与 Java、Python 等语言相比,C/C++ 语言是离操作系统更近的一种高级语言,因此其执行效率也更高。可以说,就像武侠小说中的“九阳神功”一样,C/C++ 一旦学成,其妙无穷!有了这个基础,你就可以一通百通,快速学习任何语言和编程技术了。
其实说深度学习,之前或多或少之前也学过一些,比如像经常在TensorFlow用的CNN卷积神经网络和RNN递归神经网络以及LSTM等,再有就是现在学术界比较热的GAN也多少了解过一些.但是一直没有深入进去学习,以及读一些相关文章.
本文所述的题目源码已经开放到https://github.com/NJUPT-coding-gay/NCTF2018
关于神经网络的基本介绍和实现,可以参见这篇文章 BP神经网络及其C语言实现:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27110594
本项目链接:https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc
神经网络和深度学习(二)——从logistic回归谈神经网络基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 之前学习机器学习的时候,已经学过logistic回归,不过由于神经网络中,一些思想会涉及到logistic,另外会拿一些神经网络用到的解决方案,以logistic来举例,更浅显易懂(例如BP算法)。 因此,这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等,主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容,其他部分会快速略过。 二、logistic输出函数 logistic是解决
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法,帮助客户对高校教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
以苏州商品房房价为研究对象,帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型,利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化。
上一篇 9 “驱魔”之反向传播大法引出了反向传播算法——神经网络的引擎,并在最后窥探了它的全貌。本篇将详细的讨论反向传播各方面的细节。尽管它被TensorFlow封装的很好,但仍强烈建议把它作为人工神经网络的基本功,理解并掌握它,回报巨大。 《Neural Network and Deep Learning》的作者Nielsen写道: It actually gives us detailed insights into how changing the weights and biases chang
上一篇 9 “驱魔”之反传大法 引出了反向传播算法,强调了其在神经网络中的决定性地位,并在最后窥探了算法的全貌。本篇将详细的讨论算法各方面的细节。尽管我们都能猜到它会被TF封装,但是仍强烈建议把它作为人工神经网络的基本功,理解并掌握它,回报巨大。 《Neural Network and Deep Learning》的作者Nielsen写道: It actually gives us detailed insights into how changing the weights and biases cha
随着银行业务的扩展、P2P的出现、第三方支付提供个人贷、以及X宝等借贷平台的出现,使得个人信用评估在银行、第三方支付、商业借贷平台等上的应用越来越重要。本文利用BP人工神经网络对商业银行针对个人的信用等级评价进行了探讨,建立了神经网络的评价模型,对此做出了实例分析。 个人信用等级评估指标体系 商业银行个人信用等级评估指标体系设立的目的简述为银行通过评估借款人的“3C”,即品德(Character)、能力(Capacity)以及抵押(Collateral),对借款人在债务期满时偿债能力(Ability
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
1.模式识别、机器学习、深度学习的区别与联系 模式识别:过去、程序/机器做智能的事、决策树等 机器学习:热点领域、给数据+学习数据 深度学习:前言领域、强调模型 2.早年神经网络被淘汰的原因 耗时、局部最优、竞争对手、over-fitting、参数 3.深度学习的实质 及其 与浅层学习的区别 深度学习实质:多隐层+海量数据——>学习有用特征—–>提高分类或预测准确性 区别:(1)DL强调模型深度 (2)DL突出特征学习的重要性:特征变换+非人工 4.神经网络的发展(背景之类的) MP模型+
BP神经网络现在来说是一种比较成熟的网络模型了,因为神经网络对于数字图像处理的先天优势,特别是在图像压缩方面更具有先天的优势,因此,我这一段时间在研究神经网络的时候同时研究了一下关于BP网络实现图像压缩的原理和过程,并且是在MATLAB上进行了仿真的实验,结果发现设计的BP神经网络具有不错的泛化能力,对于用于图像压缩方面的效果还不错.
只要模型是一层一层的,并使用AD/BP算法,就能称作 BP神经网络。RBF 神经网络是其中一个特例。本文主要包括以下内容:
神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 神经网络中最基本的成分是神经元模型,即上述定义中的“简单单元”。如果某神经元的电位超过一个阈值,那么它就会被激活,即兴奋起来,向其他神经元发送化学物质。
人脑是一种强大的智慧大脑,人类通过教育改变了人类大脑的思维,提升了人类自己适应社会的能力,通过教育自我学习成长。
上一次我们讲了M-P模型,它实际上就是对单个神经元的一种建模,还不足以模拟人脑神经系统的功能。由这些人工神经元构建出来的网络,才能够具有学习、联想、记忆和模式识别的能力。BP网络就是一种简单的人工神经网络。 本文具体来介绍一下一种非常常见的神经网络模型——反向传播(Back Propagation)神经网络。
如上图所示,我先对将地面划分为n个小区域,用发声装置分别在每一个小区域的中心点坐标处发声一次,每发声一次,就用四个麦克风记录下时间差,,只需要三个时间差即可,分别为
大家好,这一篇文章算是深度学习这一个开始 其实说深度学习,之前或多或少之前也学过一些,比如像经常在TensorFlow用的CNN卷积神经网络和RNN递归神经网络以及LSTM等,再有就是现在学术界比较热
本文介绍了深度学习的发展历程、技术原理、模型架构、应用领域以及未来前景。
首先说说数据挖掘吧,接触这东西也是机缘巧合,上学期听说ZYN学姐在做科创,于是问了问具体情况,她说跟数据挖掘有关,这词我还是第一次听说,听起来很高级啊,我看了些资料,觉得非常感兴趣,于是就阴差阳错地加入了,还拉了BM和BAQ同学入伙。于是悲剧就开始上演了,我们小组组成以后才发现,原来大家都不懂,什么叫数据挖掘?于是项目没法成立,因为连挖啥都不知道。 于是我们先找了老师问,各种找,找了各种老师,得到了各种资料,什么挖文本的,挖银行的,挖教育的,就差没挖坟了。后面经过大家讨论,决定做股票的,一个是因为股
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、
【新智元导读】新智元之前发布周志华老师的Deep Forrest论文引起了广泛关注和讨论。本文作者Ji Feng正是该论文的参与者,他在知乎上对这篇论文的评论做了几点评价,例如:没有BP到底行不行?端到端不是模型能够work的必要条件。 【Ji Feng】:作为论文参与者之一,我做的很有限,在这里擅自谈谈我个人对周老师gcForest的一点愚钝看法。这里声明:所有观点仅仅代表我个人。 先说几点个人的结论: 1. 这是一个Deep Model,只不过building blocks是决策树。 这篇工作不是来
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
《公平信用报告法》制约,强调评分卡的可解释性。所以初始评分(申请评分)一般用回归,回归是解释力度最大的。
用于R语言的多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)进行时间序列预测。请注意,由于神经网络无法利用GPU处理,因此大型网络的训练速度往往很慢(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
概要:人工神经网络简称神经网络,是基于生物学中神经网络的基本原理。 一、人工神经网络的概念 人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)简称神经网络(NN),是基于生物学中神经网络的基本原理,在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后,以网络拓扑知识为理论基础,模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征,将信息的加工和存储结合在一起,以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力,引起各学科领域的
总说 RNN( Recurrent Neural Network 循环(递归)神经网络) 跟人的大脑记忆差不多。我们的任何决定,想法都是根据我们之前已经学到的东西产生的。RNN通过反向传播和记忆机制,能够处理任意长度的序列,在架构上比前馈神经网络更符合生物神经网络的结构,它的产生也正是为了解决这类问题而应用而生的。 RNN及改进的LSTM等深度学习模型都是基于神经网络而发展的起来的认知计算模型。从原理来看,它们都是源于认知语言学中的“顺序像似性”原理:文字符号与其上下文构成一个“像”,这个“像”可
神经网络是机器学习中一种常见的数学模型,通过构建类似于大脑神经突触联接的结构,来进行信息处理。在应用神经网络的过程中,处理信息的单元一般分为三类:输入单元、输出单元和隐含单元。 顾名思义:输入单元接受外部给的信号与数据;输出单元实现系统处理结果的输出;隐含单元处在输入和输出单元之间,从网络系统外部是无法观测到隐含单元的结构的。除了上述三个处理信息的单元之外,神经元间的连接强度大小由权值等参数来决定。
RNN( Recurrent Neural Network 循环(递归)神经网络) 跟人的大脑记忆差不多。我们的任何决定,想法都是根据我们之前已经学到的东西产生的。RNN通过反向传播和记忆机制,能够处理任意长度的序列,在架构上比前馈神经网络更符合生物神经网络的结构,它的产生也正是为了解决这类问题而应用而生的。
前言:神经网络常常给人一种十分高深的感觉,让人觉得这是数学家或是IT工程师们才能学习的理论,普通人是难以掌握的。但当我们解决实际问题时并不需要完全掌握理论的原理,只需要“会用”即可。再加上MATLAB中强大的集成命令函数,让我们直接跳过“刀耕火种”的时代,直接使用BP神经网络算法进行预测。
BP(Back Propagation)即反向传播,指的是一种按照误差反向传播来训练神经网络的方法。而 BP 神经网络即为一种按照误差反向传播的方法训练的神经网络,是一种应用十分广泛的神经网络。
一、BP神经网络的概念 BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的。具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型: (三层BP神经网络模型)
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
在大风中紧紧抓住你的帽子,紧紧抓住你的希望,别忘了给你的钟上发条。明天是新的一天。 by怀特 📷 首先祝大家平安夜快乐,明天的圣诞节快乐~ 这周我们用最通俗的解释方法来聊聊最近几年非常火热的CNN卷积神经网络,并以最基础的LeNet-5为大家分析基本的卷积神经网络元部件,让大家能够在短时间内对CNN有更为直观的理解和认识。 1 BP神经网络在图像处理技术上的缺点 假设现在我们需要解决的任务是手写体数字的识别,根据前几次学习,我们的第一反应是采用BP神经网络来做一个分类问题。我们假设图片的大小是50*50,那
初学人工智能不久,今天碰上了人工神经网(ANN),开始学的时候很懵,一大堆理论、公式、推导…..作为一名小白,还是很痛苦的,不过经过摸索,大概了 解了什么是ANN,公式的推导以及一些其他问题,下面我就总结下自己的理解,一方面作为自己的笔记,日后方便巩固;另一方面,也可以分享给其他有意者。
BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的。具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型:
这些数据是根据国家和地区报告新病例的数据,但我们只想预测国家的新病例,因此我们使用 groupby 根据国家对它们进行分组
本文主要对人工神经网络基础进行了描述,主要包括人工神经网络的概念、发展、特点、结构、模型。
1 前言 朋友们~好久没见~。在上一篇基于自搭建BP神经网络的运动轨迹跟踪控制(一)中,首次给大家介绍了如何将BP神经网络模型用于运动控制,并基于matlab做了仿真实验。最终实现了对期望轨迹的智能跟踪的功能。 但是,在那篇文章的最后,也提出了一个有趣的问题,该问题是:“该实验进行参数辨识需要先采集好数据到工作区间进行离线训练,然后再把参数一个个填到BP网络的控制系统中。如果隐含层神经元数量过多的话,那么这个工作无疑是繁琐的。那么有什么办法可以解决呢?”不知道大家有没有认真思考过这个问题,并自己尝试去解答(
http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml
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
在这个例子中,我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比,这个人由13个物理属性描述。
不知道大家有没有听说过BP(Backpropagation)神经网络算法,听上去比较高级,但其实也是挺酷的!而且BP算法还可以在企业电脑监控软件方面大显身手哦。想知道怎么玩转它吗?别担心,接下来咱们就用通俗易懂的语言来了解一下BP算法在企业电脑监控软件中的作用:
【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
创世纪 2:7: “耶和华神用地上的尘土造人,将生气吹在他鼻孔里,他就成了有灵的活人。” 上一篇8 万能函数的形态:人工神经网络解封了人工神经网络,如果用非常简短的语言来概括它,我更喜欢维基百科的诠释: 人工神经网络是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统。 就这样,人类照着上帝创造生灵万物的手法,居然也徒
因为计算机能做的就只是计算,所以人工智能更多地来说还是数学问题[1]。我们的目标是训练出一个模型,用这个模型去进行一系列的预测。于是,我们将训练过程涉及的过程抽象成数学函数:首先,需要定义一个网络结构,相当于定义一种线性非线性函数;接着,设定一个优化目标,也就是定义一种损失函数(loss function)。
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