目录1概述 2BP神经网络学习模板3Matlab神经网络工具箱1概述上节知识复习：【数学建模】随机森林预测（Python代码实现）里面的算例本次我们会用到。用神经网络的思想，使用某个方法计算出权重，带入神经网络进行预测，会比回归思想效果更好。这里我推荐使用BP神经网络。为什么选择BP神经网络呢？因为它的非线性映射能力很强！比起直接使用回归有着很大的好处，因此我们也把线性回归这种算法叫做低级算法（我说的）。还是书面的总结下BP的几个好处：非线性映射能力强自学习和自适应能力强泛化能力更好容错能力也还可以的 2BP神经网络学习模板使用BP神经网络拟合多输入多输出曲线3Matlab神经网络工具箱除了B
最近在做神经网络的研究，偶然间看到OpenAI开源出了一个多国语音转文字的模型，脑海里突然想到余大嘴在华为发布会发布实时语音翻译时满屏弹幕的“？？？”和“！！！”，于是决定做一个多国语音转简体中文字幕的软件来玩一玩。想法是这样的：通过OpenAI最新发布的翻译模型whisper（可以翻译200多种语言，且其中部分语言的翻译效果已然接近甚至超过人类的神器）加上自己写的一点点程序，做一个傻瓜化的多国语言转中文字幕的软件。完成操作后，只需要通过简单的点击就可实现字幕的生成，从此告别生肉，不用苦等美剧、日剧字幕组的解救，或者毅然决然去学习该国语言。PS：后续如果有空会出一个提高篇，直接将所有东西整合在
神经网络与深度学习第1章绪论第2章机器学习概述第3章线性模型第4章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络马上期末考试了，就用这篇博客充当一下复习记录吧。一些部分可能有误，还请各位大佬批评指正。第1章绪论理解神经网络、深度学习与人工智能的之间的关系；掌握机器学习与深度学习的步骤；有关神经网络、深度学习与人工智能的关系链接:图片博客来源理解:深度学习是人工智能的一个子集合，而神经网络和深度学习又有交集。那么，为什么神经网络和深度学习不是相互包含的关系呢？神经网络中除了深度学习还有什么？深度学习中除了神经网络还有什么?问题:深度学习中除了神经网络还有什么?深度学习可以采用神经网络模型，也可
神经网络与深度学习第1章绪论第2章机器学习概述第3章线性模型第4章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络马上期末考试了，就用这篇博客充当一下复习记录吧。一些部分可能有误，还请各位大佬批评指正。第1章绪论理解神经网络、深度学习与人工智能的之间的关系；掌握机器学习与深度学习的步骤；有关神经网络、深度学习与人工智能的关系链接:图片博客来源理解:深度学习是人工智能的一个子集合，而神经网络和深度学习又有交集。那么，为什么神经网络和深度学习不是相互包含的关系呢？神经网络中除了深度学习还有什么？深度学习中除了神经网络还有什么?问题:深度学习中除了神经网络还有什么?深度学习可以采用神经网络模型，也可
目录前言卷积神经网络的基本组成结构一.卷积层1.标准卷积层2.形变卷积3.空洞卷积二.池化层1.最大池化层2.平均池化层三.激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.Leaky_ReLU 5.Mish四.损失函数1.回归损失函数2.分类损失函数交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss) 平衡交叉熵损失函数（BalancedCrossEntropy） FocalLoss前言第一个典型的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,以下简称CNN)是由LeCun等人于1998年提出LeNet网络，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经
一. DNN网络一般分为三层1.输入层2.隐藏层3.输出层简单网络如下： 二.前向传播从第二层开始，每一个神经元都会获得它上一层所有神经元的结果。即每一个y=wx+b的值。具体分析如下：如此下去就会非常可能出现了一个问题------就是越靠后的神经元获得的y值会非常大，试想一下，如果这个数远远大于它前面神经元的值，前面神经元对整个网络的表达就显得毫无意义。所以我们在每创建一层网络时就要多“y”进行一次约束。我们有很多选择，但最好的方法就是运用Sigmoid函数。它可以将每层网络中的神经元全部控制在0-1之间。我们到最后输出层每个神经元就可以获得一个y值。利用tensorflow所构建网络的代
目录1.卷积层2.分类层3.计算LeNet网络的参数个数神经网络随着层数的加深，网络参数的个数会越来越多，小的网络有成千上万个参数，大的可以达到千万个网络参数。所以应该如何计算神经网络参数的个数？图像分类的神经网络，包含两个部分：特征提取层+分类层特征提取层就是将提取图像中的特征，这里的特征就是图像的细节，例如边缘、关键点等等。类似于人在识别物体的时候，往往不需要看清物体具体长什么样子，只需要观察大概的轮廓就知道这个物体是人还是树。那么这里人的轮廓或者树的轮廓就是特征，而我们是不需要知道这个人长得怎么样的。因此神经网络的特征提取层就是在不断的提取这些特征如果把神经网络比作一个近视的人的话，那么
2023/3/9 -3/11 脑机接口学习内容一览： 前段时间做了比较多的提取频谱特征来进行机器学习，进而完成模式识别的任务。在这这一篇博客中，将尝试使用EEG信号，主要使用plt.specgram()函数来生成脑电信号的时频图dataset，为接下来使用神经网络进行深度学习做准备。一、需求分析： 在本次工作开始之前，我们先对本次的尝试进行一次简单的需求分析。 （在参加服务外包期间因为没有做好这些基础工作吃了很大的亏，不得不频繁修改代码）1.数据集 本次尝试采用的数据集仍然与往期博文对脑电信号进行特征提取并分类（二分类）相同，采用的是matlab脑电处理
论文地址：https://export.arxiv.org/pdf/2303.03667v1.pdf为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。并且，如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访问，尤其是深度卷积。因此，本文提出了一种新的partialconvolution（PConv），通过同时减少冗余计算和内存访问可以更有效地提取空间特征。基于PConv进一步提出FasterNet，在广泛的设备上实现了比其他网络高得多的运行速度，而不影响各种
目前模拟人脑神经元的网络主要有以下几种：人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）：ANN是一种基于人脑神经元结构和功能的计算模型，包括前馈神经网络、反馈神经网络、自组织神经网络等。脉冲神经网络（SpikingNeuralNetwork，SNN）：SNN是一种基于神经元脉冲放电方式的计算模型，与ANN不同的是，SNN中神经元之间的信息传递是通过脉冲信号来实现的。深度置信网络（DeepBeliefNetwork，DBN）：DBN是一种基于多层神经网络的无监督学习算法，可以用于特征提取、数据降维、分类等任务。脑机接口（Brain-ComputerInterface，B
