文章 2023-07-23 来自:开发者社区

【MATLAB第59期】基于MATLAB的混沌退火粒子群CSAPSO-BP、SAPSO-BP、PSO-BP优化BP神经网络非线性函数拟合预测/回归预测对比

【MATLAB第59期】基于MATLAB的混沌退火粒子群CSAPSO-BP、SAPSO-BP、PSO-BP优化BP神经网络非线性函数拟合预测/回归预测对比 注意事项 不同版本matlab 不同电脑 加上数据集随机,BP权值阈值随机,进化算法种群随机,所以运行结果不一定和我运行的一致 。其次, 也会存在CSAPSO 比SAPSO / PSO差的情况。 一、效果展示 二、代码展示 %%...

【MATLAB第59期】基于MATLAB的混沌退火粒子群CSAPSO-BP、SAPSO-BP、PSO-BP优化BP神经网络非线性函数拟合预测/回归预测对比
文章 2023-05-10 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络理论篇】 16 过拟合问题的优化技巧(三):批量归一化

同学你好!本文章于2021年末编写,获得广泛的好评!故在2022年末对本系列进行填充与更新,欢迎大家订阅最新的专栏,获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现,Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为:CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(...

【Pytorch神经网络理论篇】 16 过拟合问题的优化技巧(三):批量归一化

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文章 2023-05-10 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络理论篇】 15 过拟合问题的优化技巧(二):Dropout()方法

同学你好!本文章于2021年末编写,获得广泛的好评!故在2022年末对本系列进行填充与更新,欢迎大家订阅最新的专栏,获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现,Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为:CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(...

【Pytorch神经网络理论篇】 15 过拟合问题的优化技巧(二):Dropout()方法
文章 2023-05-10 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络理论篇】 14 过拟合问题的优化技巧(一):基本概念+正则化+数据增大

同学你好!本文章于2021年末编写,获得广泛的好评!​故在2022年末对本系列进行填充与更新,欢迎大家订阅最新的专栏,获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现,Pytorch深度学习·理论篇(20​23版)目录地址为:CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论...

【Pytorch神经网络理论篇】 14 过拟合问题的优化技巧(一):基本概念+正则化+数据增大
文章 2023-05-10 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】06 逻辑回归拟合二维数据

1 逻辑回归与拟合过程1.1 准备数据-code_01_moons.py(第1部分)import sklearn.datasets import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from LogicNet_fun import LogicNet,plot_losses,predict,p...

【Pytorch神经网络实战案例】06 逻辑回归拟合二维数据
文章 2023-01-11 来自:开发者社区

Pytorch 搭建RNN循环神经网络用sin曲线拟合cos曲线

import torch import numpy as np import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt class RNN(nn.Module): def __init__(self): super(RNN, self).__init...

Pytorch 搭建RNN循环神经网络用sin曲线拟合cos曲线
文章 2022-11-26 来自:开发者社区

有监督学习神经网络的回归拟合——基于红外光谱的汽油辛烷值预测附Matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室🍊个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇智能优化算法  神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人...

有监督学习神经网络的回归拟合——基于红外光谱的汽油辛烷值预测附Matlab代码
文章 2022-11-13 来自:开发者社区

【人工智能】神经网络优化:复杂度学习率、激活函数、损失函数、缓解过拟合、优化器 2

缓解过拟合欠拟合和过拟合欠拟合解决方法增加输入特征项增加网络参数减少正则化参数过拟合解决方案数据清洗增大训练集采用正则化增大正则化参数正则化缓解过拟合正则化在损失函数中引入模型复杂度指标,利用给W加权值,弱化训练数据的噪声(一般不正则化b)loss = loss(y与y_)+ REGULARIZER * loss(w)正则化...

【人工智能】神经网络优化:复杂度学习率、激活函数、损失函数、缓解过拟合、优化器 2
文章 2022-11-13 来自:开发者社区

【人工智能】神经网络优化:复杂度学习率、激活函数、损失函数、缓解过拟合、优化器 1

预备知识import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParam...

【人工智能】神经网络优化:复杂度学习率、激活函数、损失函数、缓解过拟合、优化器 1
文章 2022-06-07 来自:开发者社区

神经网络拟合能力的提升之路(Pyhton)

一、单层神经网络的缺陷单层神经网络如逻辑回归、感知器等模型,本质上都属于广义线性分类器(决策边界为线性)。这点可以从逻辑回归模型的决策函数看出,决策函数Y=sigmoid(wx + b),当wx+b>0,Y>0.5;当wx+b<0,Y<0.5&...

神经网络拟合能力的提升之路(Pyhton)

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