图神经网络小结 图神经网络小结 图神经网络分类 GCN: 由谱方法到空域方法 GCN概述 GCN的输出机制 GCN的不同方法 基于谱方法的GCN 初始 切比雪夫K阶截断: ChebNet 一阶ChebNet 自适应图卷积…
分类:神经网络
Keras深度学习之卷积神经网络(CNN)
Keras–基于python的深度学习框架 Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基于Tensorfl…
数据预测之BP神经网络具体应用以及matlab代码
1.具体应用实例。根据表2,预测序号15的跳高成绩。 表2 国内男子跳高运动员各项素质指标 序号 跳高成绩() 30行进跑(s) 立定三级跳远() 助跑摸高() 助跑4—6步跳高() 负重深蹲杠铃…
CNN(卷积神经网络)入门
参考博文: 深度学习基础–卷积–1*1的卷积核与全连接的区别:https://blog.csdn.net/wydbyxr/article/details/84061410 如何理解卷…
深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)
在深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法中,我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结,这里我们更进一步,对DNN的反向传播算法(Back Propagation,BP)做一个总结。 1. DNN反向传播算法要解…
卷积神经网络(CNN)模型结构
在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别,…
神经网络(BP)算法Python实现及简单应用
首先用Python实现简单地神经网络算法: import numpy as np # 定义tanh函数 def tanh(x): return np.tanh(x) # tanh函数的导数 def tan_deriv(x…
神经网络:卷积神经网络
一、前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入,它将深度学习的思想引入到了神经网络当中,通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征,而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数,从而无监督…
深度神经网络(DNN)的正则化
和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。 1. DNN的L1&L2正则化 想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化…
神经网络中的激活函数的作用和选择
如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机(Pe…
卷积神经网络之AlexNet
由于受到计算机性能的影响,虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩,但是并没有引起很多的关注。 知道2012年,Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠,卷积神经网络乃至深度学…
时间序列(五): 大杀器: 循环神经网络
目录 循环神经网络 引言 循环神经网络 循环结构* RNN 结构* 双向循环神经网络 深度循环神经网络 穿越时间的反向传播算法 总结 参考方献: 循环神经网络 引言 上几节讲了一些时间序列的基本概念, 大家总感觉不那么的…