模型压缩ppt的总结，可以作为粗略的一个概述，很精炼。

该PPT讲解了反向传播神经网络模型的推导及数学计算，有助于理解反向传播。

一种自适应学习率的卷积神经网络模型及应用

离散控制Matlab代码磁悬浮网 磁悬浮系统的神经网络模型 参考： [ BeHaDe2010 ] Beale，MH，MT Hagan，HB Demuth（2010）。 神经网络工具箱7：The MathWorks Inc.用户指南。 [ Ha2014 ] Hagan M.（2014）。 神经网络设计。 [ HaDeJe2002 ] Hagan，MT，HB Demuth和OD Jesus（2002）。 介绍神经网络在控制系统中的使用。 国际鲁棒和非线性控制杂志，12（11），959-985。 问题离散化 该问题被离散为三个阶段： 从系统获取输入输出数据 使用此数据训练神经网络（多层感知器） 检查神经网络的性能 磁悬浮系统 该系统由一个只能垂直移动的悬浮磁铁组成，其位置由流过电磁铁的电流控制。 这被建模为二阶非线性系统[ BeHaDe2010 ]。 获取输入输出数据 为了获得良好的基于​​数据的模型，需要激发该非线性动力系统所需工作范围内的所有频率和幅度。 一个A mplitude调制P seudořandom乙inary小号层序，通过产生GenSkyline在功能，有助于设计出这样的信号

本文的目的是考虑在模糊逻辑和神经网络的预测中的潜力，同时在模型之间进行某种组合以解决不同模型中安曼证券交易所的指数和价格预测中的实现问题，其中以前的研究人员必须证明这些措施之间的差异。 在本研究中，我们以安曼证券交易所指数价格数据为样本集，比较了不同的应用模型，其中预测股票市场非常困难，因为它依赖于非平稳财务数据，而且大多数模型都是非线性系统。 这些论文将这些模型的组合吸引了现有的学者和文学评论家，并将它们进行了比较，概念方法的发展和研究主张是实现这种组合的基础。 因此，当前和最近的论文可以为更多的研究人员提供服务，以解决这些研究人员所面临的当代障碍。 作者在本文中展示了模糊逻辑和神经网络，除了通过这些模型进行时间序列分析外，还利用了RSI，OS，MACD和OBV，然后使用了MSE，MAPE和RMSE。 研究含义表示研究期间的数据过多，并且本文本质上也是概念性的，本文着重于发现实施方面的挑战以及这些挑战如何促进股票市场中交易者的决策。 分析结果表明，与其他方法相比，ANFIS是更好的模型，可以更好地实现对股票市场的预测。 与模拟其他方法中的错误相比，MAPE和RMSE何时才是最好的选择

AlexNet 特征 8层变换，其中有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层。 将sigmoid激活函数改成了更加简单的ReLU激活函数。 用Dropout来控制全连接层的模型复杂度。 引入数据增强，如翻转、裁剪和颜色变化，从而进一步扩大数据集来缓解过拟合 第一个卷积层 输入的图片大小为:2242243（或者是2272273） 第一个卷积层为:111196即尺寸为1111,有96个卷积核,步长为4,卷积层后跟ReLU,因此输出的尺寸为 224/4=56,去掉边缘为55,因此其输出的每个feature map 为 555596,同时后面跟LRN层,尺寸不变. 最大池化层,核大小为33

深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势，作为一个十余年来快速发展的崭新领域，越来越受到研究者的关注。卷积神经网络（CNN）模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构，其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。

为了实现林木固碳释氧量的数字化估算，针对现有估算方法的不足，提出了基于BP神经网络的林木固碳释氧量的预测模型。基于对神经网络理论和固碳释氧量估算模型的研究，分析了林木在生长季节的CO2通量变化趋势，采用规范化方法对训练样本预处理，进行BP神经网络训练，并结合弛豫涡旋积累法和箱式法，建立了CO2通量神经网络模型。实验结果表明，所建模型具有较好的泛化性能，能够比较准确地估算出林木的固碳释氧量。

通过labviw调用MATLAB程序来实现RBF神经网络模型

问题：已知1996——2010年某县粮食产量如下 218197 284265 289669 298027 300544 298070 301406 299896 306110 310860 312530 332530 324835 330565 337024，预测未来几年的产量。 思路一：连续四年（1996~1999）作为输入，接下来一年作为输出（2000年），依次类推。 分析结果：2000年到2010年预测精度如下（单位为%）： 0.010439 0.098969 0.195764 1.237752 0.476427 1.304098 0.671435 0.123782 0.181705 0.469992 0.347616 图形如下