m基于GRNN广义回归神经网络的飞机发动机剩余寿命预测matlab仿真,训练集采用C-MAPSS数据集
1.算法描述 GRNN建立在非参数核回归基础上，以样本数据为后验条件，通过执行诸如Parzen非参数估计，从观测样本里求得自变量和因变量之间的联结概率密度函数之后，直接计算出因变量对自变量的回归值。GRNN不需要设定模型的形式，但是其隐回归单元的核函数中有光滑因子，它们的取对网络有很大影响，需优化取值。GRNNb论具有良好的函数逼近性能，而且因为其网络训练更为方便，因此，GRNN在信号过程、...
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....
神经网络训练，训练集99%，验证集86%怎么解？
问题：换其他像残差网络就没有这个问题，甚至使用基础的卷积神经网络结构也没这个问题（这些网络训练集和验证集准确率都比较接近），但我使用轻量化网络遇到了这个问题验证集准确率是在训练后期跟不上训练集还是一开始差距就比较大，如果一开始的话，建议增大batchsize试试，如果后来的话可以尝试数据增强，学习率也有可能存在问题，可以看看loss是多少，如果过大，就调小学习率，一般0.001。
基于TensorFlow训练的人脸识别神经网络 毕业设计完整教程
这段时间正在学习tensorflow的卷积神经网络部分，为了对卷积神经网络能够有一个更深的了解，自己动手实现一个例程是比较好的方式，所以就选了一个这样比较有点意思的项目。想要她认得我，就需要给她一些我的照片，让她记住我的人脸特征，为了让她区分我和其他人，还需要给她一些其他人的照片做参照，所以就需要两组数据集来让她学习，如果想让她多认识几个人，那多给她几组图片集学习就可以了。下面就开始让我们来搭建....
CV学习笔记-BP神经网络训练实例（含详细计算过程与公式推导）
BP神经网络训练实例1. BP神经网络关于BP神经网络在我的上一篇博客《CV学习笔记-推理和训练》中已有介绍，在此不做赘述。本篇中涉及的一些关于BP神经网络的概念与基础知识均在《CV学习笔记-推理和训练》中，本篇仅推演实例的过程。BP的算法基本思想：将训练集数据输入到神经网络的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这就是前向传播过程。由于神经网络的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与....
Pytorch 保存和提取训练好的神经网络
在pytorch中，保存神经网络用方法：torch.save(net, 'net.pkl')提取神经网络用方法：torch.load('net.pkl')保存神经网络有两种方式：1、保存整个网络torch.save(net, 'net.pkl')这种方法能最大程度的保留网络的所有信息，缺点是读取网络时速度稍慢2、保存网络的状态信息torch.save(net.state_dict(), 'net....
训练神经网络的一些实用技巧
神经网络参数的调节和选取一般都比较玄学，需要有比较丰富的经验才能训练出比较SOTA的网络。下面总结出几个比较常见且实用的训练技巧。为模型选择正确的最后一层激活和损失函数batch_size的选择使用大的batch size有害身体健康。更重要的是，它对测试集的error不利。一个真正的朋友不会让你使用大于32的batch size。直说了吧：2012年来人们开始转而使用更大batch size的....
Pytorch中的分布式神经网络训练
随着深度学习的多项进步，复杂的网络（例如大型transformer 网络，更广更深的Resnet等）已经发展起来，从而需要了更大的内存空间。经常，在训练这些网络时，深度学习从业人员需要使用多个GPU来有效地训练它们。在本文中，我将向您介绍如何使用PyTorch在GPU集群上设置分布式神经网络训练。通常，分布式训练会在有一下两种情况。在GPU之间拆分模型：如果模型太大而无法容纳在单个GPU的内存中....
深度学习入门（5）如何对神经网络模型训练结果进行评价
如何对神经网络模型训练结果进行评价上一篇文章《深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程》介绍了基于mnist的手写体数字集的两层神经网络的搭建与训练过程，通过损失函数的训练结果我们可以发现，随着训练的进行，损失函数逐渐减小，但是光这一点并不能很好的说明该神经网络的训练结果能够很好的对于其他数据也能够达到同样的精确度。这就涉及到神经网络的泛化能力问题。神经网络学习的....
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