【ARIMA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1 概述1.1 ARIMA模型1.2 LSTM 模型2 运行结果3 参考文献4 Python代码实现1 概述1.1 ARIMA模型差分自回归移动平均模型( ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型 17-19],主要包含自回归模型和移动平均模型2个部分。自回归模型的....
【WOA-LSTM】基于WOA优化 LSTM神经网络预测研究（Python代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1 概述1.1 鲸鱼优化算法1.2 LSTM预测模型2 运行结果3 参考文献4 Python代码实现1 概述1.1 鲸鱼优化算法鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithim,WOA)是近些年提出来的一种新型的群智能算法。原理简单,设置的参....
BP神经网络(Back Propagation Neural Network)算法原理推导与Python实现详解
正文##BP神经网络算法推导给定训练集：D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},xi∈RI,yi∈RO，即数据有D 个特征，标签为O 维实值向量。因此，我们定义一个拥有I 个输入层神经元、O个输出层神经元的神经网络，且设该网络的隐藏层神经元个数为H。其中，隐藏层第h 个神经元的阀值用γ h 表示，输出层第o 个神经元的阀值用θ 表示。输入层第i ii个神经元与....
第二周：神经网络的编程基础之Python与向量化
本节课我们将来探讨Python和向量化的相关知识。1. Vectorization深度学习算法中，数据量很大，在程序中应该尽量减少使用循环语句，而可以使用向量运算来提高程序运行速度。向量化（Vectorization）就是利用矩阵运算的思想，大大提高运算速度。例如下面所示在Python中使用向量化要比使用循环计算速度快得多。import numpy as np import time a = n....
构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)
毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征，不需要手动选择和提取特征。 之前我们手动构建了一个小型的神经网络，解决了机.....
Python-两层神经网络的类
代码实现import numpy as npdef numerical_gradient(f,x):h=1e-4 # 生成与x形状相同的数组 grad=np.zeros_like(x) for idx in range(x.size): tmp_val=x[idx] x[idx]=tmp_val+h fxh1=f(x) x[idx]=tmp_val-h f...
使用Python实现单隐藏层神经网络的训练（二）
4 具体实现数据加载与可视化：从make_moons函数来生成数据集，并划分训练集与测试集。X, y = datasets.make_moons(num, noise=0.2) #产生数据集 train_X, train_y = np.array(X[:train_num]), np.array(y[:train_num]) test_X, test_y = np.array(X[train_n....
使用Python实现单隐藏层神经网络的训练（一）
1 实验内容不使用Keras，Tensorfolow 或Pytorch 等框架，仅使用Numpy，Scipy 和Matplotlib 等Python 常用科学计算库，完成单隐藏层的全连接神经网络（和之后要讲的卷积神经网络形成对比），实现Scikit-learn 里的half moons 数据集的分类。2 实验要求使用Scikit-learn 加载half moon 数据，实现数据的可视化构建单隐....
基于Python实现DNNBP神经网络对不同圆的分类算法
classification_BPNeuralNetwork 本文介绍了通过 Python 实现 BP 神经网络分类算法，对不同半径的圆进行多分类（3 分类），特征即为圆的半径。 输入层 12 节点，一个 6 节点的隐藏层，输出层 3 个节点。 1.目标通过 BP 算法实现对不同半径的圆的分类。2.开发环境IDE：PyCharm 2018.3.3(Community Editi...
Python 实现BP 神经网络分类算法，根据鸢尾花的 4 个特征，实现 3 种鸢尾花的分类
iris_data_classification_bpnn_V1.py 需使用 bpnn_V1 数据集 文件夹中的数据iris_data_classification_bpnn_V2.py 需使用 bpnn_V2 数据集 文件夹中的数据iris_data_classification_knn.py 需使用 原始数据集 文件夹中的数据iris_data_cluster_sklearn.py 需使用....
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