文章 2024-06-22 来自:开发者社区

神经网络案例实战

我们通过一个案例详细使用PyTorch实战 ,案例背景:你创办了一家手机公司,不知道如何估算手机产品的价格。为了解决这个问题,收集了多家公司的手机销售数据:这些数据维度可以包括RAM、存储容量、屏幕尺寸、摄像头像素等。 在这个问题中,我们不需要预测实际价格,而是一个价格范围,它的范围使用 0、1、2、3 来表示,所以该问题也是一个分类问题。 思路: ...

文章 2024-06-14 来自:开发者社区

深度学习-[源码+数据集]基于LSTM神经网络黄金价格预测实战

循环神经网络(Recurrent Neural Networks,简称RNNs)是一类用于处理序列数据的神经网络。与传统的神经网络(如全连接神经网络或卷积神经网络)不同,RNNs具有记忆能力,能够捕获序列数据中的时间依赖性和模式。这使得RNNs在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域具有广泛的应用。 一、RNNs的基本结构 RNNs的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。其中,...

深度学习-[源码+数据集]基于LSTM神经网络黄金价格预测实战

神经网络概览及算法详解

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文章 2024-05-11 来自:开发者社区

【Python实战】——神经网络识别手写数字(三)

【Python实战】——神经网络识别手写数字(二)+https://developer.aliyun.com/article/1506501 3 模型优化 3.1 调整神经元数量 3.1.1 每次epoch训练预测情况   运行程序: ##更换隐藏神经元...

【Python实战】——神经网络识别手写数字(三)
文章 2024-05-11 来自:开发者社区

【Python实战】——神经网络识别手写数字(二)

【Python实战】——神经网络识别手写数字(一)+https://developer.aliyun.com/article/1506500 2.3 神经网络模型定义   运行程序: ANN = NeuralNetwork(num_of_in_nodes = image...

【Python实战】——神经网络识别手写数字(二)
文章 2024-05-11 来自:开发者社区

【Python实战】——神经网络识别手写数字(一)

该篇文章以Python实战的形式利用神经网络识别mnist手写数字数据集,包括pickle操作,神经网络关键模型关键函数定义,识别效果评估及可视化等内容,建议收藏练手! 1 探索数据集 1.1 读取并显示数据示例 ...

【Python实战】——神经网络识别手写数字(一)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

BP神经网络算法讲解及实战应用(超详细 附源码)

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~多层网络的学习能力比单层感知机强很多,要训练多层网络,简单的感知机学习规则显然不够,需要更强大的学习算法。误差逆传播(Error BackPropagation)算法就是学习算法中的杰出代表。现实任务中使用神经网络时,大多是使用BP算法进行训练。需要注意的是,BP算法不仅可以用于多层前馈神经网络,还可以用于其他类型的神经网络。通常说BP网络时,常指利用....

BP神经网络算法讲解及实战应用(超详细 附源码)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python深度学习】循环神经网络RNN中文分词实战(附源码)

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~长期依赖问题以基本单元为基础构建的循环神经网络具备记忆性,虽然能够处理有关联的序列数据问题,但是因为梯度消散和爆炸问题的存在,不能有效利用间距过长的信息,效果有限,称之为长期依赖(Long-Term Dependencies)问题。长短时记忆网络是在普通循环神经网络基本单元的基础上,在隐层各单元间传递时通过几个可控门(遗忘门、输入门、候选门、输出门....

【Python深度学习】循环神经网络RNN中文分词实战(附源码)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python深度学习】RNN循环神经网络结构讲解及序列回归问题实战(图文解释 附源码)

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~循环神经网络循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是用于对序列的非线性特征进行学习的深度神经网络。循环神经网络的输入是有前后关联关系的序列。循环神经网络可以用来解决与序列有关的问题,如序列回归、序列分类和序列标注等任务。序列的回归问题,如气温、股票价格的预测问题,它的输入是前几个气温、股票价格的值,输出的是连续的预....

【Python深度学习】RNN循环神经网络结构讲解及序列回归问题实战(图文解释 附源码)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

CNN卷积神经网络手写数字集实现对抗样本与对抗攻击实战(附源码)

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~在讨论卷积神经网络时,给出了一个用卷积神经网络来完成手写体数学识别的示例,其TensorFlow2版本能达到0.986的识别率。用该卷积神经网络模型来示例对抗样本对神经网络模型的攻击。用训练好的卷积神经网络模型对该对抗样本图片进行预测,得到错误结果为3。  记原始样本为x,原始样本的对抗样本为x_adv,添加的扰动为r。它们之间的关系为:一般....

CNN卷积神经网络手写数字集实现对抗样本与对抗攻击实战(附源码)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【深度强化学习】神经网络、爬山法优化控制倒立摆问题实战(附源码)

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~直接优化策略直接优化策略强化学习算法中,根据采用的是确定性策略还是随机性策略,又分为确定性策略搜索和随机性策略搜索两类。随机性策略搜索算法有策略梯度法和TRPO等,确定性策略搜索算法有DDPG等。策略可以看作是从状态空间S到动作空间A的映射:S→A直接优化策略的方法可采用与值函数逼近相似的思路,即先确定逼近策略的结构,再优化结构的参数。下面分别用神经元....

【深度强化学习】神经网络、爬山法优化控制倒立摆问题实战(附源码)

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