常常将有限带宽的平整讯号视为白噪音，因为这让我们在数学分析上更加方便。然而，白噪声在数学处理上比较方便，因此它是系统分析的有力工具。一般，只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽，并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑，就可以把它作为白噪声来处理。例如，热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度，通常可以认为它们是白噪声。 高斯白噪声的概念——."白"指功率谱恒定;高斯指幅度取各种值时的概率p (x)是高斯函数 高斯噪声——n维分布都服从高斯分布的噪声 高斯分布——也称正态分布，又称常态分布。对于随机变量X，记为N（μ，σ2），分别为高斯分布的期望和方差。当有确定值时，p (x)也就确定了，特别当μ=0，σ2=1时，X的分布为标准正态分布。
1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的自动分 化（auto-differentiation）。通过灵活的 Python 接口，要在 TensorFlow
本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目（按 stars 排名）。最后更新：2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
trainning：用来训练的数据。 validtion：测量网络泛化的数据（泛化停止改善时停止训练） testing：用来测试神经网络的数据。
该工具箱集成多种实用工具，提供了便捷、高效的电脑使用体验，这款软件具备系统优化、文件管理、网络工具等多个模块，能够满足用户在日常使用中的多种需求，
说实话，在我仔细研究了MXNet和Gluon是如何进行数据加载与数据增强的，不得不佩服DMLC真的很良心，提供了如此简单的接口和又方便又多样的数据处理工具库。
深度学习是机器学习和统计学交叉领域的一个子集，在过去的几年里得到快速的发展。强大的开源工具以及大数据爆发使其取得令人惊讶的突破进展。本文根据微软学术（academic.microsoft.com）的引用量作为评价指标，从中选取了20篇顶尖论文。注意，引用量会随着时间发生快速的变化，本文参考的是本文发表时候的引用量。
一、径向基神经网络的函数 1.创建函数 (1) newrb函数 该函数用于设计一个径向基神经网络： [net,tr]=newrb(P,T,goal,spread,MN,DF) 其中，P为Q组输入向量
一、径向基神经网络的函数 1.创建函数(1)newrb函数 该函数用于设计一个径向基神经网络： [net,tr]=newrb(P,T,goal,spread,MN,DF) 其中，P为Q组输入向量；T为Q组目标分类向量；goal为均方误差，默认为；spread为径向基函数的分布，默认值为1；MN为神经元的最大数目，默认值为Q；DF为两次显示之间所添加的神经元数目，默认为25；net为生成的径向基网络；tr为生成的训练记录。 📷 在上述代码中，可自行修改spread参数的值，观察结果有何不同，加入用代码net=
在本专栏的第十三篇博文数学建模学习笔记（十三）神经网络——中：matlab程序实现记录过如何在matlab用代码进行神经网络的训练。 本篇内容将记录如何使用Neural Net Fitting工具箱，做神经网络预测时更为简便。
MATLAB是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域的软件。它具有强大的数学计算能力，支持矩阵运算、曲线拟合、图像处理、信号处理等功能。在本文中，我们将通过举例的方式介绍MATLAB的特色功能和使用方法。
BP神经网络属于人工智能范畴，在我看来它更多的是一个用于预测的工具，尽管它的用处还不仅于此。在数学建模上，很多时候，题目提供了很多历史数据，我经常用这些历史数据，用BP神经网络训练它，利用训练好的BP神经网络，来预测接下来的未知的值。
选自arXiv 机器之心编译 参与：吴攀、蒋思源、李亚洲 初学者在学习神经网络的时候往往会有不知道从何处入手的困难，甚至可能不知道选择什么工具入手才合适。近日，来自意大利的四位研究者发布了一篇题为《神经网络初学者：在 MATLAB、Torch 和 TensorFlow 中的快速实现（Neural Networks for Beginners A fast implementation in Matlab, Torch, TensorFlow）》的论文，对 MATLAB、Torch 和 TensorFlow
打开任何一个浏览器搜“地理空间数据云”或者在网页地址处输入网址：http://www.gscloud.cn，注册账号登录进去，点击高级搜索，设定下载区域范围以及传感器类型即可下载所需遥感数据，如下图所示。
在之前的一篇博客（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114806478）中，我们对基于MATLAB的随机森林（RF）回归与变量影响程度（重要性）排序代码加以详细讲解与实践。本次我们继续基于MATLAB，对另一种常用的机器学习方法——神经网络方法加以代码实战。
深度学习是机器学习和统计学交叉领域的一个子集，在过去的几年里得到快速的发展。强大的开源工具以及大数据爆发使其取得令人惊讶的突破进展。本文根据微软学术（academic.microsoft.com）的引
本文来源：全球人工智能 作者：Pedro Lopez，数据科学家，从事金融与商业智能 深度学习是机器学习和统计学交叉领域的一个子集，在过去的几年里得到快速的发展。强大的开源工具以及大数据爆发使其取得令人惊讶的突破进展。本文根据微软学术（academic.microsoft.com）的引用量作为评价指标，从中选取了20篇顶尖论文。注意，引用量会随着时间发生快速的变化，本文参考的是本文发表时候的引用量。 在这份清单中，超过75%的文章都提到了深度学习和神经网络，尤其是卷积神经网络（CNN），其中，50%的文章是
从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据，通常针对这些训练数据，模型也会产生相应的结果。但是
从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本。 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据，通常针对这些训练数据，模型也会产生相应的结果。但是，问题是你需要多少训练数据合适呢？这恰恰取决于你正在执行的任务、最终想通过模型实现的性能、现有的输入特征、训练数据中含有的噪声、已经提取的特征中含有的噪声以及模型的复杂性等等诸多因素。所以，发现所有这些变量相互之间有何联系，如何工作的方法即是通过在数量不一的训练样本上训练模型，并且绘制出模型关于各个训练样本集
本文主要以ORL_64x64人脸数据库识别为例，介绍如何使用基于matlab的CDBN工具箱。至于卷积深度置信网络（CDBN，Convolutional Deep Belief Network）的理论知识，只给出笔者整理的一些学习资源。 01 卷积深度置信网络理论知识 参考资料 datas 1、CSDN博客---受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记 (http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168937) 2、CSDN博客---深度信念网络 (Deep
---- CNN的这三个特点是其对输入数据在空间（主要针对图像数据）上和时间（主要针对时间序列数据，参考TDNN）上的扭曲有很强的鲁棒性。CNN一般采用卷积层与采样层交替设置，即一层卷积层接一层采样层
相对于2016年的报告，2018年《Top 20 Python AI and Machine Learning projects on Github》报告主要有如下几个变化：
深度学习是全球视频分析应用增长的动力，开发者们越来越多的在基于计算机视觉应用中使用深度学习了。在Github或者其他地方已经开始浮现公开的代码库和（网络）模型库(Model Zoos)。开发者当在应用中使用深度学习的时候，经常面临两个选择：他们可以使用第三方已经训练好的模型，或者他们可以自己从头训练一个新模型。 现在选用模型库中的预先训练好的模型，变得流行起来，但经常这些模型存在一些问题：
源 / 深度学习世界 文 / IIan Reinstein 译 / 乌拉乌拉 如今机器学习和人工智能已经变得家喻户晓，有很多爱好者进入了该领域。但是，什么才是能够进入该领域的正确路径呢?如何
深度神经网络(DNN)通过端到端的深度学习策略在许多具有挑战性的任务上达到了人类水平的性能。深度学习产生了具有多层抽象层次的数据表示;然而，它没有明确地提供任何关于DNNs内部运作的解释，换句话说它的内部运作是一个黑盒子。深度神经网络的成功吸引了神经科学家，他们不仅将DNN应用到生物神经系统模型中，而且还采用了认知神经科学的概念和方法来理解DNN的内部表示。尽管可以使用诸如PyTorch和TensorFlow之类的通用深度学习框架来进行此类跨学科研究，但是使用这些框架通常需要高级编程专家和全面的数学知识。因此迫切需要一个专门为认知神经科学家设计的工具箱，以绘制DNN和大脑的图。在这项研究里，北京师范大学(后文称北师大)研究团队设计并开发了DNNBrain，这是一个基于Python的工具箱，旨在探索DNN和大脑中的内部表示形式。通过集成DNN软件包和完善的脑成像工具，DNNBrain为各种研究场景提供了应用程序和命令行界面，例如提取DNN激活，探测DNN表示，将DNN表示映射到大脑以及可视化DNN表示。北师大研究团队人员表示，希望他们开发的这款工具箱可以加速将DNN应用到生物神经系统建模以及利用认知神经科学范式揭示DNN的黑匣子方面的科学研究。
哈佛大学的研究人员和学术界研究者合作开发了一种名为DeepLabCut的深度学习方法，可以自动跟踪和标记移动中动物的身体部位，具有可与人类匹敌的准确性。
关于更多机器学习、人工智能、增强现实、Unity、Unreal资源和技术干货，可以关注公众号：AIRX社区，共同学习，一起进步！AIRX三次方
作者为Google 软件工程师，美国西北大学电子信息工程博士，擅长大规模分布式系统，编译器和数据库。 从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好
咱俩师出同门。OpenPPL 是商汤基于自研高性能算子库的开源深度学习推理平台，提供云原生环境下的 AI 模型多后端部署能力。当然了，它也支持 OpenMMLab 的深度学习模型的高效部署。简单来说，用 OpenMMLab 开发的模型，可以通过 OpenPPL 高效可靠地运行在现有的 CPU、GPU 等计算平台上，为云端场景提供人工智能推理服务。
现在，matlab爱好者公众号决定开一个连载的神经网络，意思就是说为了介绍神经网络算法。我（南海一号）会推出一系列的，由浅入深的神经网络算法实例。
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