参考文献Animprovedvirtualsynchronousgeneratorpowercontrolstrategy Deepreinforcementlearningbasedparameterself-tuningcontrol基于改进型RBF神经网络的VSG转动惯量自适应控制_杨旭红 基于RBF的VSG转动惯量和阻尼系数自适应控制策略_高子轩基于虚拟同步发电机的逆变器并网稳定性研究_姚凤军基于S函数的BP神经网络P...制器及Simulink仿真_杨艺基于BP神经网络PID控制+Simulink仿真前言想做一个把虚拟同步发动机中转动惯量J自适应调节的仿真，于是参考了姚凤君硕士的论文
参考文献Animprovedvirtualsynchronousgeneratorpowercontrolstrategy Deepreinforcementlearningbasedparameterself-tuningcontrol基于改进型RBF神经网络的VSG转动惯量自适应控制_杨旭红 基于RBF的VSG转动惯量和阻尼系数自适应控制策略_高子轩基于虚拟同步发电机的逆变器并网稳定性研究_姚凤军基于S函数的BP神经网络P...制器及Simulink仿真_杨艺基于BP神经网络PID控制+Simulink仿真前言想做一个把虚拟同步发动机中转动惯量J自适应调节的仿真，于是参考了姚凤君硕士的论文
文章目录一、图神经网络应用领域1.1芯片设计1.2场景分析与问题推理1.3推荐系统1.4欺诈检测与风控相关1.5知识图谱1.6道路交通的流量预测1.7自动驾驶（无人机等场景）1.8化学，医疗等场景1.9物理模型相关二、图神经网络基本知识2.1图基本模块定义2.2图神经网络要做的事情2.3邻接矩阵的定义2.3.1图数据的邻接矩阵2.3.2文本数据的邻接矩阵2.4GNN中的常见任务2.4.1Graph级别任务2.4.2Node与Edge级别任务2.5消息传递计算方法2.5.1优化邻接矩阵2.5.2点的特征重构2.6多层GNN的作用GNN输出特征的用处三、GCN详解3.1GCN基本模型概述3.1.1
文章目录一、图神经网络应用领域1.1芯片设计1.2场景分析与问题推理1.3推荐系统1.4欺诈检测与风控相关1.5知识图谱1.6道路交通的流量预测1.7自动驾驶（无人机等场景）1.8化学，医疗等场景1.9物理模型相关二、图神经网络基本知识2.1图基本模块定义2.2图神经网络要做的事情2.3邻接矩阵的定义2.3.1图数据的邻接矩阵2.3.2文本数据的邻接矩阵2.4GNN中的常见任务2.4.1Graph级别任务2.4.2Node与Edge级别任务2.5消息传递计算方法2.5.1优化邻接矩阵2.5.2点的特征重构2.6多层GNN的作用GNN输出特征的用处三、GCN详解3.1GCN基本模型概述3.1.1
前面已经写了4篇关于yolov5的文章，链接如下：1、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现——COCO数据集json标签文件解析2、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现(2)——网络结构实现3、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现(3)——Kmeans聚类获取anchor框尺寸4、C++实现Kmeans聚类算法获取COCO目标检测数据集的anchor框其中：第一篇讲COCO数据集json标签的解析；第二篇讲yolov5神经网络正向传播的liborch实现；第三篇讲使用Opencv提供的Kmeans算法来获取anchor框尺寸；第四篇讲自己使用C++实现
前面已经写了4篇关于yolov5的文章，链接如下：1、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现——COCO数据集json标签文件解析2、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现(2)——网络结构实现3、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现(3)——Kmeans聚类获取anchor框尺寸4、C++实现Kmeans聚类算法获取COCO目标检测数据集的anchor框其中：第一篇讲COCO数据集json标签的解析；第二篇讲yolov5神经网络正向传播的liborch实现；第三篇讲使用Opencv提供的Kmeans算法来获取anchor框尺寸；第四篇讲自己使用C++实现
本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052这是目录张量计算张量的属性和方法，如何使用它们来获取或修改张量的信息和形状张量之间的运算和广播机制，如何使用torch.add(),torch.sub(),torch.mul(),torch.div()等函数或者运算符来实现张量与numpy数组之间的互相转换和共享内存机制自动求导什么是计算图，如何使用.grad_fn属性来查看张量在计算图中的位置和函数什么是叶子节点和非叶子节点，如何使用.is_leaf属性来判断张量是否为叶子节点什么是梯度累加机制，如何使用.zero_gr
本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052这是目录张量计算张量的属性和方法，如何使用它们来获取或修改张量的信息和形状张量之间的运算和广播机制，如何使用torch.add(),torch.sub(),torch.mul(),torch.div()等函数或者运算符来实现张量与numpy数组之间的互相转换和共享内存机制自动求导什么是计算图，如何使用.grad_fn属性来查看张量在计算图中的位置和函数什么是叶子节点和非叶子节点，如何使用.is_leaf属性来判断张量是否为叶子节点什么是梯度累加机制，如何使用.zero_gr
目录💥1概述📚2运行结果🎉3参考文献👨💻4Matlab代码💥1概述神经网络的输入是混合（男性+女性）音频的振幅谱。神经网络的输出目标是男性说话者理想的软掩模。损失函数是使输出和输入目标之间的均方误差最小化。在输出端，利用混合信号的输出幅度谱和相位将音频STFT转换回时域，并采用自监督学习方法。训练集是混合音频的前40秒中理想软掩模和二进制掩模的分离结果，网络输出是验证集为混合音频后的后20秒中男性说话者预测的理想软掩膜。📚2运行结果主函数部分代码：firstTrainingAudioFile ="f.mp3";secondTrainingAudioFile="m.mp3";C=1;
目录💥1概述📚2运行结果🎉3参考文献👨💻4Matlab代码💥1概述神经网络的输入是混合（男性+女性）音频的振幅谱。神经网络的输出目标是男性说话者理想的软掩模。损失函数是使输出和输入目标之间的均方误差最小化。在输出端，利用混合信号的输出幅度谱和相位将音频STFT转换回时域，并采用自监督学习方法。训练集是混合音频的前40秒中理想软掩模和二进制掩模的分离结果，网络输出是验证集为混合音频后的后20秒中男性说话者预测的理想软掩膜。📚2运行结果主函数部分代码：firstTrainingAudioFile ="f.mp3";secondTrainingAudioFile="m.mp3";C=1;
