SARIMA，神经网络，RNN-LSTM，SARIMA和RNN组合方法预测COVID-19每日新增病例
项目挑战 开发一个预测模型，根据一个国家的历史每日COVID-19确诊病例，预测接下来115天当地的每日新增确诊病例。 解决方案 任务/目标 采用多种预测模型实现预测，评估每种模型的性能，找到最小MSE的模型参数（调参） 数据预处理 首先进行EDA（探索性数据分析），理解原始数据集。处理可能的缺失值或异常值（本例中没有缺失或异常）。将数据转换成浮点...
神经网络的基本概念、架构和训练方法
神经网络是一种由多个神经元按照一定的拓扑结构相互连接而成的计算模型。其灵感来自于人类大脑中神经元之间的相互作用。 在过去的几十年里，神经网络一直是人工智能领域中的热门研究方向之一。随着深度学习的兴起，神经网络的应用越来越广泛。本文将详细介绍神经网络的基本概念、架构和训练方法。 基本概念 神经元 神经元是神经网络的基本组成单元。它接收输入信号，通过对输入信号的处理产生输出信号。每个神经元都...
6 种 卷积神经网络压缩方法
前言 神经网络压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 按照压缩过程对网络结构的破环程度，我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。 前端压缩：是指在不改变原网络结构的压缩技术，主要包括知识蒸馏、轻量级网络（紧凑的模型结构设计）以及滤波器（filter）层面的剪枝（结构化剪枝）等； 后...
用TensorBoard可视化tensorflow神经网络模型结构与训练过程的方法
本文介绍基于TensorBoard工具，对tensorflow库构建的神经网络模型加以可视化，并对其训练过程中的损失函数（Loss）、精度指标（Metric）等的变化情况加以可视化的方法。 在之前的两篇文章基于Python TensorFlow Estimator的深度学习回归与分类代码——DNNRegressor（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshi....
神经网络模型结构框架可视化的在线与软件绘图方法
之前向大家介绍了一种基于Python第三方ann_visualizer模块的神经网络可视化方法，大家可以直接点击博客：基于Python的神经网络模型结构框架可视化绘图简便方法（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/116212113）查看；这方法可以对Dense隐藏层以及MaxPooling层、Dropout层、Fla....
基于Python的神经网络模型结构框架可视化绘图简便方法
最近需要进行神经网络的可视化。查阅多种方法后，看到很多方法都比较麻烦，例如单纯利用graphviz模块，就需要手动用DOT语言进行图片描述，比较花时间；最终，发现利用第三方的ann_visualizer模块，可以实现对已有神经网络的直接可视化，过程较为方便。 相关环境的版本信息： Anaconda Navigator 1.10.0 Python 3.8.5 首先，下载与安装必要的模块....
【Python机器学习】神经网络中常用激活函数、损失函数、优化方法（图文解释 附源码）
下面以经典的分类任务：MNIST手写数字识别，采用全连接层神经网络MNIST数据集是一个手写体的数字图片集，它包含有训练集和测试集，由250个人手写的数字构成。训练集包含60000个样本，测试集包含10000个样本。每个样本包括一张图片和一个标签。每张图片由28×28个像素点构成,每个像素点用1个灰度值表示。标签是与图片对应的0到9的数字。随着训练损失值逐渐降低 精确度上升 部分代码如下imp.....
基于卷积神经网络和手工特征注入的皮肤损伤图像异常检测：一种绕过皮肤镜图像预处理的方法
基于卷积神经网络和手工特征注入的皮肤损伤图像异常检测：一种绕过皮肤镜图像预处理的方法罗马大学信息工程、电子和电信系（DIET），意大利罗马，001842.国家交通管理局（NTA），D02WT20都柏林，爱尔兰3.罗马大学统计科学系，意大利罗马，001854.罗马大学临床内科麻醉心血管科学系皮肤科，意大利罗马，00185*通信地址应为的作者。算法2023，16（10），466；https://do....
基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法（Python代码实现）
1 概述 基于CNN-GRU(convolutional neural networks-gate recurrent unit)神经网络的电力系统短期负荷预测方法。首先使用卷积神经网络(CNN)对负荷及气象数据进行卷积处理,以更好地提取数据新特征,增强输入数据与输出数据间的相关性。然后使用门控循环单元(GRU)实现短期负荷预测。使用某地区的负荷数据结合当地的气象数据,对CNN-G....
ICLR 2023 Oral | 漂移感知动态神经网络加持，时间域泛化新框架远超领域泛化&适应方法
在领域泛化 (Domain Generalization, DG) 任务中，当领域的分布随环境连续变化时，如何准确地捕捉该变化以及其对模型的影响是非常重要但也极富挑战的问题。为此，来自 Emory 大学的赵亮教授团队，提出了一种基于贝叶斯理论的时间域泛化框架 DRAIN，利用递归网络学习时间维度领域分布的漂移，同时通过动态神经网络以及图生成技术的结合最大化模型的表达能力，实现对未来未知领域上的模....
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