14种智能算法优化BP神经网络(14种方法)实现数据预测分类研究（Matlab代码实现）
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什么是PS-SMART二分类训练算法组件
参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务，SMART（Scalable Multiple Additive Regression Tree）是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练任务，可以在上千节点中运行。同时，PS-SMART支持多种数据格式及...
什么是GBDT二分类预测V2算法组件
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树 (Gradient Boosting Decision Trees) 算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。
什么是视频分类训练算法组件_人工智能平台 PAI(PAI)
针对原始视频数据，您可以使用视频分类训练算法组件对其进行模型训练，从而获得用于推理的视频分类模型。本文介绍视频分类训练算法组件的配置方法及使用示例。
Matlab灰狼算法(GWO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测，GWO-BiLSTM分类预测，多输入单输出模型
✅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 &...
机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测
机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.算法简介和应用1.1 算法简介BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛....
【合集】智能优化算法与神经网络预测、分类及时间序列优化程序总结
⛄ 内容介绍目录优化BP神经网络实现时序数据预测系列优化ElMAN神经网络实现时序数据预测系列优化RBF神经网络实现时序数据预测系列优化PNN神经网络实现时序数据预测系列优化GRNN神经网络实现时序数据预测系列优化LSTM神经网络实现时序数据预测系列优化ELM实现时序数据预测优化系列优化KELM实现时序数据预测优化系列优化RF随机森林实现时序数据预测系列优化SVR实现时序数据预测系列优化LSSV....
【业界首例】MIT新算法骗过神经网络3D物体分类，成功率超90%
在这篇论文中，作者秒速了他们如何在2D和3D情况下生成具有可迁移性的对抗样本。此外，他们还展示了，使用新方法在物理世界中合成和制作这种稳定的3D对抗样本，包括具有复杂形状的物体：在实验中，无论视点、噪声和其他类似的现实世界因素如何，这些对抗样本都保持其攻击性。 为了表示他们的过程适用于任意3D模型，研究人员还做了一个棒球，无论从什么角度看，受攻击的分类器都将这只棒球分类为浓缩咖啡。当研究人员把乌....
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