基于小脑模型神经网络的轨迹跟踪研究（Matlab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2 运行结果3 参考文献4 Matlab代码实现1 概述（1） 在对人类神经学的研究中，得知它由一些神经元覆盖组成。在这项研究的基础上，Albus J.S.于1975年根据神经生理学小脑皮层结构特点提出了一种小脑模型关联控制器，经过多年的完善和发展，形成了成....
【MATLAB第53期】基于MATLAB的TSK模糊神经网络时间序列预测模型，含短期预测未来功能
【MATLAB第53期】基于MATLAB的TSK模糊神经网络时间序列预测模型，含短期预测未来功能 一、效果展示 二、数据设置 数据采用一列数据滑动窗口设置为5 ，可自行设置70%训练30%测试预测未来值为10 ，可自行设置，控制10以内 三、模型参数 nRules = 1;%模糊推理规则的数量 velocity = 2;%学习速度[0,velocity]之间二进制搜索 nEp...
【MATLAB第47期】基于MATLAB的多卷积层的卷积神经网络MCNN分类预测模型，含交叉验证，可自定义层数
MATLAB第47期】基于MATLAB的多卷积层的卷积神经网络MCNN分类预测模型，含交叉验证，可自定义层数一、展示效果依次对比卷积层数为1/2/3时的分类预测结果可得出，随着卷积层数量增加，训练集/测试集正确率基本上得到改进。1.一层CNN2.二层CNN3.三层CNN二、模型参数%—输入------------------------------------------------------....
【MATLAB第46期】基于MATLAB的改进模糊卷积神经网络IFCNN分类预测模型
【MATLAB第46期】基于MATLAB的改进模糊卷积神经网络IFCNN多分类预测模型一、展示效果二、思路在正常CNN卷积神经网络训练阶段之后，使用进化算法（蜜蜂算法）拟合深度学习权重和偏差。本文案例数据中， 用深度模型进行4分类预测。先在 CNN 训练之后，为每个类别权重创建初始模糊模型然后提取全连接层的权重进行进化寻优，并替换初始权重最后，优化后的权重（来自全连接层）建立模型。数据情况： %....
【MATLAB第45期】基于MATLAB的深度学习SqueezeNet卷积神经网络混凝土裂纹图像识别预测模型
【MATLAB第45期】基于MATLAB的深度学习SqueezeNet卷积神经网络混凝土裂纹图像识别预测模型引言该文章展示如何微调名为SqueezeNet的预训练深度卷积网络，以执行裂纹图像分类预测。并使用一种称为Grad-CAM的技术来解释和分析分类输出。文章使用L.Zhang介绍的混凝土裂缝图像数据集。SqueezeNet卷积神经网络是Matlab官方支持的网络中最小的预训练网络。Squee....
【MATLAB第43期】基于MATLAB的BO-NAR贝叶斯优化动态神经网络NAR时间序列股票预测模型
【MATLAB第43期】基于MATLAB的BO-NAR贝叶斯优化动态神经网络NAR时间序列股票预测模型一、效果展示二、模型介绍1.数据情况一列数据，499个值ratio = 0.9;% 训练集比例 MaxEpochs = 600;% 最大训练次数 % % 导入股票数据 xall= importdata('数据.xlsx'); 2.优化参数**贝叶斯优化7个超参数：学习率 训练目标函数 动量值 .....
【MATLAB第14期】#源码分享| 基于多层前馈神经网络的回归预测模型代码分享，多参数多图调整
【MATLAB第14期】#源码分享| 基于多层前馈神经网络的回归预测模型代码分享，多参数多图调整一、前馈网络和BP网络的区别1.前馈神经网络一种单向多层的网络结构，信息从输入层开始，逐层向一个方向传递，一直到输出层结束。前馈是指输出入方向是前向，此过程不调整权值。神经元之间不存在跨层连接、同层连接，输入层用于数据的输入，隐含层与输出层神经元对数据进行加工。2.反向传播算法（英语：Backprop....
使用PyTorch构建神经网络（详细步骤讲解+注释版） 03 模型评价与准确率提升
上一节我们已经成功训练了一个神经网络模型使用PyTorch构建神经网络（详细步骤讲解+注释版） 02-数据读取与训练本文的使用的部分类方法为前述文章定义所得，如果希望运行完整代码建议同时查看上一篇文章或文末留言发你完整代码。1 使用模型预测数据这里我们使用mnist的训练集mnist_test = MnistDataset('你的mnist_test.csv地址')随便传入一行数据，这里我们使用....
类GPT模型训练提速26.5%，清华朱军等人用INT4算法加速神经网络训练
我们知道，将激活、权重和梯度量化为 4-bit 对于加速神经网络训练非常有价值。但现有的 4-bit 训练方法需要自定义数字格式，而当代硬件不支持这些格式。在本文中，清华朱军等人提出了一种使用 INT4 算法实现所有矩阵乘法的 Transformer 训练方法。模型训练得快不快，这与激活值、权重、梯度等因素的要求紧密相关。神经网络训练需要一定计算量，使用低精度算法（全量化训练或 FQT 训练）有....
在 PyTorch 中实现可解释的神经网络模型
动动发财的小手，点个赞吧！ 目的 深度学习系统缺乏可解释性对建立人类信任构成了重大挑战。这些模型的复杂性使人类几乎不可能理解其决策背后的根本原因。 深度学习系统缺乏可解释性阻碍了人类的信任。 为了解决这个问题，研究人员一直在积极研究新的解决方案，从而产生了重大创新，例如基于概念的模型。这些模型不仅提高了模型的透明度，而且通过在训练过程中结合高级人类可解释的概念（如“颜色”或...
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