【机器学习】基于tensorflow实现你的第一个DNN网络
一、引言 上一篇AI智能体研发之路-模型篇（四）：一文入门pytorch开发介绍如何使用pytorch实现一个简单的DNN网络，今天我们还是用同样的例子，看看使用tensorflow如何实现。 二、tensorflow介绍 2.1 tensorflow历史 TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护，拥有包括TensorF...
【PyTorch】PyTorch深度学习框架实战（一）：实现你的第一个DNN网络
一、引言 要深入了解大模型底层原理，先要能手撸transformer模型结构，在这之前，pytorch、tensorflow等深度学习框架必须掌握，之前做深度学习时用的tensorflow，做aigc之后接触pytorch多一些，今天写一篇pytorch的入门文章吧，感兴趣的可以一起聊聊。 二、pytorch介绍 2.1 pytorch历史 PyTorch由fac...
AI智能体研发之路-模型篇（五）：pytorch vs tensorflow框架DNN网络结构源码级对比
一、引言 本文是上一篇AI智能体研发之路-模型篇（四）：一文入门pytorch开发的番外篇，对上文中pytorch的网络结构和tensorflow的模型结构部分进一步详细对比与说明（水一篇为了得到当天的流量卷哈哈，如果想更详细的了解pytorch，辛苦移步上一篇哈。 二、pytorch模型结构定义 ...
DNN构建网络
DNN构建网络代码： 创建模型。模型包括3个全连接层和两个RELU激活函数 model = keras.Sequential([ layers.Dense(512, activation='relu', input_dim = 784), layers.Dense(256, activation='relu'...
时间序列预测模型 MLP DNN网络详解 完整代码
项目演示：时间序列预测模型 MLP DNN网络详解 完整代码评论区自取_哔哩哔哩_bilibilifrom numpy import array # 构造一元监督学习型数据 def split_sequence(sequence, n_steps): X, y = list(), list() for i in range(len(sequence)): ...
基于DNN深度学习网络的OFDM+QPSK信号检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 正交频分复用（OFDM）是一种多载波调制技术，已经广泛应用于数字通信领域。OFDM信号检测是接收端的关键问题之一，目的是将接收到的OFDM信号恢复为原始数据。由于OFDM信号具有高带宽效率、抗多径衰落等特点，可以在高速移动环境下实现高速数据传输。但是，OFDM信号的检测存在一些困难，例如频率偏移、信道估...
基于DNN网络的信道估计matlab仿真,仿真输出信道估计值的mse指标
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时序预测 | MATLAB实现DNN深度神经网络时间序列预测未来(多指标，多图输出)
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基于DNN深度学习网络的OFDM信号检测算法的仿真,对比LS和MMSE
1.算法描述 随着无线通信的快速发展,5G正逐渐成长为支撑全社会各行业运作的大型基础性互联网络,其服务范围的大幅扩展对底层技术提出了诸多挑战,尤其是作为物理层关键技术之一的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)。近来,深度学习因其在计算机视觉以及自然语言处理领域中的优异表现而备受关注,其极强的普适性也为传统通信提供了新...
使用numpy手写深度学习DNN网络
使用方法定义网络from net import ConvNet net = ConvNet() if not net.load(MODEL_PATH): net.addConvLayout([3,3,1,4],bias = True,padding='VAILD',init_type=init_type,st_func&...
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