文章 2024-12-30 来自:开发者社区

揭示Transformer重要缺陷!北大提出傅里叶分析神经网络FAN,填补周期性特征建模缺陷

近年来,神经网络的发展日新月异,尤其是以MLP(多层感知器)和Transformer为代表的模型,在各种任务中取得了显著的成功。然而,这些模型在处理周期性特征时却暴露出潜在的缺陷。它们往往倾向于记忆周期性数据,而不是真正理解其背后的原理。 周期性是自然界和工程系统中普遍存在的重要特性,...

文章 2024-07-07 来自:开发者社区

基于负相关误差函数的4集成BP神经网络matlab建模与仿真

1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.部分核心程序 Index jj=1; error2 = zeros(Len,KER); while(jj<=Len) for k=1:No; d(k)=T(jj); end for i=1:NI; ...

基于负相关误差函数的4集成BP神经网络matlab建模与仿真
文章 2024-06-25 来自:开发者社区

基于RBF神经网络的自适应控制器simulink建模与仿真

1.程序功能描述 在simulink中,使用S函数编写基于RBF神经网络的自适应控制器,然后实现基于RBF神经网络的自适应控制器的控制仿真。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 ```function sys=mdlDerivatives(t,x,u)global node c byd=sin(t);dyd=cos(t);ddyd=-sin...

基于RBF神经网络的自适应控制器simulink建模与仿真
文章 2024-05-11 来自:开发者社区

用人工神经网络对混凝土的强度进行建模

1 目的   在当今的科技时代,人工智能技术已经深入到各个领域,为我们的生活和工作带来了诸多便利。其中,人工神经网络作为深度学习技术的核心,具有强大的数据处理和模式识别能力,被广泛应用于各种预测和分类问题中。今天,我们将探讨如何运用人工神经网络对混凝土的强度进行建模。 2 数据来源   该演示数据来源于: 机器学习和智能系统中心 3 案例演示 3.1 探索...

用人工神经网络对混凝土的强度进行建模
文章 2024-02-22 来自:开发者社区

基于Mamdani模糊神经网络的调速控制系统simulink建模与仿真

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 基于Mamdani模糊神经网络的调速控制系统是一种结合模糊逻辑与神经网络技术的智能控制方法,旨在提高调速系统的性能。随着工业技术的不断发展,对调速控制系统的性能要求也越来越高。传统的控制方法往往难以处理非线性、时变和不确定性等问题。而基于Mamdani模糊神经网络的调速控制系统通过结合模糊逻辑和神经网络...

基于Mamdani模糊神经网络的调速控制系统simulink建模与仿真
文章 2023-05-11 来自:开发者社区

GNN如何建模时空信息?伦敦玛丽女王大学「时空图神经网络」综述,简明阐述时空图神经网络方法

 新智元报道  作者:专知编辑:好困【新智元导读】图神经网络将深度学习模型扩展到非欧氏空间,并能够在包括推荐系统和社交网络在内的各种应用中实现最先进的性能。这些强大的算法在过去几年中获得了巨大的兴趣。然而,这种性能是基于静态图结构假设的,这限制了图神经网络在数据随时间变化时的性能。时序图神经网络是考虑时间因素的图神经网络的扩展。近年来,各种时序图神经网络算法被提出,并在多个时....

GNN如何建模时空信息?伦敦玛丽女王大学「时空图神经网络」综述,简明阐述时空图神经网络方法
文章 2023-05-11 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】32 使用Transformers库的管道方式实现:加载指定模型+文本分类+掩码语言建模+摘要生成+特征提取+阅读理解+实体词识别

管道方式是Transformers库中高度集成的极简使用方式。使用这种方式来处理NLP任务,只需要编写几行代码就能实现。通过本例的练习可以使读者对Transformers库的使用快速上手。1 在管道方式中指定NLP任务Transfomers库的管道方式使用起来非常简单,核心步骤只有两步:(1)直接根据NLP任务对pipeline类进行实例化,便可以得到能够使用的模型对象。(2)将文本输入模型对象....

【Pytorch神经网络实战案例】32 使用Transformers库的管道方式实现:加载指定模型+文本分类+掩码语言建模+摘要生成+特征提取+阅读理解+实体词识别
文章 2023-05-10 来自:开发者社区

图如何双曲建模?弗吉尼亚理工Amazon最新WWW2022「双曲神经网络:理论、架构和应用」教程

【新智元导读】TheWebConf即将召开,来自弗吉亚理工和亚马逊等学者的《双曲神经网络》教程,值得关注!TheWebConf是中国计算机学会(CCF)推荐的A类国际学术会议,由国际万维网会议委员会(IW3C2)和主办地地方团队合作组织,每年召开一次,今年是第31届会议,本年度论文录用率为17.7%,图是普遍存在的数据结构,广泛应用于许多数据存储场景,包括社交网络、推荐系统、知识图谱和电子商务。....

图如何双曲建模?弗吉尼亚理工Amazon最新WWW2022「双曲神经网络:理论、架构和应用」教程
文章 2022-12-20 来自:开发者社区

NeuralProphet:基于神经网络的时间序列建模库

NeuralProphet是一个python库,用于基于神经网络对时间序列数据进行建模。它建立在PyTorch之上,并受到Facebook Prophet和AR-Net库的极大启发。NeuralProphet 和 Prophet对比从库名称中,您可能会问Facebook的Prophet库和NeuralProphet之间的主要区别是什么。根据NeuralProphet的文档,增加的功能是[1]:使....

NeuralProphet:基于神经网络的时间序列建模库
文章 2017-09-24 来自:开发者社区

零基础进行神经网络语言建模

更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 语言模型是自然语言处理领域的基础问题,其在词性标注、句法分析、机器翻译、信息检索等任务中起到了重要作用。简而言之,统计语言模型表示为:在词序列中,给定一个词和上下文中所有词,这个序列出现的概率。例如:你手机上键盘上方正显示的三个字,系统试图预测你要输入的下一个字词就是语言建模的用途之一。在下面所示的情况下,语言模型...

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