CVPR 2023 | 神经网络超体？新国立LV lab提出全新网络克隆技术
神经网络开发到 100% 会发生什么？神经网络的究极形态又是什么？何为网络超体？上述问题的答案可能可以在电影超体（Lucy）中找到。在电影中，随着女主角 Lucy 脑力的逐渐开发，她获得了以下能力：10%：能够控制身体的自主神经系统，提高身体协调能力和反应速...
m分别使用BP神经网络和GRNN网络进行时间序列预测matlab仿真
1.算法描述 广义回归神经网络是径向基神经网络的一种，GRNN具有很强的非线性映射能力和学习速度，比RBF具有更强的优势，网络最后普收敛于样本量集聚较多的优化回归，样本数据少时，预测效果很好，还可以处理不稳定数据。虽然GRNN看起来没有径向基精准，但实际在分类和拟合上，特别是数据精准度比较差的时候有...
m分别使用ESN网络,ESN+RBF神经网络以及ESN+Volterra网络进行数据预测对比仿真
1.算法描述 ESN是Jaeger于2001年提出一种新型递归神经网络，ESN一经提出便成为学术界的热点，并被大量地应用到各种不同的领域中，包括动态模式分类、机器人控制、对象跟踪核运动目标检测、事件监测等，尤其是在时间序列预测问题上，取得了较为突出的贡献。Jaeger本人在提出这种神经网络的第二年便...
【PNN分类】基于脉冲神经网络PNN网络变压器故障诊断附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...
m基于功率谱,高阶累积量和BP神经网络-GRNN网络的调制方式识别仿真,对比2psk,4PSK,2FSK以及4FSK
1.算法描述 首先区分大类的话采用的基于功率谱提取的len参数（峰值频率间隔），用峰值个数来代替，这样能很好的区分大类把MFSK和MPSK信号区分开。 针对MPSK：一：基于瞬时参数——Char2你采用的这个是零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量的标准偏差，这个是用来区分2PSK和4PSK的。二：高阶...
【神经网络分类器】（三）深度学习发展史——从深度信念网络到AlexNet
深度学习发展史——从深度信念网络到AlexNet【神经网络分类器】（一）人工神经元网络的基本概念【神经网络分类器】（二）浅层神经网络@[toc]自 1986 年 Rumelhart 和 Hinton 等人提出 BP 网络以来，多层的人工神经网络终于有了有效的训练方法，也带来了人工神经网络研究的又一次...
低成本的二值神经网络介绍以及它能代替全精度网络吗?
每年都会开发出更深的模型来执行各种任务，例如对象检测，图像分割等，这些任务始终能够击败最新模型。但是，人们越来越关注使模型更轻便，更高效，以便它们可以在边缘设备和移动设备上运行。这对于弥合机器学习的研究和生产价值之间的差距非常重要。减少深度神经网络的内存和计算成本的一种方法是二值神经网络的概念。二值...
孪生网络：使用双头神经网络进行元学习
深度神经网络有一个大问题-他们一直渴望数据。当数据太少时（无法到达算法可以接受的数量）深度神经网络很难推广。这种现象突出了人类和机器认知之间的差距。人们可以通过很少的训练示例来学习复杂的模式（尽管速度较慢）。需要像我们这样思考的机器自我监督学习的研究正在发展，以开发完全不需要标签的结构（在训练数据本...
使用梯度上升欺骗神经网络，让网络进行错误的分类（二）
代码如下：当我们调用.backward()时，所发生的过程可以通过前面的动画可视化。现在我们计算了梯度，我们可以可视化并绘制它们:由于网络还没有经过训练，所以上面的梯度看起来像随机噪声……但是，一旦我们对网络进行训练，梯度的信息会更丰富:通过回调实现自动化这是一个非常有用的工具，帮助阐明在你的网络训...
使用梯度上升欺骗神经网络，让网络进行错误的分类（一）
在本教程中，我将将展示如何使用梯度上升来解决如何对输入进行错误分类。出如何使用梯度上升改变一个输入分类神经网络是一个黑盒。理解他们的决策需要创造力，但他们并不是那么不透明。在本教程中，我将向您展示如何使用反向传播来更改输入，使其按照想要的方式进行分类。人类的黑盒首先让我们以人类为例。如果我向你展示以...
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